自从智能围棋程序AlphaGo采用深度学习方法击败人类天才棋手，孤独求败之时，注定了人工智能的风口到来了。科技界大佬都看好人工智能的未来发展。AI（人工智能）为应用程序开发人员打开了一个充满可能性的世界。 通过利用机器学习或深度学习，可以生成更好的用户画像、个性特征和适当的推荐，或者包含更智能的搜索、语音接口或智能辅助，或者以其他方式改进您的应用程序。 甚至可以构建能看、会听并响应的应用程序。人工智能本质上是让机器具有人类的智慧和做事的方式，能够替代人类去做一些有意义的事情，解放人类的劳动。
哪一种编程语言适合人工智能?其实这个问题很难回答，因为每一种编程语言都可以是适合人工智能的开发语言。从早期的综合性开发语言Lisp,Prolog,C/C++，Java到新锐开发语言R、Python、Scala、Julia等。因为人工智能应用程序的多样性和开放性，可以综合利用各种开发语言的优势开发出优质的人工智能程序。由于自己开发的喜好，我还是更推荐Python语言。
Python中提供的库几乎是无所不能。 NumPy使用的如此频繁，它几乎是标准API；而Pandas将R强大而灵活的数据处理方式带入Python； 对于自然语言处理，可以用NLTK和速度极快的SpaCy； 对于机器学习，可以用效率奇高的Scikit-learn；当涉及到深度学习时，所有的库TensorFlow，PyTorch，Chainer，Apache MXNet，Theano等都能创建高效的Python项目。
当使用开源开发环境Anaconda开发Python项目时，能够充分体会到Python生态系统的强大，180多个科学包可用，智能辅助开发工具的支持，人性化的编程语言风格，让你从此爱上Python开发。Python是人工智能研究的最前沿语言，是你能找到最多的机器学习和深度学习框架的语言，也是最能表达AI世界。 综合以上这些原因，推荐优先学习Python语言，就迈出了探索人工智能世界的第一步。
Python语言
多种开发语言
人工智能
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如果只选择一种的话，python。因为简单，并且在该领域使用的最多。
如果再加一种的话，选择c++，因为很多框架的底层比如tensorflow、cntk、pytorch都是使用c++写的的。要想研究这些框架是怎么实现的，需要读懂c++代码。
语言只是工具，少即是多。
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人工智能是当下非常热门的领域，也抄是非常受欢迎的领域，百而编程语言是实现人工智能产品的一度个重要工具，很多语言都可以实现人工智能知，比如C、Python、Java、C++等，但是在众多语言道中Python是非常不错的选择，也是首选语言。
Python语法简单，功能多样，是开发人知员最喜爱的AI开发编程语言之一，因为它允许开发人员创建交互式，可解释式性，模块化，动态，可移植和高级的代码，这使得它比Java语言更独特。Python非常便携，可以在Linux，Windows等多道平台上使用。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，面向过程和函数式编程风格。由专于它拥有简单的函数库和理想的结构，Python很适合神经网络和自然语言处理（NLP）解决方案的开发。
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当然是首先python语言！
首先我们需要明白一点，人工智能所有的核心算法，都是依赖C或者C++完成的，这些算法跑起来非常复杂，属于计算密集型任务，需要榨干硬件的每一分性能。
而Python本身的性能只能说是可惜，Java的性能一直被人诟病，Python比Java还要更下一层楼，如果一个人黑python，那么肯定是朝性能这个点狠揍。
python在人工智能、深度学习等领域扮演的更多是一个工具人的角色，也就是发挥一个前端或者说“花瓶”的作用，Python虽然不快，但是它易学易用易推倒，你只需要拿Python做做可视化，调用下Api接口，写写展示层的逻辑就完事了。
现在的人工智能还处于人工智障阶段，快速搭建一个可以调用和迭代的原型比什么都重要。一些专门搞科研和算法的牛人精力都不在编程语言上，用python能以最低的学习成本快速上手。
拓展资料：
为什么学习人工智能一定要学习Python呢？
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