この12か月をマスターする必要があることを発見したAIと機器の主要な5つのプログラミング言語
公開: 2022-03-10Stack Overflow Trendsによると、AIと機器の発見は非常に迅速に行われており、それらを使って実行できる人が勝者になります。 実際には、PwCレポートは、AIが経済システムとそれが提供しなければならないビジネスチャンスに与える影響のおかげで、世界全体のGDPが2030年に14%最大化すると予想されることも示しています。
生産性の向上からジョブの自動化やプロセスの簡素化まで、AIと機械の発見は、無限の機会の新しい地球を開きます。
そうは言っても、AIに没頭するためには、これらの機器と深い発見のライブラリの両方でサポートされている上位5つのAIプログラミング言語に関する十分な専門知識が必要です。
リンク:サイバーセキュリティにおけるマシン検出の目的と制約。
AIと機械発見のためのトップ5プログラミング言語
あなたがプログラマーであるか、合成知能と機械学習の業界で仕事を開発することに興味があるかどうかに関係なく、私たちはあなたの予見可能な未来を形作るALとMLでトップクラスの5つのプログラミング言語をあなたに提示します。
1.AIとデバイスを理解するためのJava
Javaは、一般的な目的で大量のラップトップまたはコンピュータープログラミング言語として人気があります。 これは、独自のフレームワークとライブラリによってサポートされている、高速で安全かつ透過的な言語です。 Javaは、デバッグが簡単で(優れたIDEを使用して)、人が快適で、ほとんどのプラットフォームで動作するため、他のプログラミング言語とは一線を画しています。 また、Javaはルックアップエンジンアルゴリズムで完全に動作し、大規模な割り当てをサポートします。
Javaは通常、デスクトップアプリケーションを確立するために使用されます。 次の地域にも適用されます。
- 金融機関における取引管理
- 小売店での請求プログラム
- Androidの目的を構成する
- マネーサービスのサーバーサイドプログラム
- 株式市場向けのアルゴリズムの作成
- 科学および探査コミュニティにおける情報探査
- ネットプログラム
- デスクトップおよび会社のアプリの作成。
人気のAI/MLエンドユーザー:Netflix、LinkedIn、Amazon、Google Adverts、YouTube、eBay
長所:
- さまざまなプラットフォームで簡単に実践できます
- 使いやすい
- 自動メモリマネージャーの存在により、開発者の作業負荷を最小限に抑えます
- アイテム指向の言語
- 幅広いオープンリソースライブラリ
- モバイルレクリエーションの強化とセルラーアプリの優れた選択肢
- 最も一般的に使用されているプログラミング言語
- デバッグが簡単
- 実質的な近隣
欠点:
- 目的にJVMが必要
- 高価なメモリ管理
AIとMLのプログラミング言語としてJavaを習得することに興味がある場合は、インターネットサイトの順守を超えて進んでください。
Codegym:Codegymは、主に実践に基づいて1セントあたり80のオンラインプログラミングシステムです。 このWebサイトはゲーミフィケーションされており、Java開発者に成長するために購入する際に知っておく必要のあるすべてのことを教えてくれます。
Coursera:Courseraは、ネットクラス、レベル、および専門分野を大規模に提供するWeb学習システムです。
2.AIとデバイスマスタリングのためのPython
Pythonは、1991年にGuidoVanによって作成された高次の多機能プログラミング言語です。 Pythonは、プログラマーでない人にとって最も簡単な構文であるため、経験の浅い人にとっては素晴らしいオプションです。
大量のフレームワークとライブラリがあり、2つのアイテム指向および手続き型の進歩パラダイムをサポートします。 それに加えて、プログラミング言語としてのPythonは、無料でオンラインですばやくダウンロードできます。必要なのは、ラップトップまたはコンピューターにソフトウェアをセットアップし、テキストコンテンツエディターを決定し、コードを記述することだけです。
Pythonは次の目的で利用できます。
- ワールドワイドウェブの強化
- プログラムの成長
- エンタープライズプログラム
- 情報科学
- チャットボットの構築
優れたAI/MLの人々:Amazon、Google(Gmail)、Instagram、Spotify、SurveyMonkey、Fb。
長所:
- Pythonは、見つけて書くのが簡単です
- 地球の多くのセクションにエンドユーザーの巨大なグループがあります
- また、たくさんのライブラリとフレームワークがあります
短所:
- 間違いの追跡の難しさ
- セルおよびビデオゲームの進行には受け入れられません
Python for AIとマシン検出についての発見に魅了されましたか? 次に、これらのWebページに立ち寄ります。
Codecademy:Codecademyは、Pythonのような12の特徴的なプログラミング言語で完全に無料のコーディングレッスンを提供するネット上のインタラクティブシステムです。
Udemy:Udemyは、熟練した大人を対象としたインターネット学習プラットフォームです。 他の学習プラットフォームとは対照的に、Udemyはオンラインコンテンツクリエーターからのコンテンツを利用して収益を上げています。
関連:機器発見の基礎を築く方法。

AIおよび機器の学習のためのC++
1983年にBjarneStroustrupによって作成されたC++は、最も高速なプログラミング言語であり、時間のかかるAIタスクに最適です。 一般的なパフォーマンスと資産の適切な使用が不可欠な場合に、制作目的で使用されます。 また、アルゴリズムとAI統計手順を包括的に使用するためのスペースを提供し、進歩のためのシステムの再適用をサポートします。
C ++は、AIソフトウェアを構築するときに好みから始めるのは難しいかもしれませんが、それでも、Java仮想機器のオーバーヘッド料金を支払うことができない組み込み環境で機能する今日の人々にとっては優れています。
C ++は、ソースを多用するアプリ、ビデオゲームやロボットの移動におけるAI、およびその高レベルのパフォーマンスと効率のおかげでプロジェクトの高速実行に利用されます。
優れたAI/ML消費者:Google。 Googleは、ルックアップモーター最適化のさまざまな領域、特にGoogleChromeでC++を利用しています。
長所:
- 迅速なコード内実行
- ハンドルの量と効率の向上
短所:
- 複雑な構文
- 通常の図書館はとても小さいので言語を見つけるのは難しい
- ガベージコレクションには役立ちません
- 確立するのに非常に時間がかかる
- 維持するのが難しい
AIとMLのC++について調べる場所には、次のものがあります。
マスターC++:この無料のオンライン理解システムは、C++での適用方法を学習者に教えることに専念しています。
ソロマスター:ソロディスカバーは、ルーキーからプロまでの情報を研究する無料のコードの最も重要なコレクションを備えたネット上の理解システムです。 生徒は何百ものプログラミングトピックから完全に自由に選択でき、システムでのコーディングを学ぶことができます。
AIと機器の学習のためのR
1992年にRobertGentlemanとRossIhakaによって設計されたRは、新しい思考の強化を促進する包括的な統計言語です。 認識するのは簡単で、Pythonと同じように、検索方法を高速化できる取引や製品ライブラリがたくさんあります。
Rは予測調査と統計のために作られているため、主に知識科学で使用されています。
著名なAI/ML消費者:Google、Uber、ニューヨークの状況。 これらの企業は、詳細なモデリング、視覚化、および事実の評価にRを使用しています。
専門家:
- Javaのような他の言語とは対照的に、Rの標準ライブラリは小さいです。
- Rは多くの機能するシステムでシームレスに動作します
欠点:
- Rは、構文が複雑であるため、初心者には役立ちません
- Pythonのような他のプログラミング言語と比較すると遅いです。
AIとMLのRについてさらに詳しく知りたい場合は、次のWebサイトのいずれかに立ち寄ってください。
情報キャンプ:詳細キャンプは、生徒が今日の事実科学を理解し、それを潜在的に使用するのに役立つオンラインマスタリングシステムです。
EDX:EDXは、世界の多くのコンポーネントに2,000万人以上の学習者がいるインターネットマスタリングプラットフォームです。 このシステムは、取得をすべての生徒に大規模な最高品質の学校教育にエスカレートすることを目的としています。
AIと機器の学習のためのJavaScript
JavaScriptは、ネットWebページを充実させ、ユーザーフレンドリーな作業体験を提供するために利用されるかなりの量のプログラミング言語です。 JavaScriptは、Firefox、Chrome、Internet Explorer、OperaなどのほとんどのWebサイトブラウザでサポートされています。
JavaScriptは、スタック全体の機能、適応性のあるマルチパラダイムアプローチ、および基本を学ぶのが簡単であるという現実のために、非常に好まれています。
JavaScriptは、インターネットおよびセルアプリケーションの進歩、デスクトップアプリケーションの進歩、およびマッチの進歩で利用されます。
著名なAI/MLユーザー:ウィキペディア、ワードプレス、フェイスブック
長所:
- Javascriptは習得と使用が簡単です
- Javascriptは他のアプリと非常にうまく機能します
- Javascriptは非常に高速です
短所:
- 初心者ではない-楽しい
- それ以外の場合は、独自のブラウザによって解釈されます
- 十分なライブラリがありません
- ローカルコミュニティは、PythonやJavaの近隣ほど大きくはありません
AIとMLのJavaScriptについて学ぶことに興味がありますか? 次に、次のサイトにアクセスしてください。
JavaScriptを見つける:マスターJavaScriptは、JavaScriptを最初からマスターし、直感的なエコシステムで実行する可能性を提供するオンライン検出システムです。
JavaScript:これは、生徒がプログラミング言語としてJavaScriptを学習し、ブラウザで作業できるようにするインターネット学習プラットフォームです。
概要
AIとMLのプログラミング言語は常に切り替わっています。既存の傾向を順守する場合は、注意が必要です。 情報科学者またはプログラマーとしての職業を確立することに関心のあるすべての人にとって、リストされている単一または複数のプログラミング言語の素晴らしい認識を持っている必要があります。
John Selawskyは、 MasteringTreeGlobalのシニアJava開発者およびJavaチューターです。
同様:発明を理解するAIと機器を保護するためのチュートリアル。