更：

基本的算法掌握以后(诸如常见的统计学习方法以及MLP、CNN、RNN一类的神经网络)，你可能需要用到TensorFlow这样的机器学习框架，或者hadoop、Spark这类分布式并行处理框架(hadoop可以了解一下架构和流程，现在基本都在用spark)。此时，python依旧可以通吃(TensorFlow、Spark有python API)。

最后当你对运行速度非常敏感时，才需要考虑C++。

但，技多不压身，掌握一门静态语言，是必须的。

原答案：

人工智能、机器学习中的各类算法中，基本都是矩阵运算，这很对pytohn胃口。

python有很多专门应用于数学计算的第三方package，这方面能力是C++或者Java所不能比的。

从编程的便捷角度讲，在这些语言中，python无疑是最适合的。

但是从运算速度来看，肯定是C++最快。如果算法非常成熟，不需要调试，当然是用最快的语言，写成汇编也行。但是工作量........