Seit AlphaGo alle Schachspieler der Welt ohne Rivalen besiegt hat, ist die Popularität der künstlichen Intelligenz unübertroffen. Beim gerade vergangenen IT Leaders Summit zeigten sich die drei BAT-Chefs optimistisch hinsichtlich der zukünftigen Entwicklung der Künstlichen Intelligenz. Zu Beginn dieses Jahres hat Baidu einen großen Schritt gemacht und auf künstliche Intelligenz in der medizinischen Versorgung gesetzt. Daher erklärte Robin Li auf diesem Gipfel auch, dass das Internet eine Vorspeise und künstliche Intelligenz das Hauptgericht sei.
Künstliche Intelligenz ist ein sehr weites Feld und viele Programmiersprachen können für die Entwicklung künstlicher Intelligenz verwendet werden. Daher ist es schwierig zu sagen, welche Sprache für die Entwicklung verwendet werden muss künstliche Intelligenz. Mehr Auswahl bedeutet auch, dass es Vor- und Nachteile gibt und nicht jede Programmiersprache den Entwicklern Zeit und Energie sparen kann. Deshalb haben wir 5 Programmiersprachen zusammengestellt, die sich besser für die Entwicklung künstlicher Intelligenz eignen, und hoffen, Ihnen dabei behilflich zu sein.
Python
Python ist aufgrund seiner Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen im Bereich der künstlichen Intelligenz Integriert in Datenstrukturen und andere häufig zusammen mit KI-Algorithmen verwendete.
Der Grund, warum Python in KI-Projekten verwendet wird, liegt tatsächlich darin, dass in der KI viele nützliche Bibliotheken verwendet werden können, wie z. B.
Numpy bietet wissenschaftliche Rechenfunktionen, Scypys Advanced Computing und Pybrain’s Machine Lernen.
Darüber hinaus verfügt Python über viele Online-Ressourcen, sodass die Lernkurve nicht besonders steil ist.
Empfohlener Kurs: Python-Tutorial.
Java
Java ist auch eine gute Wahl für KI-Projekte. Es handelt sich um eine objektorientierte Programmiersprache, die sich auf die Bereitstellung aller für KI-Projekte erforderlichen erweiterten Funktionen konzentriert, portabel ist und eine integrierte Speicherbereinigung bietet. Darüber hinaus ist auch die Java-Community ein Pluspunkt. Ein umfassendes und reichhaltiges Community-Ökosystem kann Entwicklern jederzeit und überall dabei helfen, Probleme abzufragen und zu lösen.
Für KI-Projekte sind Algorithmen fast die Seele. Ob es sich um einen Suchalgorithmus, einen Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache oder ein neuronales Netzwerk handelt, Java kann einen einfachen Codierungsalgorithmus bereitstellen. Darüber hinaus ist die Skalierbarkeit von Java auch eine der notwendigen Eigenschaften für KI-Projekte.
Lisp
Lisp hat sich im Bereich der KI aufgrund seiner hervorragenden Prototyping-Fähigkeiten und der Unterstützung symbolischer Ausdrücke einen Namen gemacht. Als Sprache für künstliche Intelligenz ist LISP die erste deklarative funktionale Programmiersprache, die sich von imperativ prozeduralen C, Fortran und objektorientierten strukturierten Programmiersprachen wie Java und C# unterscheidet.
Lisp-Sprache wird aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und symbolischen Struktur hauptsächlich im Teilbereich maschinelles Lernen/ILP verwendet. In seinem Buch „Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz“ erklärt der berühmte KI-Experte Peter Norvig ausführlich, warum Lisp eine der Top-Programmiersprachen für die KI-Entwicklung ist. Interessierte Freunde können es selbst ausprobieren.
Prolog
Prolog ist hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit mit Lisp vergleichbar. Laut dem Artikel „Prolog Programming for Artificial Intelligence“ ist Prolog eine logische Programmiersprache, hauptsächlich für Einige grundlegende Programmiermechanismen, die für die KI-Programmierung sehr effektiv sind, bieten beispielsweise Mustervergleich, automatisches Backtracking und baumbasierte Datenstrukturierungsmechanismen. Die Kombination dieser Mechanismen kann einen flexiblen Rahmen für KI-Projekte bieten.
Prolog wird häufig in KI-Expertensystemen eingesetzt und kann auch in der medizinischen Projektarbeit eingesetzt werden.
C++
C++ ist die schnellste Programmiersprache der Welt und ihre Fähigkeit, auf Hardwareebene zu kommunizieren, ermöglicht es Entwicklern, die Programmausführungszeiten zu verbessern. C++ ist zeitkritisch, was für KI-Projekte sehr nützlich ist; Suchmaschinen können C++ beispielsweise ausgiebig nutzen.
In KI-Projekten kann C++ für Statistiken verwendet werden, beispielsweise für neuronale Netze. Darüber hinaus können Algorithmen auch weitgehend in C++ ausgeführt werden. Die KI im Spiel ist für eine schnellere Ausführung und Reaktionszeit hauptsächlich in C++ codiert.
Zusammenfassung:
Tatsächlich hängt die Auswahl einer Programmiersprache für das Projekt Künstliche Intelligenz KI weitgehend vom Unterbereich der Programmierung ab Die Wahl der Sprache sollte von der Gesamtsituation ausgehen und nicht nur einige Funktionen berücksichtigen. Unter diesen Programmiersprachen entwickelt sich Python nach und nach zur KI-Programmiersprache Nummer eins, da es für die meisten KI-Unterbereiche geeignet ist und aufgrund ihrer einzigartigen Funktionen in einigen KI-Projekten effektiv ist und ihr Status vorübergehend schwer zu erreichen ist. Shake. Die Vorteile von Java und C++ bleiben in KI-Projekten weiterhin erhalten.
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