人工智能学习用什么编程软件好不应该是什么软件，而是怎么编程语言。
python
python语法简洁有力，已成为开发人员最喜欢的AI编程语言之一。python在机器学习上比c或Java语言更体贴地照顾开发人员。
它也是一种高度可移植的跨开发语言，如Linux、Windows、Mac OS和Unix。允许开发人员创建交互式、交互式、模块化、动态的可移动软件应用程序的web开发也很受欢迎。这样可以比Java占优势。
python是一种多范式编程语言，它支持面向对象、基于进程和基于函数的三种编程风格。它还支持开发神经网络和NLP解决方案，提供方便的库和简洁的语法结构。
优点：
1、python拥有丰富多样的库和工具
2、算法测试支持
3、面向python对象的设计提供了开发人员效率
与4、Java、c等相比，python的开发速度最快
缺点：
1 .在与其他语言混合的AI编程中习惯使用Python的开发人员可能很难满足简洁的语法。
与2、c和Java不同，Python是AI开发中编译和执行速度减慢的解释型语言。
3、移动计算不当
c
优点
世界上最快的计算机语言c提供最快的运行时间和响应时间，适用于耗时的AI编程项目，经常用于搜索引擎和游戏产品。c还允许广泛使用算法，在使用AI技术统计时效率很高。另一个重要因素是继承和数据隐藏，c在开发时支持代码重用，从而节省了时间和成本。
适用于c机器学习和神经网络开发。
缺点
1、多任务处理不太强；仅适用于实施特定系统或算法的核心或基础。
2，c遵循自下而上的方法，开发非常复杂。
Java
Java也是一种多范式语言，它遵循面向对象开发和一次性写入读取、随处执行(WORA)的原则。它也是一种AI编程语言，可以在任何支持Java的平台上运行，无需重新编译。
Java是最常用的语言之一，而不仅仅是AI开发领域。从c和c派生出很多语法。Java不仅适用于NLP和搜索算法，还适用于神经网络。
Lisp
优点
Lisp是继fortran之后计算机编程语言系列中第二古老的编程语言。随着时间的推移，LISP发展成了强大、动态的编码语言。
有些人认为Lisp是为开发者提供最大自由的最佳AI编程语言。使用Lisp作为人工智能具有灵活性，因此可以快速设计和实验原型，进而促进Lisp在AI开发中的发展。例如，Lisp具有独特的微系统，用于发现和实现不同级别的智能。与大多数AI语言不同，Lisp在解决特定问题方面效率更高，并接受开发人员编写的解决方案的整体要求。也适用于总结逻辑项目和机器学习。
缺点
很少开发人员熟悉Lisp编程。
作为一种复古的编程语言，Lisp需要根据用途配置新的软件和硬件。
prolog
prolog也是古代的编程语言之一，也适用于编程AI的开发。与Lisp类似，它是人工智能的主要开发语言，具有开发人员首选的灵活框架的独特机制。Prolog是基于规则的和声明语言，包含规定人工智能语言编码的事实和规则。
prolog支持人工智能的基本机制，如模式匹配、基于树的数字结构和AI编程所需的自动回溯机制。
Prolog除了AI项目外，还广泛用于医疗软件系统的构建。
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