Künstliche Intelligenz gibt es seit den 1950er Jahren, aber erst im letzten Jahrzehnt konnten Softwareentwickler KI in Anwendungen aufbauen, wie sie es sich erhofft hatten. Programmiersprachen sind das Rückgrat von KI -Entwicklungsprojekten, und mit ihrer Hilfe können Softwareentwickler neue AI -Lösungen erstellen, ohne hochspezialisierte Sprachen kennen zu müssen, die nur von Wissenschaftlern verwendet werden, um miteinander zu kommunizieren.
Wie wird KI weltweit in Branchen eingesetzt?
In diesem Artikel werden wir einige der Programmiersprachen behandeln, die für KI am besten geeignet sind, und die Vorteile, die diese Sprachen bieten.
1) Python
Python passt aufgrund seiner leistungsstarken Datenwissenschafts- und maschinellen Lernfunktionen gut zu KI. Die schnelle Rechenleistung und die Lesbarkeit machen es zu einer Top -Wahl für Datenwissenschaftler. Mit Python können Datenwissenschaftler große und komplexe Datensätze analysieren, ohne sich um die Rechengeschwindigkeit zu kümmern.
Python verfügt über eine umfangreiche Liste von KI-bezogenen Paketen wie Pybrain, NeuralTalk2 und Pytorch. Während Tensorflow jetzt weiter verwendet wird als Pytorch, kann seine Popularität in einigen Jahren dank einiger der einzigartigen Merkmale gleichermaßen gleichgesetzt werden Pytorch hat kürzlich veröffentlicht. Ausgleich.
Diese einzigartigen Funktionen umfassen neben der GPU -Beschleunigung für Deep -Learning -Netzwerke eine variable Genauigkeit, und die neueste Version von Pytorch unterstützt auch mehrere Geräte. Dies erleichtert auch das Lernen von Python als C {++ oder Java (daher seine Popularität bei Anfängern). Python ist auch eine der beliebtesten Sprachen, die von Profis verwendet werden.
Da Entwickler ständig neue Bibliotheken hinzufügen oder bestehende aktualisieren, bleibt Python in Bezug auf die Entwicklung nicht hinter anderen Sprachen zurück. Wenn Sie C ++ oder Java kennen, aber mit neuronalen Netzwerken oder Deep -Learning -Methoden nicht allzu vertraut sind, können Sie in diesem Fall leicht auswählen, was Sie mit Hilfe von mehr als 830 Klassen in der Numpy -Bibliothek benötigen.
Vorteile der Verwendung von Python in AI
- Python verfügt über viele verfügbare Bibliotheken, die die Programmierung durch maschinelles Lernen vereinfachen können.
- Wenn Sie an einem KI-basierten Projekt arbeiten, können Python-Bibliotheken alle Ihre Anforderungen erfüllen.
- Als neuer Entwickler wäre es angemessener, Python zu lernen, da es eine einfachere Lernkurve hat und im Vergleich zu den meisten Programmiersprachen einfacher zu lernen ist.
- Es verfügt über einen leistungsstarken Rahmen für maschinelles Lernen, Pybrain und eine aktive Benutzergemeinschaft, in der Entwickler immer Fragen stellen und relevante Antworten erhalten können.
2) R -Sprache
R Sprache ist eine Open -Source -Programmiersprache, die statistische Analysen und wissenschaftliches Computer unterstützt. R -Programmiersprache hilft uns, interaktive Diagramme und andere erweiterte Visualisierungen zu generieren. Es kann alle Arten der Datenanalyse von einfacher linearer Regression bis hin zu komplexen 3D -Simulationen verarbeiten. Und jeder kann R. verwenden
Als Programmiersprache wird R in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet, von statistischen Computing bis hin zu maschinellen Lerntechniken. Vorhersage mit einer großen Benutzerbasis.
Vorteile der Verwendung von R in KI
- Die R -Sprache ist im Umgang mit großen Datenmengen äußerst rechnerisch leistungsfähig.
- Die Fähigkeit der R-Sprache, mathematische Funktionen anzuwenden, macht es auch populärer, Programme mit komplexen Entscheidungsprozessen zu erstellen.
- R Sprache, ein Open -Source -Tool, bietet uns die gleiche Funktionalität, ohne Gebühren zu berechnen.
- R Sprache zeichnet sich aus, um neue Muster in Big -Data -Sets zu finden. Diese Funktion der R -Sprache ist besonders beliebt bei Risikounternehmen, die Kundeninformationen analysieren und diese Informationen in Unternehmensmarketing und Betriebsabläufen verwenden müssen.
3) Java
Java gilt heute als eine der beliebtesten Programmiersprachen. Mit seiner objektorientierten Natur ermöglicht Java uns mühelos und schnell Aufgaben. Es ist einfach, Faden- und Multithreading-Funktionen in Java zu verwenden, da es integrierte Unterstützung für die Parallelität bietet.
Viele Programmiersprachen (wie Ruby on Rails, Python und Node.js) können in Verbindung mit Java verwendet werden, da sie alle umfassende Rahmenbedingungen bieten, um mit ihnen zusammenzuarbeiten.
Vorteile der Verwendung von Java in KI
- Die Java-Programmiersprache verfügt über mehrere Funktionen, die sie für die Entwicklung von AI-Programmen besonders geeignet machen. Java ist eine hochrangige, objektorientierte Programmiersprache.
- Java ist sehr lesbar, eine Funktion, die extrem wichtig wird, wenn Entwickler häufig an einem großen Projekt mit vielen anderen Teammitgliedern in verschiedenen Zeitzonen und mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten arbeiten.
- Es handelt sich um eine Programmiersprache der Stufe 5, die den Programmierern mehrere Vorteile gewährleistet.
- Da AI-Anwendungen Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, braucht das Schreiben von Code von Grund auf (anstatt vorgefertigte Bibliotheken) länger als Java-Code.
4) Lisp
LISP wurde ursprünglich 1958 erstellt und ist eine funktionale Programmiersprache, was auch bedeutet, dass alles in LISP ein Ausdruck ist. Mit anderen Worten, jede Codezeile macht etwas Spezifisches. Es mag zunächst ein bisschen kompliziert klingen, aber Sie können eine Funktion schreiben, um alles zu tun, was Sie wollen. Das Verständnis und Erstellen der Lisp -Syntax ist also einfacher, als eine ganz neue Sprache von Grund auf neu zu lernen.
Wenn Sie also eine Art von Programmiererfahrung haben, auch wenn es sich um Python oder C ++ handelt, ist das Lernen von Lisp für Sie ein Kinderspiel.
Vorteile der Verwendung von LISP in KI
- Fast alle großen Deep -Learning -Frameworks stützen sich auf LISP für ihre Kernvorgänge, was uns bei der Auswahl von Bibliotheken oder Tools viel Flexibilität verleiht.
- Code wird schnell ausgeführt, ohne Umgebungsdetails in Betracht zu ziehen.
- Es ist gut für abstrakte Operationen geeignet: Einfachere Modelle werden verwendet, um tiefere Modelle zu erklären, sodass Programmierer nicht verstehen müssen, wie einzelne Komponenten funktionieren.
- Wenn sich eine auf dem anfängliche Modell basierende Vorhersage als falsch herausstellt, rettet die Verwendung von LiSP uns die Zeit später, so
5) Prolog
Prolog ist eine deklarative Programmiersprache, in der wir das Ziel beschreiben können, ohne die genaue Implementierung zu schreiben. Im Prolog wird Wissen durch Tatsachen und Regeln dargestellt. Fakten sind Aussagen über Objekte, wie das, dass Diligaba hübsch ist oder dass Zhang -Yining am Tischtennis unschlagbar ist.
Regeln beschreiben, wie man neue Tatsachen aus bestehenden Tatsachen abschließt, z. B. wenn es heißt, dass eine Person viele Kinder hat, dann wird die abgeleitete neue Tatsache sein, dass die Person mindestens 2 Kinder hat. Dies ist eine KI -Methode, mit der Programmierer weniger Zeit für Algorithmen und mehr Zeit über Ziele verbringen können.
Vorteile der Verwendung von Prolog in KI
- Prolog kann große Datenmengen schnell verarbeiten.
- Prolog hat den Ruf für seine Aussagen und die Menschen, die es verwenden, sind normalerweise schlauer als der durchschnittliche Programmierer.
- Prolog erhöht die Geschwindigkeit und Genauigkeit dieser Programme.
- Wenn Sie möchten, dass Ihr Programm im Laufe der Zeit (wie SkyNet) ein wahrnehmbares Wahrnehmung wird, ist Prolog möglicherweise genau das, wonach Sie suchen! Dies liegt daran, dass es Ihr Programm ändern kann, wodurch seine Fähigkeiten erheblich verbessert werden.
6) C++
C ++ ist eine beliebte Programmiersprache Allzweck. Es ist eine hochrangige Sprache, die von einem Team von Informatikern entwickelt wurde, die von Bjarne Stroustrup von Bell Labs geleitet werden. Es wird unter Windows-, Linux- und Mac OS X -Betriebssystemen sowie auf mobilen Geräten wie Smartphones und Tablets ausgeführt.
C ++ kann uns helfen, viele andere Softwareprogramme zu erstellen, einschließlich derjenigen, die für die Verwendung in Technologien für künstliche Intelligenz entwickelt wurden. Aufgrund seiner Komplexität und der langsamen Entwicklungsgeschwindigkeit eignet es sich jedoch nicht für Aufgaben wie GUI (Grafical User Interface) oder schnelles Prototyping.
Vorteile der Verwendung von C ++ in AI
- C ++ hilft bei maschinellem Lernen Prototyping und Produktion, da es uns hilft, komplexe Modelle einfach und schnell in den Speicher zu laden.
- Außerdem können wir schnell mit neuen Modellen experimentieren oder vorhandene Modelle ohne übermäßige Lastzeiten neu gestalten oder die Verarbeitungskraft opfern.
- C ++ ist eine der besten Auswahlmöglichkeiten bei der Entwicklung von Hochleistungscode, der einen schnellen Zugriff auf viele Datenspeicher erfordert.
- Wenn wir einen bestimmten Algorithmus verwenden müssen oder wenn wir eine Anwendung verwenden, die Funktionalität erfordert, die noch nicht in die Sprache eingebaut ist, und jemand anderes möglicherweise bereits geschrieben hat, was wir brauchen, sind diese Module in den meisten Fällen Open Source, was bedeutet, dass wir können Verwenden oder ändern Sie einfach, was jemand anderes geschrieben hat.
7) Haskell
Haskell ist eine rein funktionsbasierte Sprache, die dazu führt, dass alle Ausdrücke in Haskell nur einen Wert produzieren. Da es keine Variablen gibt, stützt sich Haskell stark auf Rekursion, um Code zu erstellen, aber es gibt einige veränderliche Typen, insbesondere Listen und Arrays.
Es gibt komplexe Algorithmen, die mehrere Schritte erfordern, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. In diesem Fall ist Haskell eine ideale Wahl. Eine seiner attraktiven Funktionen ist das Typsystem, Haskell hat keine Nullwerte, Sie können nichts in einer Variablen speichern und keine Parameter übergeben.
Vorteile der Verwendung von Haskell in KI
- Haskell enthält ein robustes Typsystem, um mehrere Typfehler in Ihrem Code zu vermeiden.
- Während andere Sprachen uns nicht leicht helfen, prägnanten Code zu schreiben, tut Haskell. Daher ist die Verwendung von Haskell eine gute Wahl für Projekte, die viele Daten beinhalten.
- Die Einfachheit von Haskell hilft uns auch, gleichzeitig an mehreren Projekten zu arbeiten.
- Ein offensichtlicher Vorteil der Verwendung von Haskell ist seine Geschwindigkeit. Programme, die in Haskell geschrieben wurden, werden normalerweise schneller ausgeführt als in anderen Programmiersprachen, da es so einfach ist.
8) JavaScript
JavaScript ist eine weit verbreitete Programmiersprache, die für künstliche Intelligenz von entscheidender Bedeutung ist und uns dabei hilft, alles von Chatbots bis hin zu Computer Vision zu erstellen. Mit seiner Flexibilität und seiner starken Entwicklergemeinschaft ist JavaScript schnell zu einer der beliebtesten Sprachen für KI geworden.
Seit JavaScripts Schöpfung im Jahr 1995 haben wir es verwendet, um viele menschliche Verhaltensweisen wie Gesichtserkennung und Kunstgenerierungsprogramme zu schreiben. Während Organisationen einige veraltete Systeme ausführen werden, bleibt JavaScript für jeden Entwickler eine wesentliche Fähigkeit, die in den Bereich der KI eintauchen möchte.
Vorteile der Verwendung von JavaScript in AI
- Das hohe Grad an Flexibilität von JS ermöglicht es, mit den verschiedenen Betriebssystemen, Browsern und virtuellen Maschinen zu verwenden, die Entwickler verwenden.
- JS muss nicht von einem System zum anderen portiert werden, da viele Systeme auf ähnlichen Architekturen ausgeführt werden können.
- JS kann in jedem Bereich häufig verwendet werden.
- JS basiert auf Web- oder Browser und die Codierung ist ohne große technische Anforderungen relativ leicht.
9) Julia
AI ist ein heißer Forschungsbereich, und Julia ist in diesem Bereich gut positioniert. JEFF Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah und ihr Team haben diese Sprache basierend auf der numerischen Leistung von Grund auf neu erstellt. Und außerdem verwendet es viele der allgemeinen Codierungskonzepte, die wir bereits allgemeine Codierungskonzepte wie Schleifen und bedingte Aussagen gemeistert haben, sodass es einfach ist lernen.
Julias Entwicklungsumfeld ist momentan nicht ideal (es gibt einige Entwicklungswerkzeugarbeiten), aber es wird im Laufe der Zeit besser, da immer mehr Menschen Tools rund um Programmiersprachen aufbauen.
Vorteile der Verwendung von Julia in KI
- Es handelt sich um eine Hochleistungs-Programmiersprache auf hoher Ebene, die für wissenschaftliches Computing entwickelt wurde.
- Julias Aussagen sind ästhetisch ansprechend und präzise, damit Sie sich darauf konzentrieren können, das Problem selbst zu lösen, anstatt neuen Code zu schreiben.
- Mit Julia können Sie einen klareren, schnelleren Code mit weniger Fehlern generieren, während Sie Zeit sparen.
- Einer der größten Vorteile von Julia ist, dass es Open Source und Free ist, was bedeutet, dass jeder auf seinen Code zugreifen kann.
Zusammenfassung
Zusammenfassend gibt es mehrere Programmiersprachen, mit denen wir KI entwickeln können. Keine Sprache ist perfekt, ein gewisser Fokus auf die Entwicklung der Entwicklung, einige haben den natürlichen Vorteil einer probabilistischen Modellierung, während andere nahtlos mit vorhandener Software zusammenarbeiten. Welche Programmiersprache soll letztendlich von unseren tatsächlichen Bedürfnissen abhängt. Der Artikel schließt mit der Weitergabe einer Liste der häufig verwendeten Programmiersprachen im Jahr 2021 mit extrem prozentualen Informationen.
Tabelle des extrem Prozentsatzes der häufig verwendeten Programmiersprachen im Jahr 2021
