Ha olyan, mintha egy új mesterséges intelligencia projekten dolgozol, és még mindig nem döntöttél el, hogy melyik nyelvet kell használni a programozáshoz, akkor jó helyen vagy.
a mesterséges intelligencia a mérnöki ág, amely alapvetően arra törekszik, hogy az intelligens emberek hasonló módon értelmesen gondolkodjanak. Itt vannak a legnépszerűbb nyelvek, amelyeket leggyakrabban használnak az AI projektek készítéséhez:
1., Python
Python tekinthető az első helyen a listán az összes AI fejlesztési nyelvek miatt az egyszerűség. A pitonhoz tartozó szintaxisok nagyon egyszerűek, könnyen megtanulhatók. Ezért sok AI algoritmus könnyen megvalósítható benne. A Python rövid fejlesztési időt vesz igénybe más nyelvekhez képest, mint például a Java, A C++ vagy a Ruby. A Python támogatja az objektumorientált, funkcionális, valamint az eljárás orientált programozási stílusokat. Rengeteg könyvtár van a python-ban, amelyek megkönnyítik a feladatainkat., Például: a Numpy egy Python könyvtár, amely segít számos tudományos számítás megoldásában. Továbbá, van Pybrain, amely a gépi tanulás Python.
2. R
R az egyik leghatékonyabb nyelv és környezet az adatok statisztikai célú elemzéséhez és manipulálásához. Az R használatával könnyen elkészíthetjük a jól megtervezett publikációs minőségű telket, beleértve a matematikai szimbólumokat és képleteket, ahol szükséges. Amellett, hogy egy általános célú nyelv, R számos csomagok, mint a RODBC, Gmodels, osztály, Tm, amelyek használják a gépi tanulás területén., Ezek a csomagok egyszerűvé teszik a gépi tanulási algoritmusok megvalósítását, az üzleti problémákkal kapcsolatos problémák megoldására.
3. A Lisp
Lisp az AI fejlesztésének egyik legrégebbi és legmegfelelőbb nyelve. John McCarthy, a mesterséges intelligencia apja találta fel 1958-ban. Képes a szimbolikus információk hatékony feldolgozására.
kiváló prototípuskészítési képességeiről, valamint új objektumok könnyű dinamikus létrehozásáról is ismert, automatikus szemétgyűjtéssel., Fejlesztési ciklusa lehetővé teszi a kifejezések interaktív értékelését, valamint a funkciók vagy fájlok újrakompilálását, miközben a program még fut. Az évek során, az előrehaladás miatt, ezeknek a funkcióknak sok más nyelvre vándoroltak, ezáltal befolyásolva a Lisp egyediségét.
4. Prolog
Ez a nyelv a Lisp mellett marad, amikor az AI mező fejlesztéséről beszélünk. Az általa nyújtott funkciók közé tartozik a hatékony mintaillesztés, a fa alapú adatstruktúra és az automatikus visszalépés. Mindezek a funkciók meglepően erős és rugalmas programozási keretet biztosítanak., Prolog széles körben használják a dolgozó orvosi projektek, valamint a tervezés szakértői AI rendszerek.
5. Java
Java is lehet tekinteni, mint egy jó választás az AI fejlesztés. A mesterséges intelligenciának sok köze van a keresési algoritmusokhoz, a mesterséges neurális hálózatokhoz és a genetikai programozáshoz. A Java számos előnnyel jár: egyszerű használat, hibakeresés, csomagszolgáltatások, egyszerűsített munka nagyszabású projektekkel, adatok grafikus ábrázolása, jobb felhasználói interakció. Ez is a beépítése Swing és SWT (a Standard Widget Toolkit)., Ezek az eszközök vonzóvá és kifinomultabbá teszik a grafikát és az interfészeket.