在AI领域，以下是一些建议学习的计算机语言：
Python
流行度：Python是目前应用最广泛的AI编程语言之一，拥有丰富的库和框架，如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等，非常适合数据处理、机器学习和深度学习等任务。
特点：Python语法简洁易读，拥有庞大的开发者社区，支持多种编程范式，包括面向对象编程和函数式编程。
R
流行度：R语言在数据科学和机器学习领域非常流行，提供了丰富的统计分析和数据可视化功能。
特点：R语言拥有大量的数据处理和建模函数，适合进行数据探索、数据预处理和建模等任务，特别是在统计学和数据分析方面表现出色。
Java
流行度：Java是一种通用的编程语言，广泛应用于企业级应用和大规模系统开发，在AI领域可以用于构建分布式系统和处理大数据。
特点：Java具有强大的面向对象编程能力和大规模的并发处理能力，适合处理大数据和高性能计算。
C++
流行度：C++是一种高效的编程语言，常用于开发性能要求较高的AI应用，如图像处理、计算机视觉和机器学习等。
特点：C++提供了更高的执行速度和更好的内存管理，适合对性能要求较高的AI应用，但学习曲线较陡峭。
Julia
流行度：Julia是一种新兴的编程语言，专门设计用于科学计算和机器学习，具有高性能的特点。
特点：Julia的运行速度接近C++，但语法更加简洁，适合进行大规模数据分析和模型训练。
JavaScript
流行度：JavaScript是一种广泛应用于Web开发的脚本语言，在AI领域可以用于前端交互和数据可视化。
特点：JavaScript适合构建交互式的Web应用，并且可以通过TensorFlow.js等库进行机器学习模型的前端部署。
建议
初学者：建议从Python开始，因为它的语法简洁易学，且有丰富的库和框架支持，适合快速开发原型和项目。
数据科学家：R语言是数据分析和统计建模的首选语言，适合进行复杂的数据处理和建模任务。
企业级应用：Java适合构建大规模和高性能的AI系统，具有良好的可扩展性和稳定性。
性能敏感的应用：C++适合处理计算密集型任务，如图像处理和自然语言处理，但需要较高的编程技能。
新兴语言：Julia适合需要高性能计算的科学计算和机器学习任务，是一个值得关注的语言。
根据你的具体需求和背景，可以选择合适的编程语言进行深入学习。