现在，人们希望AI程序员把握多种言语，因为它们是在跨学科环境中而不是在孤岛中作业。清单上列出了Python，R，Java，Lisp，Prolog，Julia等。

　　虽然当时这一代人更喜爱Python，可是前端开发人员有必要了解JavaScript，Python和R才干用于机器学习应用程序。闻名的安排了解R，Java，Nia和为AI，机器学习，谈天机器人，主动化体系等编写代码。可是，大型企业体系仍持续用Java编写。我的一个开发人员朋友在编写Siri之前的通讯东西时运用了PHP。R，Matlab，Weka是机器学习和数据发掘所必需的。

　　在AI，ML和数据剖析的一切其他言语中，它排名榜首。主张您在需求快速编码时运用。

　　•它具有超卓的库生态体系。一些常用的库有SciKit-learn处理根本的ML算法，Pandas用于高档数据结构和剖析，Keras和TensorFlow用于深度学习，Matplotlib用于可视化。今日，大多数AI工程师都运用Keras和TensorFlow。

　　•Python言语灵敏，能够削减犯错的可能性，程序员也能够将Python与其他言语结合运用。

　　•因为python与渠道无关，因而节省了用于在各种渠道上进行测验的金钱和时刻。它使整个渠道变得简略快捷。

　　Lisp是开发人员在构建AI处理方案时处理概括逻辑项目中问题的最喜爱的言语。除了Lisp，Prolog，Scheme之外，Haskell还合适进行根据逻辑的AI项目。

　　Prolog具有共同的功用，例如形式匹配和主动回溯。此功用在AI开发中用于高档处理方案。它是一种逻辑编程言语，遭到AI程序员的喜爱。

　　因而，序文能够剖析行为，陈说和条件陈说之间的联系，这对人工智能很有协助。

　　主张在完成杂乱的数学运算时运用Matlab。Matlab供给AI功用，例如Caffe和TensorFlow。它使您能够将AI集成到完好的作业流程中。在某种程度上，凭借MATLAB，即便没有机器学习经历，您也能够开始运用AI。您能够运用应用程序并快速测验其他办法。

　　AI工程师主张将其用于搜索引擎，计算机游戏，构建神经网络等项目，因为它有助于更快地履行杂乱算法。因为C ++因为承继和数据躲藏而支撑程序的重用，因而节省了时刻和本钱。

　　Java用于神经网络，可与搜索算法很好地合作运用。它能够用于较大的项目。