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TUhjnbcbe - 2024/2/26 22:15:00

如今,人们期望AI程序员掌握多种语言,因为它们是在跨学科环境中而不是在孤岛中工作。清单上列出了Python,R,Java,Lisp,Prolog,Julia等。

尽管当前这一代人更喜欢Python,但是前端开发人员必须了解JavaScript,Python和R才能用于机器学习应用程序。著名的组织了解R,Java,Nia和.Net并为AI,机器学习,聊天机器人,自动化系统等编写代码。但是,大型企业系统仍继续用Java编写。我的一个开发人员朋友在编写Siri之前的通信工具时使用了PHP。R,Matlab,Weka是机器学习和数据挖掘所必需的。

是的,没有一种“AI语言”可以被视为最佳编程语言。

因此,让我们讨论一些在全球AI项目中流行和使用的流行语言。

1)Python:

在AI,ML和数据分析的所有其他语言中,它排名第一。建议您在需要快速编码时使用。

Python是最受欢迎的选择,因为:

它具有出色的库生态系统。一些常用的库有SciKit-learn处理基本的ML算法,Pandas用于高级数据结构和分析,Keras和TensorFlow用于深度学习,Matplotlib用于可视化。今天,大多数AI工程师都使用Keras和TensorFlow。

对于AI开发人员而言,学习曲线要容易得多。

Python语言灵活,可以减少出错的可能性,程序员也可以将Python与其他语言结合使用。

由于python与平台无关,因此节省了用于在各种平台上进行测试的金钱和时间。它使整个平台变得简单便捷。

 2)Lisp:

Lisp是开发人员在构建AI解决方案时解决归纳逻辑项目中问题的最喜欢的语言。除了Lisp,Prolog,Scheme之外,Haskell还适合进行基于逻辑的AI项目。

Lisp用于AI的原因如下:

支持符号编程。

不区分数据和代码,这使语言更加强大。

比其他编程语言可扩展。

Read-Eval-PrintLoop简化了交互式编程。

它具有调试,增量编译器等良好的环境。

3)Prolog:

Prolog具有独特的功能,例如模式匹配和自动回溯。此功能在AI开发中用于高级解决方案。它是一种逻辑编程语言,受到AI程序员的青睐。

Prolog程序包括:

关系的事实声明。

宣布有关关系的规则。

问题的表达。

因此,序言可以分析行为,陈述和条件陈述之间的关系,这对人工智能很有帮助。

 4)Matlab:

建议在实现复杂的数学运算时使用Matlab。Matlab提供AI功能,例如Caffe和TensorFlow。它使您可以将AI集成到完整的工作流程中。在某种程度上,借助MATLAB,即使没有机器学习经验,您也可以开始使用AI。您可以使用应用程序并快速尝试其他方法。

C++:

AI工程师建议将其用于搜索引擎,计算机游戏,构建神经网络等项目,因为它有助于更快地执行复杂算法。由于C++由于继承和数据隐藏而支持程序的重用,因此节省了时间和成本。

建议使用C++,因为:

可以轻松找到复杂的AI问题的解决方案。

包含丰富的库函数和编程工具。

它支持面向对象的原理,可用于获得有组织的数据。

 5)Java:

Java用于神经网络,可与搜索算法很好地配合使用。它可以用于较大的项目。

Java产生的一些好处包括:

易于使用

调试方便

包服务

数据的图形表示

更好的用户交互

带有Swing和StandardWidgetToolkit的复杂图形和界面

 因此,每种语言都具有特定的功能和优点。

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