IT领域，更新迭代非常快，比如新的编程语言、框架和技术陆续出现，流行，然后又消失。作为开发者，需要不断学习新技能，掌握企业发展所需要的新技术，才能不被淘汰！

众所周知，Python，Java，C/C++，JavaScript和R并不是唯一可用于AI编程的语言。下面让我们一起来看看以下三种编程语言。

1.Lua

几年前，Lua在人工智能领域处于领先地位。 使用Torch框架，Lua是最流行的深度学习开发语言之一，你仍然会在GitHub上遇到很多历史深度学习工作，用Lua/Torch定义模型。 我认为，为了研究和查看人们以前的工作，熟悉Lua是个好主意。 但随着TensorFlow和PyTorch这样的框架的到来，Lua的使用已大幅减少。

2.Julia

Julia是一种高性能的编程语言，专注于数值计算，这使得它非常适合“数学繁重”的AI世界。 虽然现在不是那种流行的语言选择，但像TensorFlow.jl和Mocha（受Caffe影响很大）这样的包装器提供了良好的深度学习支持。 如果你不介意那里还没有一个庞大的生态系统，但是希望从其专注于使高性能计算变得容易和迅速的过程中获益，这是个不错的选择。

3.Swift

正如我们要推出的那样，LLVM编译器和Swift编程语言的创建者Chris Lattner宣布推出Swift for TensorFlow，该项目承诺将Python提供的易用性与速度和静态类型检查相结合的编译型语言。 作为奖励，Swift for TensorFlow还允许您导入Python库（如NumPy）并在Swift代码中使用它们，就像使用任何其他库一样。

现在，Swift for Tensorflow目前处于开发的早期阶段，但是能够编写现代编程结构并获得速度和安全性的编译时保证，确实是一个诱人的前景。 即使你还没出去学习Swift，我也建议你留意这个项目。

结语

对于零基础想要跨行的同学，不妨从选择相对简单,就业前景不错的IT语言开始吧！另外，还得多了解一些IT语言，再进行选择。

未来已来，作为在IT界生根发芽的你，2019，你准备好了吧？

立足现在，面向未来，投身到AI世界，去创造你向往的美好未来吧！

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