你的问题就是能挑起战争的问题.没有那种语言更优秀,大部分你听说过的语言都是Turning Complete,就是能完成你想要的所有功能.没有更好的只有跟适合的.
人工智能行业最流行的语言还是Python.比如Google开源的tensorflow就是Python的库.
Go是一个通用的语言,跟Ruby比起来没有什么高级不高级,按照设计目标的话更低级（因为go需要编译,静态类型等等）.
如果你是初学者,不要看什么更火,而是要踏实的学习基础,你列举的语言你会了一种,其他的都不难学,就是遇到不同的情况用不同的语言.
、数学基础.数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素.这一模块覆盖了人工智能必备的数学基础知识,包括线性代数、概率论、最优化方法等.
基础不同,学习人工智能的时间也是不同的,零基础学员人工智能培训周期一般在五个月左右.零基础学员没有计算机编程能力也没有相关开发经验,所以要从最基本的 python 编程语言开始学习,python因为其功能强大,应用广泛,同时有很多的现成的人工智能,机器学习相关的资源,所以呢选择 python作为人工智能学习的基础,学习起来并不是很困难,一个月左右就可以胜任.零基础学员学习了编程之后,具备一定的人工智能基础和学习能力之后就可以开始学习人工智能相关课程了.如果你有对应的计算机编程或者有过相关的开发经验,然后来学习人工智能,那么难度上会小很多,而且根据个人的情况,可以考虑直接跳过基础部分内容的学习,直接开始学习后面中级和高级部分的课程,这样一来,你的学习所需要的时间就会缩短.
人工智能一般要学以下几个方面的内容：
课程阶段一：Python 基础
课程阶段二：Python 进阶
课程阶段三：数据库实战开发
课程阶段四：web 前端开发
课程阶段五：Python 爬虫开发
课程阶段六：Django 框架
课程阶段七：云计算平台
课程阶段八：数据分析
课程阶段九：人工智能
①.．学习或者回忆一些数学知识
因为计算机能做的就只是计算,所以人工智能更多地来说还是数学问题[1].我们的目标是训练出一个模型,用这个模型去进行一系列的预测.于是,我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数：首先,需要定义一个网络结构,相当于定义一种线性非线性函数；接着,设定一个优化目标,也就是定义一种损失函数（loss function）.
而训练的过程,就是求解最优解及次优解的过程.在这个过程中,我们需要掌握基本的概率统计、高等数学、线性代数等知识,如果学过就最好,没学过也没关系,仅仅知道原理和过程即可,有兴趣的读者可以涉猎一些推导证明.
Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言.Python是很多新入门的程序员的入门编程语言,也是很多老程序员后来必须掌握的编程语言.我们需要重点掌握使用线性代数库和矩阵的操作,尤其是Numpy、Pandas第三方库,也要多试试机器学习的库,如sklearn,做一些SVM及逻辑回归的练习.这对直接上手写TensorFlow程序大有裨益.
有些工业及学术领域的读者还可能擅长MATLAB或R,其实现算法的思想和Python也很类似.
等等
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