人工智能考级编程软件的选择主要取决于具体的需求和偏好。以下是一些常用的编程语言及其在人工智能领域的应用情况：
Python
简单易用：Python语法简洁，易于学习和使用，是人工智能领域最流行的编程语言之一。
丰富的库和工具：Python拥有NumPy、Pandas、TensorFlow等众多库，可以方便地进行数据处理、机器学习和深度学习等任务。
广泛支持：Python有多个IDE（如PyCharm、Anaconda）可供选择，适合不同水平的开发者。
Java
跨平台：Java是一种跨平台的编程语言，具有强大的面向对象编程能力。
丰富的第三方库和框架：Java有Weka、DL4J等机器学习库和框架，支持数据分析和机器学习任务。
广泛支持：Java有多个IDE（如Eclipse、Visual Studio Code）可供选择，适合不同水平的开发者。
C++
高效性能：C++是一种高效的编程语言，适用于开发计算密集型的人工智能算法。
丰富的库和框架：C++有OpenCV、Caffe等流行的库和框架，适用于计算机视觉和图像处理等任务。
广泛支持：C++有多个IDE（如Visual Studio、CLion）可供选择，适合不同水平的开发者。
R
数据分析和统计建模：R是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言，拥有丰富的统计学库和工具，如ggplot2和caret。
可视化：R语言适合进行数据可视化，有助于理解和解释数据。
其他工具
Arduino IDE：适合初学者和电子原型开发，提供简单的编程环境和丰富的库。
ROS（机器人操作系统）：适用于机器人应用程序开发，支持多种编程语言，如C++和Python。
Scratch：适合儿童和初学者，通过拖放式的编程块简化编程过程。
LabVIEW：适用于快速开发、测试和部署控制系统和测量应用，具有直观的用户界面和丰富的工具包。
建议
初学者：建议从Python开始，因其简洁的语法和丰富的库，可以快速入门并进行实践。
中级开发者：可以根据具体需求选择Java或C++，以提高开发效率和性能。
高级开发者：可以考虑使用R语言进行数据分析和统计建模，或者使用MATLAB进行科学计算和工程应用。
选择合适的编程软件和工具，可以帮助你更有效地准备人工智能等级考试，并提升在人工智能领域的开发能力。