ภาษาโปรแกรมหลัก 5 ภาษาสำหรับ AI และอุปกรณ์ที่ค้นพบว่าคุณควรเชี่ยวชาญใน 12 เดือนนี้
เผยแพร่แล้ว: 2022-03-10
ตาม Stack Overflow Trends การค้นพบ AI และอุปกรณ์กำลังสร้างขึ้นอย่างรวดเร็ว และผู้ที่สามารถดำเนินการกับสิ่งเหล่านี้ได้จะเป็นผู้ชนะ ในความเป็นจริง รายงานของ PwC ยังแสดงให้เห็นว่า GDP ทั่วโลกคาดว่าจะเพิ่มขึ้นถึง 14 เปอร์เซ็นต์ในปี 2030 อันเนื่องมาจากผลกระทบของ AI ต่อระบบเศรษฐกิจและโอกาสทางธุรกิจที่ AI จะได้รับ
ตั้งแต่การเพิ่มผลผลิตไปจนถึงการทำงานอัตโนมัติและกระบวนการที่ง่ายขึ้น การค้นพบ AI และเครื่องจักรได้เปิดโลกใบใหม่แห่งโอกาสที่ไร้ขีดจำกัด
ต้องบอกว่าการจะประกอบอาชีพด้าน AI ได้นั้น คุณต้องมีความชำนาญที่ดีของภาษาการเขียนโปรแกรม AI 5 อันดับแรก ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากทั้งอุปกรณ์เหล่านั้นและไลบรารีที่ค้นคว้าอย่างลึกซึ้ง
เชื่อมโยง: วัตถุประสงค์และข้อจำกัดของการค้นพบเครื่องในความปลอดภัยทาง ไซเบอร์
ภาษาการเขียนโปรแกรม 5 อันดับแรกสำหรับ AI และการค้นพบเครื่อง
ไม่ว่าคุณจะเป็นโปรแกรมเมอร์หรือเพียงแค่สนใจที่จะพัฒนางานในอุตสาหกรรม Synthetic Intelligence และแมชชีนเลิร์นนิง เราขอเสนอภาษาการเขียนโปรแกรม 5 อันดับแรกใน AL และ ML ที่จะกำหนดอนาคตอันใกล้ของคุณ
1. Java สำหรับ AI และความเข้าใจอุปกรณ์
Java เป็นภาษาโปรแกรมคอมพิวเตอร์แล็ปท็อปหรือคอมพิวเตอร์ที่มีเจตนาทั่วไปและมีจำนวนมาก เป็นภาษาที่รวดเร็ว ปลอดภัย และโปร่งใส ซึ่งได้รับการสนับสนุนโดยเฟรมเวิร์กและไลบรารีที่ไม่ซ้ำใคร Java โดดเด่นจากภาษาโปรแกรมอื่น ๆ เนื่องจากง่ายต่อการดีบัก (โดยใช้ IDE ที่ยอดเยี่ยม) ถูกใจบุคคล และทำงานบนแพลตฟอร์มส่วนใหญ่ นอกจากนี้ Java ยังทำงานอย่างสมบูรณ์แบบด้วยอัลกอริธึมกลไกการค้นหา และรองรับการกำหนดขนาดใหญ่
โดยทั่วไปแล้ว Java จะใช้เพื่อสร้างแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป มันถูกนำไปใช้ในภูมิภาคต่อไป:
- การจัดการธุรกรรมในสถาบันการเงิน
- โปรแกรมการเรียกเก็บเงินในร้านค้าปลีก
- การเขียนวัตถุประสงค์ของ Android
- โปรแกรมฝั่งเซิร์ฟเวอร์ในบริการเงิน
- การเขียนอัลกอริธึมสำหรับตลาดหุ้น
- การสำรวจข้อมูลในชุมชนวิทยาศาสตร์และการสำรวจ
- โปรแกรมเน็ต
- การประดิษฐ์เดสก์ท็อปและแอปของบริษัท
ผู้ใช้ปลายทาง AI/ML ยอดนิยม: Netflix, LinkedIn, Amazon, Google Ads, YouTube และ eBay
ข้อดี:
- ง่ายต่อการนำไปปฏิบัติบนแพลตฟอร์มต่างๆ
- ง่ายต่อการใช้
- ลดภาระงานของนักพัฒนาเนื่องจากการมีอยู่ของตัวจัดการหน่วยความจำอัตโนมัติ
- ภาษาเชิงรายการ
- ห้องสมุดโอเพ่นซอร์สที่หลากหลาย
- ตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการพักผ่อนหย่อนใจบนมือถือและแอพมือถือ
- ภาษาโปรแกรมที่ใช้กันมากที่สุด
- แก้จุดบกพร่องได้อย่างง่ายดาย
- บริเวณใกล้เคียงที่สำคัญ
ข้อเสีย:
- ต้องใช้ JVM เพื่อวัตถุประสงค์
- การบริหารหน่วยความจำราคาแพง
หากคุณรู้สึกทึ่งในการเรียนรู้ Java เป็นภาษาโปรแกรมสำหรับ AI และ ML ให้ไปที่เว็บไซต์อินเทอร์เน็ต:
Codegym: Codegym เป็นระบบการเขียนโปรแกรมออนไลน์ที่ 80 สำหรับแต่ละเซ็นต์ขึ้นอยู่กับการปฏิบัติเป็นหลัก เว็บไซต์นี้เป็น gamified และสอนทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้ในการซื้อเพื่อพัฒนาเป็นนักพัฒนา Java
Coursera: Coursera เป็นระบบการเรียนบนเว็บที่ให้ชั้นเรียน ระดับ และความเชี่ยวชาญเฉพาะทางจำนวนมาก
2. Python สำหรับ AI และการควบคุมอุปกรณ์
Python เป็นภาษาโปรแกรมขั้นสูงและมัลติฟังก์ชั่นที่ผลิตในปี 1991 โดย Guido Van Python มีไวยากรณ์ที่ตรงไปตรงมาที่สุดในการค้นหาสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ และด้วยเหตุนี้จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์
มีเฟรมเวิร์กและไลบรารีจำนวนมาก และสนับสนุนกระบวนทัศน์ความก้าวหน้าเชิงรายการและขั้นตอนทั้งสอง นอกจากนั้น Python ที่เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมสามารถดาวน์โหลดได้อย่างรวดเร็วทางออนไลน์โดยไม่มีค่าใช้จ่าย: สิ่งที่คุณต้องทำคือตั้งค่าซอฟต์แวร์บนแล็ปท็อปหรือคอมพิวเตอร์ของคุณ ตัดสินใจเลือกโปรแกรมแก้ไขข้อความ และเขียนโค้ดของคุณ
Python สามารถใช้สำหรับ:
- การปรับปรุงเว็บทั่วโลก
- การเติบโตของโปรแกรม
- โปรแกรมองค์กร
- สารสนเทศศาสตร์
- การสร้างแชทบอท
คนเก่ง AI/ML: Amazon, Google (Gmail), Instagram, Spotify, SurveyMonkey และ Fb.
ข้อดี:
- Python นั้นไม่ซับซ้อนในการค้นหาและเขียน
- มีผู้ใช้ปลายทางจำนวนมากในหลายส่วนของโลก
- นอกจากนี้ยังมีไลบรารีและเฟรมเวิร์กมากมาย
ข้อเสีย:
- ความยากลำบากในการติดตามความผิดพลาด
- ไม่เป็นที่ยอมรับสำหรับความคืบหน้าของเกมและวิดีโอเกม
หลงใหลในการค้นพบ Python สำหรับ AI และการค้นพบเครื่องจักรหรือไม่ จากนั้นหยุดโดยหน้าเว็บเหล่านี้:
Codecademy: Codecademy เป็นระบบอินเตอร์แอคทีฟบนเน็ตที่นำเสนอบทเรียนการเขียนโปรแกรมฟรีใน 12 ภาษาการเขียนโปรแกรมที่โดดเด่น เช่น Python
Udemy: Udemy เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ทางอินเทอร์เน็ตที่มุ่งเป้าไปที่ผู้ใหญ่ที่มีทักษะ ตรงข้ามกับแพลตฟอร์มการศึกษาอื่นๆ Udemy ใช้ประโยชน์จากเนื้อหาจากผู้สร้างเนื้อหาออนไลน์เพื่อขายเพื่อหารายได้
ที่เกี่ยวข้อง: วิธีการวางรากฐานสำหรับการค้นพบ อุปกรณ์
C++ สำหรับ AI และอุปกรณ์การเรียน
สร้างขึ้นในปี 1983 โดย Bjarne Stroustrup ภาษา C++ เป็นภาษาเขียนโปรแกรมที่รวดเร็วที่สุด เหมาะสำหรับงาน AI ที่ใช้เวลาน้อย ใช้ในการผลิตเมื่อประสิทธิภาพทั่วไปและการใช้สินทรัพย์อย่างเหมาะสมมีความสำคัญ นอกจากนี้ยังมีพื้นที่สำหรับการใช้อัลกอริธึมและขั้นตอนสถิติ AI อย่างครอบคลุม และรองรับระบบการนำระบบกลับมาใช้ใหม่เพื่อความก้าวหน้า
C ++ อาจไม่ใช่สิ่งที่คุณจะเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าเมื่อสร้างซอฟต์แวร์ AI อย่างไรก็ตาม ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ทำงานในบรรยากาศแบบฝังตัวซึ่งไม่สามารถจ่ายค่าโสหุ้ยของ Java Virtual Equipment ได้
C ++ ใช้สำหรับแอปที่มีความเข้มข้นสูง, AI ในวิดีโอเกมและการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ และการดำเนินการโครงการอย่างรวดเร็วด้วยประสิทธิภาพและประสิทธิภาพระดับสูง
ผู้บริโภค AI/ML ที่โดดเด่น: Google Google ใช้ประโยชน์จาก C++ ในภูมิภาคต่างๆ ของการเพิ่มประสิทธิภาพมอเตอร์ค้นหา โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน Google Chrome
ข้อดี:
- การดำเนินการในโค้ดอย่างรวดเร็ว
- ปรับปรุงปริมาณและประสิทธิภาพของการจัดการ
จุดด้อย:
- ไวยากรณ์ที่ซับซ้อน
- หาภาษายากเพราะห้องสมุดปกติมีขนาดเล็กมาก
- ไม่ช่วยเก็บขยะ
- ใช้เวลานานมากในการสร้าง
- ดูแลรักษายาก
สถานที่บางแห่งเพื่อค้นหาเกี่ยวกับ C++ สำหรับ AI และ ML ได้แก่:
Master C ++: ระบบทำความเข้าใจออนไลน์ที่ไม่มีค่าใช้จ่ายนี้มีไว้สำหรับการสอนผู้เรียนถึงวิธีสมัครใช้งานใน C ++
Solo Master: Solo Discover เป็นระบบการทำความเข้าใจบนเน็ตที่มีการรวบรวมรหัสที่สำคัญที่สุดโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพื่อศึกษาข้อมูลจากมือใหม่ถึงมือโปร นักเรียนสามารถเลือกหัวข้อการเขียนโปรแกรมได้หลายร้อยหัวข้อและเรียนรู้การเขียนโค้ดบนระบบได้ฟรี
R สำหรับ AI และการเรียนรู้อุปกรณ์
R ได้รับการออกแบบในปี 1992 โดย Robert Gentleman และ Ross Ihaka เป็นภาษาทางสถิติที่ครอบคลุมซึ่งสนับสนุนการเพิ่มประสิทธิภาพของความคิดใหม่ ง่ายต่อการจดจำและมีดีลและไลบรารีผลิตภัณฑ์มากมายที่สามารถเร่งวิธีการค้นหาได้ เช่นเดียวกับ Python
R ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อการสืบสวนเชิงพยากรณ์และสถิติ และนั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงใช้ R ส่วนใหญ่ในวิทยาศาสตร์ความรู้
ผู้บริโภค AI/ML ที่โดดเด่น: Google, Uber และ The New York Situations บริษัทเหล่านี้ใช้ R สำหรับการสร้างแบบจำลองรายละเอียดขนาดใหญ่ การสร้างภาพ และการประเมินข้อเท็จจริง
ผู้เชี่ยวชาญ:
- R มีไลบรารีมาตรฐานที่เล็กกว่าเมื่อเทียบกับภาษาอื่นๆ เช่น Java
- R ทำงานบนระบบการทำงานหลายอย่างได้อย่างลงตัว
ข้อเสีย:
- R ไม่เป็นประโยชน์สำหรับผู้เริ่มต้นเพราะไวยากรณ์นั้นซับซ้อน
- มันช้ากว่าเมื่อเทียบกับภาษาโปรแกรมอื่นๆ เช่น Python
หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ R สำหรับ AI และ ML ให้หยุดโดยเว็บไซต์ใด ๆ เหล่านี้:
ค่ายข้อมูล: ค่ายรายละเอียดเป็นระบบการเรียนรู้ออนไลน์ที่สามารถช่วยให้นักเรียนมีความเข้าใจในวิทยาศาสตร์ข้อเท็จจริงในปัจจุบันและนำไปใช้ในศักยภาพ
EDX: EDX เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ทางอินเทอร์เน็ตที่มีผู้เรียนมากกว่า 20 ล้านคนในหลายส่วนของโลก ระบบนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อยกระดับการได้รับการศึกษาคุณภาพสูงขนาดใหญ่ให้กับนักเรียนทุกคน
JavaScript สำหรับ AI และอุปกรณ์การศึกษา
JavaScript เป็นภาษาโปรแกรมจำนวนมากที่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของเว็บเพจสุทธิและให้ประสบการณ์การทำงานที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ JavaScript ได้รับการสนับสนุนโดยเบราว์เซอร์เว็บไซต์ส่วนใหญ่ เช่น Firefox, Chrome, Internet Explorer และ Opera
JavaScript เป็นที่ต้องการมากกว่าเนื่องจากความสามารถทั้งสแต็ก วิธีการปรับเปลี่ยนได้และหลายกระบวนทัศน์ และความเป็นจริงที่ง่ายต่อการเรียนรู้พื้นฐาน
JavaScript ใช้ในอินเทอร์เน็ตและความก้าวหน้าของแอปพลิเคชันมือถือ แอปพลิเคชันเดสก์ท็อปขั้นสูง และการจับคู่ขั้นสูง
ผู้ใช้ AI/ML ที่โดดเด่น: Wikipedia, WordPress และ Facebook
ข้อดี:
- Javascript นั้นง่ายต่อการควบคุมและใช้งาน
- Javascript ทำงานได้ดีกับแอปอื่น ๆ
- Javascript ค่อนข้างเร็ว
จุดด้อย:
- ไม่ใช่มือใหม่ที่ชื่นชอบ
- ตีความเป็นอย่างอื่นโดยเบราว์เซอร์ที่ไม่ซ้ำกัน
- มีห้องสมุดไม่เพียงพอ
- ชุมชนท้องถิ่นไม่ใหญ่เท่ากับย่าน Python หรือ Java
สนใจเรียนรู้เกี่ยวกับ JavaScript สำหรับ AI และ ML หรือไม่ จากนั้นเยี่ยมชม:
ค้นหา JavaScript: Master JavaScript เป็นระบบการค้นพบออนไลน์ที่ให้คุณสามารถควบคุม JavaScript ได้ตั้งแต่เริ่มต้นและฝึกฝนในระบบนิเวศที่ใช้งานง่าย
JavaScript: นี่คือแพลตฟอร์มการศึกษาทางอินเทอร์เน็ตที่ช่วยให้นักเรียนสามารถเรียนจาวาสคริปต์เป็นภาษาโปรแกรมและทำงานกับเบราว์เซอร์ได้
สรุป
ภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับ AI และ ML มีการสลับอยู่ตลอดเวลา และคุณต้องระมัดระวังเมื่อปฏิบัติตามแนวโน้มที่มีอยู่ สำหรับทุกคนที่สนใจในการสร้างอาชีพในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือโปรแกรมเมอร์ ควรมีความตระหนักที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับภาษาโปรแกรมเดียวหรือหลายภาษาที่อยู่ในรายการ
John Selawsky เป็นนักพัฒนา Java อาวุโสและ Java Tutor ที่ Mastering Tree Global
คล้ายกัน: บทช่วยสอนเกี่ยวกับการปกป้อง AI และสิ่งประดิษฐ์ที่เข้าใจอุปกรณ์