問答專欄Q & A COLUMN
目前人工智能領域的研發主要采用的編程語言集中在Python、C系列、Java、R、Lisp等編程語言，目前Go語言的上升趨勢也相對比較明顯，也可以重點關注一下。
Python語言目前在人工智能領域的應用是比較普遍的，主要原因有三點，其一是Python語言實現起來比較容易，Python語言當中有大量的庫可以直接使用，這會在很大程度上方便人工智能的開發，比如pandas、Scipy、Numpy等庫；其二是Python語言本身能夠完成落地應用，生態環境比較健全；其三是Python程序調整起來比較方便，由于目前人工智能領域的研發尚處在早期，需要頻繁的調整，這也是Python得到大量應用的重要原因。
Python除了在人工智能領域的應用比較廣泛之外，Python在大數據和嵌入式開發領域也有大量的應用場景，而大數據和嵌入式開發與人工智能也有密切的聯系，所以未來Python在產業互聯網階段的應用前景還是比較廣闊的。
C、C++、C#等語言在人工智能領域也有大量的應用，相對于Lisp專注于科研不同，C語言系列編程語言有較強的落地能力，尤其是C++語言既有強大的設計能力，又有較強的運行性能，所以在行業應用領域的應用是比較廣泛的，比如工業機器人和智能裝備領域就有大量的應用場景。相信在產業互聯網階段，C系列依然是不可或缺的編程語言。
Go語言主要專注于性能的提升，隨著大數據和云計算的發展，未來Go語言的發展前景還是比較值得期待的，Go語言通過大數據進入人工智能領域也相對比較容易，所以對于傳統開發人員來說，也可以重點關注一下Go語言，但是從目前人工智能領域的應用生態來看，Python語言可以作為初學者的首選。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
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python應該是現在用的最多的了，其次就是C/C++，小眾一點的就是像LUA這種，也有專門做算法研究的用matlab，我們實驗室一般是matlab做基礎算法實驗，python做AI神經網絡搭建，C/C++做工程上的應用封裝。
實際上，選擇語言還是要看你具體做什么，相信對于程序猿來說，只要精通了一個語言，其他語言上手到熟悉花不了太多時間。
現在各大主流AI框架基本上都同時提供有各類語言的接口，如果只是使用，那基本上用自己熟悉的語言，如果還需要學習研究甚至改造框架和一些底層算法，那還是python適用面更廣。
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