Jeśli to tak, jakbyś pracował nad nowym projektem sztucznej inteligencji i nadal nie zdecydowałeś, jakiego języka powinieneś użyć do jego programowania ,to jesteś we właściwym miejscu.
sztuczna inteligencja jest gałęzią inżynierii, która zasadniczo ma na celu tworzenie komputerów, które mogą myśleć inteligentnie, w podobny sposób inteligentni ludzie myślą. Oto najważniejsze języki, które są najczęściej używane do tworzenia projektów AI:
1., Python
Python jest uważany za pierwsze miejsce na liście wszystkich języków programowania AI ze względu na prostotę. Składnie należące do Pythona są bardzo proste i można je łatwo poznać. Dlatego wiele algorytmów AI można łatwo zaimplementować w nim. Python zajmuje krótki czas rozwoju w porównaniu do innych języków, takich jak Java, C++ lub Ruby. Python obsługuje zarówno style programowania obiektowego, funkcjonalnego, jak i proceduralnego. Istnieje wiele bibliotek w Pythonie, które ułatwiają nam zadania., Na przykład: Numpy jest biblioteką dla Pythona, która pomaga nam rozwiązać wiele obliczeń naukowych. Mamy również Pybrain, który służy do korzystania z uczenia maszynowego w Pythonie.
2. R
R jest jednym z najskuteczniejszych języków i środowiska do analizy i manipulowania danymi do celów statystycznych. Korzystając z R, możemy łatwo stworzyć dobrze zaprojektowany Wykres jakości publikacji, w tym Symbole matematyczne i wzory tam, gdzie jest to potrzebne. Oprócz tego, że jest językiem ogólnego przeznaczenia, r posiada wiele pakietów, takich jak RODBC, Gmodels, Class I Tm, które są używane w dziedzinie uczenia maszynowego., Pakiety te ułatwiają implementację algorytmów uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów związanych z biznesem.
3. Lisp
Lisp jest jednym z najstarszych i najbardziej odpowiednich języków do rozwoju AI. Został wynaleziony przez Johna McCarthy ' ego, ojca Sztucznej Inteligencji w 1958 roku. Posiada zdolność skutecznego przetwarzania informacji symbolicznych.
znany jest również z doskonałych możliwości prototypowania i łatwego dynamicznego tworzenia nowych obiektów, z automatycznym usuwaniem śmieci., Jego cykl rozwojowy umożliwia interaktywną ocenę wyrażeń i rekompilację funkcji lub pliku podczas pracy programu. Z biegiem lat, ze względu na postęp, wiele z tych funkcji migrowało do wielu innych języków, wpływając tym samym na wyjątkowość Lispu.
4. Prolog
ten język pozostaje obok Lispu, gdy mówimy o rozwoju w dziedzinie AI. Funkcje oferowane przez nią obejmują efektywne dopasowywanie wzorców, strukturyzację danych opartą na drzewie i automatyczne cofanie. Wszystkie te funkcje zapewniają zaskakująco potężną i elastyczną strukturę programowania., Prolog jest szeroko stosowany do pracy nad projektami medycznymi, a także do projektowania specjalistycznych systemów AI.
5. Java
Java może być również uważana za dobry wybór dla rozwoju AI. Sztuczna inteligencja ma wiele wspólnego z algorytmami wyszukiwania, sztucznymi sieciami neuronowymi i programowaniem genetycznym. Java zapewnia wiele korzyści: łatwość obsługi, łatwość debugowania, usługi pakietowe, uproszczoną pracę z dużymi projektami, graficzną reprezentację danych i lepszą interakcję z użytkownikiem. Posiada również włączenie Swing i SWT (Standardowy Zestaw Narzędzi Widget)., Te narzędzia sprawiają, że grafika i interfejsy wyglądają atrakcyjnie i wyrafinowanie.