5 ngôn ngữ lập trình tối ưu cho các lập trình viên AI
Theo báo cáo gần đây của công ty kiểm toán giá, GDP toàn cầu dự kiến sẽ tăng 14% (tương đương 15,7 tỷ USD) vào năm 2030. Điều này làm cho bất kỳ cơ hội kinh doanh quan trọng nhất trong nền kinh tế ngày nay.
– Nếu bạn muốn tận hưởng cơ hội này, bạn có thể muốn biết bắt đầu từ đâu. Con đường chuyên nghiệp nhanh nhất trong AI, hoặc ngôn ngữ lập trình tốt nhất của bất cứ ai? Không có câu trả lời chính xác, nhưng nhiều công nghệ đã được đề xuất trong năm ngôn ngữ lập trình:
1. Python
Python Head trong sự phát triển của AI vì những lý do sau:
Cần ít mã hơn. Ai có nhiều thuật toán. Kiểm tra xem mọi thứ có thể trở nên khó khăn không. Sau đó Python thường rất hữu ích. Ngôn ngữ có một phương thức “Kiểm tra xem mã của bạn” có giúp giảm quá trình thử nghiệm không.
— Thư viện tích hợp. Thư viện Python thuận tiện cho các nhà phát triển AI. Ví dụ, một pybrain cho các máy học, tính toán khoa học và scipy để tính toán số điện toán tiên tiến. — Tính linh hoạt và độc lập. Những lợi ích của ngôn ngữ này có thể được thực hiện trên các hệ điều hành khác nhau và một số thay đổi đối với mã. Nó tiết kiệm thời gian vì bạn không phải kiểm tra thuật toán trên mỗi hệ điều hành riêng lẻ.
— Cộng đồng người dùng Python rất tích cực – bạn có thể tìm thấy nhiều nhà phát triển có kinh nghiệm hơn để giúp bạn giải quyết vấn đề. – Phổ biến. Python đã tăng lên. Có nhiều khóa học, các dự án nguồn mở và bài viết hoàn chỉnh sẽ giúp bạn kiểm soát ngôn ngữ này ngay lập tức. – 2. C ++
C ++ là một lựa chọn vững chắc cho các nhà phát triển AI. Đối với người mới bắt đầu, Google sử dụng ngôn ngữ để tạo thư viện Tensorflow. Mặc dù hầu hết các nhà phát triển đã chuyển sang các ngôn ngữ lập trình “dễ dàng hơn”, chẳng hạn như Python, vẫn còn bất kỳ hàm cơ bản nào được xây dựng bởi C ++. Ngoài ra, đó là lựa chọn chẩn đoán nâng cao.
Sử dụng thuật toán AI phát triển C ++, bạn phải là một nhà phát triển có kinh nghiệm thực sự.
– trong sự phát triển, đủ là đủ. – 3. Lisp
Lisp là một trong những ngôn ngữ dài và phù hợp của sự phát triển của bất kỳ ai. Năm 1958, ông là phát minh của người cha được phát minh bởi John McChaki.
Lisp có những đặc điểm riêng. Ví dụ, Lisp cho phép bạn dễ dàng viết tự sửa đổi. Hoặc bạn có thể sử dụng một tên miền cụ thể để phù hợp hơn để mở rộng các ngôn ngữ, tạo các ngôn ngữ cụ thể cho tên miền. – 4. Java
là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên toàn thế giới và cũng là một phát triển ngôn ngữ thích hợp AI .– – Tính linh hoạt bảo mật dữ liệu. Với GDPR, khách hàng có thể đảm bảo rằng khách hàng có thể đảm bảo rằng khách hàng có thể đảm bảo rằng khách hàng rất quan trọng. Java cung cấp tính linh hoạt trong việc tạo môi trường khách hàng khác nhau, bảo vệ thông tin cá nhân.
Hệ sinh thái mạnh mẽ. Nhiều dự án nguồn mở được viết bằng Java. Ngôn ngữ gia tốc đã tăng rất nhiều so với các lựa chọn thay thế của nó.
— một cộng đồng ấn tượng. Java có nhiều nhà phát triển và chuyên gia giàu kinh nghiệm, công khai phù hợp với kiến thức và kỹ năng của họ. Ngoài ra, nhiều dự án và thư viện nguồn mở có thể được sử dụng để hiểu sự phát triển của AI. – 5. Prolog
Prolog là một tùy chọn phổ biến hơn bốn tùy chọn ở trên. Tuy nhiên, Prolog vẫn áp dụng cho các nhà phát triển AI. Hầu hết mọi người bắt đầu sử dụng lòng biết ơn, cụ thể là biểu thức và mục tiêu là một ngôn ngữ thực tế:
– Bạn có thể báo cáo các sự kiện và tạo quy tắc dựa trên các sự kiện này. Điều này cho phép các nhà phát triển đáp ứng và giải thích các yêu cầu khác nhau .
Pixabay là một ngôn ngữ đơn giản cho các vấn đề phát triển vấn đề. Một tin tốt là các bảo tồn hỗ trợ chuyển đổi để xử lý các thuật toán toàn cầu sẽ dễ dàng hơn. – – Tổng chương
