Wenn es so ist, als würden Sie an einem neuen Projekt für künstliche Intelligenz arbeiten und sich noch nicht entschieden haben, welche Sprache Sie zum Programmieren verwenden sollten, sind Sie an der richtigen Stelle.
Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Technik, die im Grunde darauf abzielt, die Computer, die intelligent denken können, in ähnlicher Weise die intelligenten Menschen denken. Hier sind die Top-Sprachen, die am häufigsten für die Erstellung der KI-Projekte verwendet werden:
1., Python
Python gilt als an erster Stelle in der Liste aller AI-Entwicklungssprachen aufgrund der Einfachheit. Die zu Python gehörenden Syntaxen sind sehr einfach und können leicht erlernt werden. Daher können viele KI-Algorithmen leicht darin implementiert werden. Python benötigt im Vergleich zu anderen Sprachen wie Java, C++ oder Ruby kurze Entwicklungszeit. Python unterstützt objektorientierte, funktionale sowie prozedurorientierte Programmierstile. Es gibt viele Bibliotheken in Python, die unsere Aufgaben erleichtern., Zum Beispiel: Numpy ist eine Bibliothek für Python, die uns hilft, viele wissenschaftliche Berechnungen zu lösen. Außerdem haben wir Pybrain, das für die Verwendung von maschinellem Lernen in Python gedacht ist.
2. R
R ist eine der effektivsten Sprache und Umgebung für die Analyse und Manipulation der Daten für statistische Zwecke. Mit R können wir auf einfache Weise ein gut gestaltetes Diagramm in Publikationsqualität erstellen, das bei Bedarf mathematische Symbole und Formeln enthält. Abgesehen davon, dass es sich um eine Allzwecksprache handelt, verfügt R über zahlreiche Pakete wie RODBC, Gmodels, Class und Tm, die im Bereich des maschinellen Lernens verwendet werden., Diese Pakete erleichtern die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen, um die mit dem Geschäft verbundenen Probleme zu lösen.
3. Lisp
Lisp ist eine der ältesten und am besten geeigneten Sprachen für die Entwicklung in AI. Es wurde 1958 von John McCarthy, dem Vater der künstlichen Intelligenz, erfunden. Es hat die Fähigkeit, die symbolischen Informationen effektiv zu verarbeiten.
Es ist auch für seine hervorragenden Prototyping-Funktionen und einfache dynamische Erstellung neuer Objekte bekannt, mit automatischer Garbage Collection., Sein Entwicklungszyklus ermöglicht die interaktive Auswertung von Ausdrücken und die Neukompilierung von Funktionen oder Dateien, während das Programm noch läuft. Im Laufe der Jahre sind viele dieser Funktionen aufgrund des Fortschritts in viele andere Sprachen migriert, was sich auf die Einzigartigkeit von Lisp auswirkt.
4. Prolog
Diese Sprache bleibt neben Lisp, wenn wir über die Entwicklung im KI-Bereich sprechen. Die von ihm bereitgestellten Funktionen umfassen einen effizienten Mustervergleich, eine baumbasierte Datenstruktur und ein automatisches Backtracking. All diese Funktionen bieten ein überraschend leistungsstarkes und flexibles Programmierframework., Prolog wird häufig für die Arbeit an medizinischen Projekten und auch für die Entwicklung von KI-Systemen für Experten verwendet.
5. Java
Java kann auch als eine gute Wahl für die KI-Entwicklung in Betracht gezogen werden. Künstliche Intelligenz hat viel mit Suchalgorithmen, künstlichen neuronalen Netzen und genetischer Programmierung zu tun. Java bietet viele Vorteile: einfache Bedienung, einfache Debugging, Paketdienste, vereinfachte Arbeit mit Großprojekten, grafische Darstellung von Daten und bessere Benutzerinteraktion. Es hat auch die Integration von Swing und SWT (das Standard-Widget-Toolkit)., Diese Tools lassen Grafiken und Schnittstellen ansprechend und anspruchsvoll aussehen.