人工智能语言有哪些？本章内容给大家谈谈关于遇上Chainer是什么意思的问题，我们该怎么理解呢。Chainer是一款强大的深度学习框架，它使用Python编写，由日本著名机器学习研究所公司PFI所开发，下面这篇文章将为你提供一个参考思路，希望能帮你解决到相关问题。
人工智能语言有哪些
典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。
人工智能开发的5种编程语言01、Python第一名毫无疑问是Python。
尽管Python有些特性令人不爽（whitespace、Python2.x和Python3.x之间的巨大差异、五种不同的包机制都在不同程度上有缺陷）但如果你正在从事AI工作，你几乎肯定会在某些时候用到Python。
Python中可用库的数量是其他语言所无法企及的。
NumPy已经变得如此普遍，以至于几乎成为了张量运算的标准API，Pandas将R的强大而灵活的数据帧带入Python。
对于自然语言处理（NLP），您可以使用久负盛名的NLTK和快如闪电的SpaCy。
对于机器学习，有经过实战检验的Scikit-learn。
当谈到深度学习时，当前所有的库（TensorFlow，PyTorch，Chainer，ApacheMXNet，Theano等）都是在Python上首先实现的项目。
(在LiveEdu上，一位德国的AI开发者教大家罩桥者如何使用Python开发两个简单的机器学习模型）Python是人工智能研究的前沿语言，这是拥有最多机器学习和深度学习框架的语言，也是AI研究者几乎都掌握的语言。
02、JAVA和相关语言JVM系列语言（Java，Scala，Kotlin，Clojure等）物薯也是AI应用开发的绝佳选择。
无论是自然语言处理（CoreNLP）、张量运算（ND4J）还是完整的GPU加速深度学习堆栈（DL4J），您都可以使用大量的库来管理流水线的各个部分。
另外，您还可以轻松访问ApacheSpark和ApacheHadoop等大数据平台。
Java是大多数企业的通用语言，在Java8和Java9中提供了新的语言结构，这使得编写Java代码的体验不再像我们过去所记得的那样糟糕。
使用Java编写人工智能应用可能会让人觉得有一点点枯燥，但它确实能完成工作，并且您可以使用所有现成的Java基础架构来开发、部署和监视。
03、C/C++在开发AI应用时，C/C++不太可能成为您的首选，但如果您在嵌入式环境中工作，并且无法承受Java虚拟机或Python解释器的开销，那么C/C++就是最好的解决方案。
当你需要榨干系统的每一滴性能时，你就得面对可怕的指针世界。
幸运的是，现代C/C++写起来体验还不错（实话实说！）。
您可以从下列方法中选择一个最适合的：您可以一头扎进堆栈底部，使用CUDA等库来编写自己的代码，这些代码将直接在GPU上运行；您也可以使用TensorFlow或Caffe以访问灵活的高级API。
后者还允许您导入数据科学家用Python写的模型，然后以C/C++级别的速度在生产环境中运行它们。
在未来一年中，请密切留意Rust在AI领域的一些动作。
结合C/C++级别的速度与类型和数据安全性，Rust是实现产品级性能却不会造成安全问题的最佳选择。
并且它现在已经可以与TensorFlow绑定了。
04、Java其实，谷歌最近发布了TensorFlow.js，这是一个WebGL加速库，允许您在Web浏览器中训练和运行机器学习模型。
它还包括KerasAPI以及加载和使用在常规TensorFlow中训练过的模型的功能。
这可能会吸引大量的JS开发者涌入AI领域。
虽然Java目前能够访问的机器学习库与其他语言相比有所局限，但在不久的将来，开发者在网页中添加神经网络就和添加React组件或CSS属性一样简单。
05、R语言R在这份榜单中排名最末，并且看上去将会越来越没落。
R是数据科学家喜欢的语言。
但是，其他程序员在第一次接触R时会感到有些困惑，因消厅为它采用了以数据帧为中心的方法。
如果您有一组专门的R开发者，那么将R与TensorFlow、Keras或H2O搭配使用，进行研究、原型设计和实验是有意义的。
但基于性能和操作方面的考虑，我不愿意推荐将R用于生产。
虽然您可以写出能在生产服务器上部署的高性能R代码，但将这种用R语言编写的原型重新编码为Java或Python肯定会更容易。
人工智能，火的不能再火的词了，想要驾驭他还需要不断的磨练，语言是与人工智能对话的基本条件，。
Chainer是什么意思
1、Chainer是一款强大的深度学习框架，它使用Python编写，由日本著名机器学习研究所公司PFI所开发。
2、与其他深度学习框架相比，这款框架的最大特色在于具有极强的可扩展性，能够实现自动微分（AutomaticDifferentiation），并支持GPU并行计算，以及卷积神经网络构建。
3、Chainer为其有丰富的工具库和提供友好的操作界面，对初学者来说，其相对容易学习和使用，而且不需要繁杂的编码。
4、在功能方面，Chainer支持少量的有监督学习，包括回归，分类以及语音识别等，同时还能够处理深度学习中的各类重要问题，包括神经网络模型的导入导出，模型的训练等等。
5、它也有自带的一些优化器，可用于训练神经网络。
6、Chainer也积极地与第三方库和服务方进行协同，支持GPU的更多模型训练参数调优，以及加快训练速度。
7、Chainer用于构建有关神经网络算法的应用程序几乎不需要额外的编码，可非常方便地解决深度学习任务，简化用户开发流程。
8、Chainer框架还可以与其他深度学习框架进行混合或混合优化，拓展可训练模型的范围，使用户可以便捷地实现深度学习算法。
9、Chainer是一款功能强大，易上手的深度学习框架，它能够确保开发者在构建和运行深度神经网络应用程序时获得更多灵活性和容易处理任务所需的便利性，从而为机器学习师提供有用的工具，促进在深度学习领域的进步和发展。
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