5 głównych języków programowania do sztucznej inteligencji i odkrywania sprzętu, które powinieneś opanować przez te 12 miesięcy
Opublikowany: 2022-03-10Według Stack Overflow Trends sztuczna inteligencja i odkrywanie sprzętu powstają bardzo szybko, a zwycięzcami będą ci, którzy mogą z nimi korzystać. W rzeczywistości raport PwC pokazuje również, że światowy PKB ma zmaksymalizować się o 14 proc. w 2030 r. dzięki wpływowi sztucznej inteligencji na system gospodarczy i możliwości biznesowe, które musi zapewniać.
Od zwiększenia produktywności po automatyzację zadań i uproszczenie procesów, sztuczna inteligencja i odkrywanie maszyn otwierają nowy świat nieograniczonych możliwości.
Powiedziawszy to, aby zająć się zawodem w AI, musisz mieć dobrą znajomość pięciu najlepszych języków programowania AI, które są obsługiwane zarówno przez ten sprzęt, jak i biblioteki do głębokiego odkrywania.
Powiązane: Cele i ograniczenia wykrywania maszyn w cyberbezpieczeństwie .
5 najlepszych języków programowania do sztucznej inteligencji i wykrywania maszyn
Niezależnie od tego, czy jesteś programistą, czy po prostu interesuje Cię praca w branży Syntetycznej Inteligencji i uczenia maszynowego, przedstawiamy Ci 5 najwyżej ocenianych języków programowania w AL i ML, które ukształtują Twoją przewidywalną przyszłość.
1. Java dla AI i zrozumienia urządzeń
Java to lubiany język programowania laptopów lub komputerów ogólnego przeznaczenia i znacznych ilości. Jest to szybki, bezpieczny i przejrzysty język obsługiwany przez unikalne frameworki i biblioteki. Java wyróżnia się na tle innych języków programowania tym, że jest łatwa w debugowaniu (za pomocą świetnego IDE), przyjazna dla człowieka i działa na większości platform. Ponadto Java doskonale współpracuje z algorytmami silnika wyszukiwania i obsługuje przypisania na dużą skalę.
Java jest zwykle używana do tworzenia aplikacji komputerowych. Stosuje się go również w kolejnych regionach:
- Zarządzanie transakcjami w instytucjach finansowych
- Programy rozliczeniowe w punktach sprzedaży detalicznej
- Komponowanie celów Android
- Programy po stronie serwera w usługach pieniężnych
- Komponowanie algorytmów na giełdę
- Eksploracja informacji w środowisku naukowym i poszukiwawczym
- Programy sieciowe
- Tworzenie aplikacji komputerowych i firmowych.
Popularni użytkownicy końcowi AI/ML: Netflix, LinkedIn, Amazon, Google Ads, YouTube i eBay
Plusy:
- Łatwe do zastosowania w praktyce na różnych platformach
- Łatwy w użyciu
- Minimalizuje obciążenie programisty dzięki istnieniu automatycznego menedżera pamięci
- Język zorientowany na przedmiot
- Szeroka gama bibliotek open-source
- Wyjątkowy wybór do ulepszania rekreacji mobilnej i aplikacji komórkowych
- Najczęściej stosowany język programowania
- Bezproblemowe debugowanie
- Znaczne sąsiedztwo
Wady:
- Wymaga JVM do celu
- Kosztowne administrowanie pamięcią
Jeśli jesteś zaintrygowany opanowaniem Javy jako języka programowania dla AI i ML, przejdź do stron internetowych:
Codegym: Codegym to system programowania on-line, który kosztuje 80 na każdy cent, głównie w oparciu o praktykę. Ta strona internetowa jest grywalna i zawiera wszystko, co musisz wiedzieć, aby kupić programistę Java
Coursera: Coursera to internetowy system do nauki, który oferuje duże klasy, poziomy i specjalizacje w sieci.
2. Python do AI i masteringu urządzeń
Python to wyższy poziom i wielofunkcyjny język programowania stworzony w 1991 roku przez Guido Van. Python ma najprostszą składnię, którą można znaleźć dla nie-programisty, dlatego jest fantastyczną opcją dla niedoświadczonych osób.
Ma dużą liczbę frameworków i bibliotek oraz obsługuje dwa paradygmaty rozwoju zorientowane na elementy i procedury. Ponadto Python jako język programowania można szybko i bezpłatnie pobrać on-line: wystarczy skonfigurować oprogramowanie na swoim laptopie lub komputerze, zdecydować się na edytor treści tekstowych i napisać swój kod.
Pythona można używać do:
- Udoskonalenie sieci na całym świecie
- Rozwój programu
- Programy dla przedsiębiorstw
- Informacje naukowe
- Budowanie chatbotów
Wybitni ludzie AI/ML: Amazon, Google (Gmail), Instagram, Spotify, SurveyMonkey i Fb.
Plusy:
- Python jest nieskomplikowany w odkrywaniu i pisaniu
- Ma ogromną grupę użytkowników końcowych w wielu częściach planety
- Ma też mnóstwo bibliotek i frameworków
Niedogodności:
- Trudność w śledzeniu błędu
- Niedopuszczalne dla postępów w grze komórkowej i wideo
Fascynuje Cię odkrywanie Pythona na potrzeby sztucznej inteligencji i odkrywania maszyn? Następnie zatrzymaj się na tych stronach internetowych:
Codecademy: Codecademy to interaktywny system w sieci, który oferuje całkowicie bezpłatne lekcje kodowania w 12 różnych językach programowania, takich jak Python.
Udemy: Udemy to internetowa platforma edukacyjna skierowana do wykwalifikowanych dorosłych. W przeciwieństwie do innych platform do nauki, Udemy wykorzystuje treści od twórców treści online do sprzedaży za zyski.
Powiązane: Jak położyć podwaliny pod odkrywanie sprzętu .

C++ do nauki AI i sprzętu
Stworzony w 1983 roku przez Bjarne Stroustrupa, C++ jest najszybszym językiem programowania, doskonałym do zadań AI, które wymagają czasu. Jest wykorzystywany do celów produkcyjnych, gdy ogólna wydajność i właściwe wykorzystanie zasobów są kluczowe. Oferuje również przestrzeń do wszechstronnego wykorzystania algorytmów i procedur statystycznych AI oraz wspiera ponowne stosowanie systemów w celu uzyskania postępu.
C++ może nie być Twoim pierwszym wyborem podczas tworzenia oprogramowania AI, niemniej jest doskonały dla ludzi obecnie działających w środowisku osadzonym, którzy nie mogą zapłacić za ogólne opłaty za wirtualny sprzęt Java.
C ++ jest wykorzystywany do aplikacji intensywnie korzystających z kodu źródłowego, sztucznej inteligencji w grach wideo i lokomocji robotów oraz szybkiej realizacji projektów dzięki wysokiemu poziomowi wydajności i wydajności.
Znakomici konsumenci AI/ML: Google. Google korzysta z C++ w różnych regionach optymalizacji silnika wyszukiwania, zwłaszcza w Google Chrome
Plusy:
- Szybkie wykonanie w kodzie
- Poprawiona ilość i wydajność rękojeści
Cons:
- Skomplikowana składnia
- Trudno znaleźć język, ponieważ normalna biblioteka jest tak mała
- Nie pomaga w zbieraniu śmieci
- Niezwykle czasochłonne do ustalenia
- Trudne w utrzymaniu
Niektóre miejsca, w których można dowiedzieć się o C++ dla AI i ML, obejmują:
Master C++: Ten darmowy system zrozumienia online jest poświęcony nauczaniu uczniów, jak stosować w C++.
Solo Master: Solo Discover to system zrozumienia w sieci z najbardziej znaczącym zbiorem bezpłatnego kodu do badania informacji od nowicjusza do profesjonalisty. Uczniowie mogą wybierać spośród setek tematów programistycznych i uczyć się kodowania w systemie.
R do nauki AI i sprzętu
Zaprojektowany w 1992 roku przez Roberta Gentlemana i Rossa Ihakę, R jest wszechstronnym językiem statystycznym, który zachęca do rozwijania nowych myśli. Jest łatwy do rozpoznania i zawiera wiele ofert i bibliotek produktów, które mogą przyspieszyć metodę wyszukiwania, podobnie jak Python.
R jest przeznaczony do badań predykcyjnych i statystyk, dlatego jest najczęściej stosowany w naukach ścisłych.
Wybitni konsumenci AI/ML: Google, Uber i The New York Situations. Firmy te używają R do modelowania dużych szczegółów, wizualizacji i oceny faktów.
Profesjonaliści:
- R ma mniejszą standardową bibliotekę w przeciwieństwie do innych języków, takich jak Java
- R działa bezproblemowo na wielu funkcjonujących systemach
Wady:
- R nie jest przydatny dla początkujących, ponieważ jego składnia jest skomplikowana
- Jest wolniejszy w porównaniu z innymi językami programowania, takimi jak Python.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o R dla AI i ML, Zajrzyj na którąś z tych witryn:
Obóz informacyjny: Obóz szczegółowy to internetowy system do nauki, który może pomóc uczniom w zrozumieniu dzisiejszych faktów i wykorzystaniu ich potencjału.
EDX: EDX to internetowa platforma masteringowa z ponad 20 milionami uczniów w wielu częściach świata. System ma na celu eskalację uzyskania do dużych szkół o najwyższej jakości dla wszystkich uczniów.
JavaScript do nauki AI i sprzętu
JavaScript jest językiem programowania o znacznej ilości, wykorzystywanym do wzbogacania stron internetowych i zapewniania przyjaznej użytkownikowi pracy. JavaScript jest obsługiwany przez większość przeglądarek internetowych, takich jak Firefox, Chrome, Internet Explorer i Opera.
JavaScript jest dość preferowany ze względu na jego pełne możliwości, elastyczne i wieloparadygmatyczne podejście oraz fakt, że łatwo jest nauczyć się podstaw.
JavaScript jest wykorzystywany do postępu aplikacji internetowych i komórkowych, rozwoju aplikacji komputerowych i zaawansowania meczów.
Wybitni użytkownicy AI/ML: Wikipedia, WordPress i Facebook
Plusy:
- JavaScript jest prosty do opanowania i używania
- JavaScript działa bardzo dobrze z innymi aplikacjami
- JavaScript jest dość szybki
Cons:
- Nieprzyjemny dla początkujących
- Interpretowane inaczej przez unikalne przeglądarki
- Nie ma wystarczającej liczby bibliotek
- Społeczność lokalna nie jest tak duża jak sąsiedztwo Pythona czy Javy
Intryguje Cię poznanie JavaScript dla AI i ML? Następnie odwiedź:
Dowiedz się JavaScript: Master JavaScript to internetowy system odkrywania, który daje możliwość opanowania JavaScript od podstaw i ćwiczeń w intuicyjnym ekosystemie.
JavaScript: Jest to internetowa platforma do nauki, która umożliwia uczniom naukę JavaScript jako języka programowania i pracę z przeglądarką.
Streszczenie
Języki programowania dla AI i ML cały czas się zmieniają i musisz być ostrożny, gdy trzymasz się istniejących trendów. Dla każdej osoby zainteresowanej podjęciem zawodu informatyka lub programisty znajomość jednego lub kilku wymienionych powyżej języków programowania jest koniecznością.
John Selawsky jest Senior Java Developerem i Java Tutorem w Mastering Tree Global .
Podobne: Samouczek dotyczący ochrony sztucznej inteligencji i sprzętu, zrozumienia wynalazków.