As 5 principais linguagens de programação para IA e equipamentos descobrindo que você deve dominar nestes 12 meses
Publicados: 2022-03-10
De acordo com o Stack Overflow Trends, a descoberta de IA e equipamentos está sendo criada muito rapidamente, e as pessoas que conseguirem trabalhar com eles serão as vencedoras. Na realidade, um relatório da PwC também mostra que o PIB mundial deverá maximizar em 14% em 2030, graças ao impacto da IA no sistema econômico e às oportunidades de negócios que ela oferece.
Desde aumentar a produtividade até automatizar trabalhos e simplificar processos, a IA e a descoberta de máquinas abrem uma nova terra de oportunidades ilimitadas.
Dito isto, para seguir uma ocupação em IA, você precisa ter um bom conhecimento das cinco principais linguagens de programação de IA que são suportadas por esses equipamentos e bibliotecas de descoberta profunda.
Vinculado: Objetivos e restrições da descoberta de máquinas em segurança cibernética .
As 5 principais linguagens de programação para IA e descoberta de máquinas
Independentemente de você ser um programador ou apenas interessado em desenvolver um trabalho na indústria de Inteligência Sintética e aprendizado de máquina, apresentamos as 5 linguagens de programação mais bem avaliadas em AL e ML que moldarão seu futuro próximo.
1. Java para IA e compreensão de dispositivos
Java é um laptop ou linguagem de programação de computador de intenção geral e significativa. É uma linguagem rápida, segura e transparente que é suportada por estruturas e bibliotecas exclusivas. Java se destaca de outras linguagens de programação devido ao fato de ser simples de depurar (por meio de um ótimo IDE), agradável para as pessoas e operar na maioria das plataformas. Além disso, Java opera perfeitamente com algoritmos de mecanismo de pesquisa e suporta atribuições de grande escala.
Java geralmente é usado para criar aplicativos de desktop. Também é aplicado nas seguintes regiões:
- Gestão de transações em instituições financeiras
- Programas de cobrança em lojas de varejo
- Compondo propósitos do Android
- Programas do lado do servidor em serviços monetários
- Algoritmos de composição para o mercado de ações
- Exploração da informação na comunidade científica e de exploração
- Programas de rede
- Criação de aplicativos para desktop e empresa.
Usuários finais populares de IA/ML: Netflix, LinkedIn, Amazon, Google Adverts, YouTube e eBay
Prós:
- Fácil de colocar em prática em diferentes plataformas
- Fácil de usar
- Minimiza a carga de trabalho do desenvolvedor devido à existência de um gerenciador automático de memória
- Linguagem orientada a itens
- Uma grande variedade de bibliotecas de recursos abertos
- Uma seleção excepcional para aprimoramento de recreação móvel e aplicativos para celular
- Linguagem de programação mais empregada
- Sem esforço para depurar
- Vizinhança substancial
Desvantagens:
- Requer uma JVM para o propósito
- Administração de memória cara
Se você está interessado em dominar Java como linguagem de programação para IA e ML, então vá para os sites de internet:
Codegym: Codegym é um sistema de programação on-line que custa 80 para cada centavo baseado principalmente na prática. Este site é gamificado e ensina tudo o que você precisa saber para se tornar um desenvolvedor Java
Coursera: Coursera é um sistema de aprendizagem online que oferece aulas online, níveis e especialização.
2. Python para IA e masterização de dispositivos
Python é uma linguagem de programação multifuncional e de estágio superior produzida em 1991 por Guido Van. Python tem a sintaxe mais direta para um não programador e, portanto, é uma opção fantástica para pessoas inexperientes.
Possui uma grande quantidade de frameworks e bibliotecas, e suporta os dois paradigmas de avanço processual e orientado a itens. Além disso, o Python como linguagem de programação pode ser baixado rapidamente on-line sem nenhum custo: tudo o que você quer fazer é configurar o software em seu laptop ou computador, decidir sobre o editor de conteúdo textual e escrever seu código.
Python pode ser utilizado para:
- Aprimoramento da World Wide Web
- Crescimento do programa
- Programas empresariais
- Ciência da informação
- Criando chatbots
Pessoas de destaque em IA/ML: Amazon, Google (Gmail), Instagram, Spotify, SurveyMonkey e Fb.
Prós:
- Python é simples para descobrir e escrever
- Possui um grande grupo de usuários finais em várias partes do planeta
- Ele também tem toneladas de bibliotecas e frameworks
Desvantagens:
- Dificuldade em rastrear o erro
- Não é aceitável para o progresso do celular e do videogame
Fascinado em descobrir sobre Python para IA e descoberta de máquinas? Então pare por estas páginas da web:
Codecademy: Codecademy é um sistema interativo on-line que oferece aulas de codificação totalmente gratuitas em 12 linguagens de programação distintas, como Python.
Udemy: Udemy é uma plataforma de aprendizado na Internet voltada para adultos qualificados. Ao contrário de outras plataformas de estudo, a Udemy aproveita o conteúdo de criadores de conteúdo on-line para vender com lucro.
Relacionado: Como estabelecer as bases para a descoberta de equipamentos .
C++ para estudo de IA e equipamentos
Criada em 1983 por Bjarne Stroustrup, C++ é a linguagem de programação mais rápida, excelente para tarefas de IA de tempo delicado. É utilizado na produção de propósitos quando o desempenho geral e o uso apropriado dos ativos são vitais. Ele também oferece espaço para o uso abrangente de algoritmos e procedimentos estatísticos de IA e suporta a reaplicação de sistemas para avanço.
C++ pode não ser a sua preferência ao construir um software de IA, mas é, no entanto, excelente para pessoas que trabalham em um ambiente integrado que não podem pagar a taxa de sobrecarga do Java Virtual Equipment.
O C++ é usado para aplicativos de fonte intensa, IA em videogames e locomoção de robôs e execução rápida de projetos graças ao seu alto nível de desempenho e eficiência.
Excelentes consumidores de IA/ML: Google. Google faz uso de C++ em várias regiões de otimização de motores de busca, especialmente no Google Chrome
Prós:
- Execução rápida no código
- Maior quantidade e eficiência do punho
Contras:
- Sintaxe complexa
- Difícil descobrir o idioma porque a biblioteca normal é tão pequena
- Não auxilia na coleta de lixo
- Extraordinariamente demorado para estabelecer
- Difícil de manter
Alguns lugares para saber mais sobre C++ para IA e ML envolvem:
Master C++: Este sistema de compreensão online gratuito é dedicado a ensinar os alunos como aplicar em C++.
Solo Master: Solo Discover é um sistema de compreensão on-line com a coleção mais significativa de código gratuito estudando informações de novato a profissional. Os alunos são totalmente livres para escolher entre centenas de tópicos de programação e aprender a codificar no sistema.
R para IA e aprendizado de equipamentos
Projetado em 1992 por Robert Gentleman e Ross Ihaka, R é uma linguagem estatística abrangente que incentiva o aprimoramento de novos pensamentos. É fácil de reconhecer e tem muitas ofertas e bibliotecas de produtos que podem acelerar o processo de descoberta, assim como o Python.
R é feito para investigação preditiva e estatísticas, e é por isso que é empregado principalmente na ciência do conhecimento.
Consumidores proeminentes de IA/ML: Google, Uber e The New York Situations. Essas empresas usam R para modelagem de grandes detalhes, visualização e avaliação de fatos.
Profissionais:
- R tem uma biblioteca padrão menor quando em contraste com outras linguagens como Java
- R opera em muitos sistemas funcionais perfeitamente
Desvantagens:
- R não é útil para iniciantes porque sua sintaxe é elaborada
- É mais lento quando comparado a outras linguagens de programação como Python.
Se você estiver interessado em aprender mais sobre R for AI e ML, visite qualquer um destes sites:
Campo de informações: O campo de detalhes é um sistema de masterização online que pode ajudar os alunos a compreender a ciência dos fatos hoje em dia e usá-la em potencial.
EDX: EDX é uma plataforma de masterização na internet com mais de 20 milhões de alunos em muitos componentes do mundo. O sistema destina-se a escalada obter a educação de alta qualidade para todos os alunos.
JavaScript para IA e estudo de equipamentos
JavaScript é uma linguagem de programação de grande quantidade utilizada para enriquecer páginas da web e proporcionar uma experiência de trabalho amigável. JavaScript é suportado pela maioria dos navegadores de sites, como Firefox, Chrome, Internet Explorer e Opera.
JavaScript é bastante preferido devido às suas capacidades de pilha inteira, abordagem adaptável e multi-paradigma, e a realidade de que é simples aprender os fundamentos.
O JavaScript é utilizado no progresso de aplicativos de internet e celular, no avanço de aplicativos de desktop e no avanço de correspondência.
Usuários distintos de IA/ML: Wikipedia, WordPress e Facebook
Prós:
- Javascript é simples de dominar e usar
- Javascript funciona muito bem com outros aplicativos
- Javascript é bastante rápido
Contras:
- Não é agradável para novatos
- Interpretado de outra forma por navegadores exclusivos
- Não há bibliotecas suficientes
- A comunidade local não é tão grande quanto a vizinhança de Python ou Java
Intrigado em aprender sobre JavaScript para IA e ML? Então faça uma visita a:
Descubra JavaScript: Master JavaScript é um sistema de descoberta online que oferece a possibilidade de dominar JavaScript do zero e exercitar-se em um ecossistema intuitivo.
JavaScript: Esta é uma plataforma de estudo na internet que permite aos alunos estudar JavaScript como linguagem de programação e trabalhar com um navegador.
Resumo
As linguagens de programação para IA e ML estão mudando o tempo todo, e você precisa ter cuidado ao aderir às tendências existentes. Para cada pessoa interessada em estabelecer uma ocupação como cientista da informação ou programador, possuir um conhecimento fantástico de uma ou várias linguagens de programação listadas acima é uma obrigação.
John Selawsky é Desenvolvedor Java Sênior e Tutor Java na Mastering Tree Global .
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