如果您正在開發一個新的人工智能項目，但仍然沒有決定使用哪種語言進行編程，那么您現在馬上就要知道了。
人工智能是工程學的一個分支，其基本目的是使計算機能夠以與智能人類相似的方式智能思考。以下是最常用于制作AI項目的***語言：
1. Python
由于簡單性，Python被認為是所有AI開發語言列表中的***位。屬于python的語法非常簡單，可以很容易地學習。因此，可以在其中容易地實現許多AI算法。與其他語言（如Java，C ++或Ruby）相比，Python需要較短的開發時間。 Python支持面向對象，功能以及面向過程的編程風格。 python中有很多庫，這使我們的任務更容易。例如：Numpy是一個python庫，可以幫助我們解決許多科學計算。另外，我們有Pybrain，它用于在Python中使用機器學習。
2. R
R是用于統計分析和操縱數據的最有效的語言和環境之一。使用R，我們可以輕松地生成設計良好的出版品質圖，包括需要的數學符號和公式。除了作為通用語言之外，R還有許多軟件包，如RODBC，Gmodels，Class和Tm，它們用于機器學習領域。這些軟件包使得機器學習算法的實現變得容易，從而解決了與業務相關的問題。
3.Lisp
Lisp是人工智能開發中最古老，最適合的語言之一。它是由人工智能之父約翰麥卡錫于1958年發明的。它具有有效處理符號信息的能力。
它還以其出色的原型設計功能和易于動態創建新對象而著稱，具有自動垃圾收集功能。它的開發周期允許在程序仍在運行時交互式評估表達式和重新編譯函數或文件。多年來，由于進步，許多這些功能已遷移到許多其他語言，從而影響Lisp的獨特性。
4. Prolog
當我們談論AI領域的發展時，這種語言與Lisp并存。它提供的功能包括有效的模式匹配，基于樹的數據結構和自動回溯。所有這些功能都提供了令人驚訝的強大而靈活的編程框架。 Prolog廣泛用于醫療項目以及專家AI系統的設計。
5. Java
Java也可以被認為是AI開發的一個很好的選擇。人工智能與搜索算法，人工神經網絡和遺傳編程有很大關系。 Java提供了許多好處：易于使用，易于調試，包服務，簡化大型項目的工作，數據的圖形表示以及更好的用戶交互。它還包含Swing和SWT（標準窗口小部件工具包）。這些工具使圖形和界面看起來更具吸引力和復雜性。
就如谷歌在今年的I/O大會上，號召開發者們，共同為開發社區做出貢獻。與此同時，Model Play團隊也正在向全球開發者發出了AI模型召集令，征集基于 TensorFlow、可在 Google Coral Dev Board 上運行的深度學習模型，以鼓勵更多開發者們參與活動，與全球千萬 AI 開發者，分享創意和想法。
Model Play 是面向全球 AI 開發者的 AI 模型共享市場。Model Play 不僅為全球開發者提供了 AI 模型展示交流的平臺，更能搭配含 Edge TPU 的 Coral Dev Board 進行使用，加速 ML 推理，通過手機實時預覽模型運行效果，助力 AI 由原型向產品拓展。
