本文讲述用于人工智能编程的顶级编程语言，AI工程师和相关从业者可从中选择适合他们项目所需要的语言，你Pick哪个呢？
作者
ClaireD
译者
苏本如，责编
伍杏玲
头图
视觉中国
以下为译文：
人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分，它被广泛地应用到几百种实际场景中，极大地便利人们的工作和生活。
随着近年来的发展，人工智能促进企业的发展，这该归功于底层编程语言核心的改进。
随着人工智能的蓬勃发展和编程语言的持续改进，对高效、熟练的程序员和工程师的需求激增。虽然有很多编程语言可以让你在人工智能上开发领域轻松起步，但是没有一种编程语言可以成为人工智能编程的“一站式”解决方案，因为每种编程语言都有自己的独特之处。目的不同，对语言的要求也会不同。
接下来，我将列出一些最受欢迎的人工智能编程语言，一起看下：
Python
Python是有史以来最强大的编程语言。——PauDubois
Python诞生于年。据一项民意调查显示，超过57%的开发人员更愿意选择Python，而不是C++作为开发人工智能解决方案的编程语言。Python易于学习，为程序员和数据科学家们提供了一个更轻松地进入人工智能开发世界的入口。
Python是一个关于程序员需要多少自由的实验。太多的自由，会导致没有人能读懂别人的代码；太少的自由，会伤害到语言的表现力。——GuidovanRossum
使用Python，你不仅可以获得优秀的社区支持和大量的库，还可以享受编程语言提供的灵活性。Python最有可能让你受益的一些特性是：平台独立性和可以用于深度学习和机器学习的广泛框架。
使用Python编程的乐趣应该是看到简洁、可读性强的类，这些类使用简洁而清晰的代码（而不是一堆无聊至死的琐碎代码）完成了大量的操作。——GuidovanRossum
下面是一段Python代码的示例：
Python代码示例片断
Python的一些最受欢迎的库，列表如下：
TensorFlow，用于解决机器学习的工作负载和使用数据集问题。scikit-learn，用于培训机器学习模型。PyTorch，用于计算机视觉和自然语言处理。Keras，作为高度复杂的数学计算和操作的代码接口。SparkMLlib，类似于ApacheSpark的机器学习库，使用算法和实用程序等工具使得机器学习对每个人都可以很轻松。MXNet，作为Apache的另一个库，用于简化深度学习工作流。Theano，作为定义、优化和评估数学表达式的库。Pybrain，用于强大的机器学习算法。此外，对GitHub存储库贡献的分析结果显示，Python已经超越Java，成为第二大最受欢迎的编程语言。实际上，StackOverflow认为它是“增长最快”的主流编程语言。
图源：Octoverse
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