Si c’est comme si vous travailliez sur un nouveau projet d’intelligence artificielle et n’avez toujours pas décidé quelle langue vous devez utiliser pour le programmer, alors vous êtes au bon endroit.
L’intelligence artificielle est une branche de l’ingénierie, qui vise essentiellement à rendre les ordinateurs qui peuvent penser intelligemment, de la même manière que les humains intelligents pensent. Voici les principaux langages les plus couramment utilisés pour réaliser les projets d’IA:
1., Python
Python est considéré comme étant en premier lieu dans la liste de tous les langages de développement d’IA en raison de sa simplicité. Les syntaxes appartenant à python sont très simples et peuvent être facilement appris. Par conséquent, de nombreux algorithmes d’IA peuvent être facilement implémentés. Python prend peu de temps de développement par rapport à d’autres langages comme Java, C++ ou Ruby. Python prend en charge les styles de programmation orientés objet, fonctionnels et orientés procédure. Il existe de nombreuses bibliothèques en python, ce qui facilite nos tâches., Par exemple: Numpy est une bibliothèque pour python qui nous aide à résoudre de nombreux calculs scientifiques. En outre, nous avons Pybrain, qui est pour utiliser l’apprentissage automatique en Python.
2. R
R est l’un des langages et environnements les plus efficaces pour analyser et manipuler les données à des fins statistiques. En utilisant R, nous pouvons facilement produire un tracé de qualité publication bien conçu, y compris des symboles mathématiques et des formules si nécessaire. En plus d’être un langage à usage général, R a de nombreux paquets comme RODBC, Gmodels, Class et Tm qui sont utilisés dans le domaine de l’apprentissage automatique., Ces packages facilitent la mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage automatique, pour résoudre les problèmes associés à l’entreprise.
3. Lisp
Lisp est l’un des langages les plus anciens et les plus adaptés au développement en IA. Il a été inventé par John McCarthy, le père de l’Intelligence artificielle en 1958. Il a la capacité de traiter efficacement les informations symboliques.
Il est également connu pour ses excellentes capacités de prototypage et la création dynamique facile de nouveaux objets, avec la collecte automatique des ordures., Son cycle de développement permet l’évaluation interactive des expressions et la recompilation des fonctions ou des fichiers pendant que le programme est encore en cours d’exécution. Au fil des ans, en raison de l’avancement, beaucoup de ces fonctionnalités ont migré dans de nombreux autres langages affectant ainsi l’unicité de Lisp.
4. Prolog
Ce langage reste aux côtés de Lisp quand on parle de développement dans le domaine de l’IA. Les fonctionnalités fournies par it incluent une correspondance efficace des modèles, une structuration des données basée sur l’arborescence et un retour en arrière automatique. Toutes ces fonctionnalités fournissent un cadre de programmation étonnamment puissant et flexible., Prolog est largement utilisé pour travailler sur des projets médicaux et également pour concevoir des systèmes d’IA experts.
5. Java
Java peut également être considéré comme un bon choix pour le développement de l’IA. L’intelligence artificielle a beaucoup à voir avec les algorithmes de recherche, les réseaux de neurones artificiels et la programmation génétique. Java offre de nombreux avantages: facilité d’utilisation, facilité de débogage, services de package, travail simplifié avec des projets à grande échelle, représentation graphique des données et meilleure interaction utilisateur. Il a également l’incorporation de Swing et SWT (la boîte à outils Widget standard)., Ces outils rendent les graphiques et les interfaces attrayants et sophistiqués.