人工智能和设备的 5 种主要编程语言发现你应该掌握这 12 个月
已发表: 2022-03-10
根据 Stack Overflow Trends 的数据，人工智能和设备发现的速度非常快，能够与他们一起表演的人将成为赢家。 实际上，普华永道的一份报告还显示，由于人工智能对经济系统的影响及其必须提供的商业机会，预计到 2030 年全球 GDP 将增长 14%。
从提高生产力到自动化工作和简化流程，人工智能和机器发现开辟了一个无限机遇的新天地。
话虽如此，要从事人工智能领域的工作，您必须具备这些设备和深度发现库都支持的前五种人工智能编程语言的良好专业知识。
链接：网络安全中机器发现的目的和限制。
人工智能和机器发现的前 5 种编程语言
无论您是程序员还是只是对在合成智能和机器学习行业发展工作感兴趣，我们都会向您展示 AL 和 ML 中评价最高的 5 种编程语言，它们将塑造您可预见的未来。
1. 用于人工智能和设备理解的 Java
Java 是一种广受欢迎的通用和大量笔记本电脑或计算机编程语言。 它是一种快速、安全且透明的语言，由独特的框架和库支持。 Java 之所以从其他编程语言中脱颖而出，是因为它易于调试（通过出色的 IDE）、令人愉悦且可在大多数平台上运行。 此外，Java 与查找引擎算法完美运行，并支持大规模分配。
Java一般用于建立桌面应用程序。 它也适用于下一个地区：
- 金融机构的交易管理
- 零售店的计费计划
- 编写 Android 用途
- 货币服务中的服务器端程序
- 股票市场的组合算法
- 科学和探索界的信息探索
- 网络程序
- 制作桌面和公司应用程序。
流行的 AI/ML 最终用户：Netflix、LinkedIn、Amazon、Google Adverts、YouTube 和 eBay
优点：
- 易于在不同平台上实施
- 便于使用
- 由于存在自动内存管理器，最大限度地减少了开发人员的工作量
- 面向项目的语言
- 大量的开源库
- 移动娱乐增强和蜂窝应用程序的卓越选择
- 最常用的编程语言
- 轻松调试
- 大量邻里
缺点：
- 需要 JVM 才能达到目的
- 昂贵的内存管理
如果您对掌握 Java 作为 AI 和 ML 的编程语言感兴趣，那么请不要关注网站：
Codegym：Codegym 是一个在线编程系统，主要基于实践，每分 80 分。 这个网站是游戏化的，教你所有你需要知道的东西，以发展成为一名 Java 开发人员
Coursera：Coursera 是一个在线学习系统，提供大量的网络课程、级别和专业。
2. 用于人工智能和设备掌握的 Python
Python 是由 Guido Van 于 1991 年提出的一种更高阶的多功能编程语言。 Python 具有最简单的语法可供非程序员使用，因此对于没有经验的人来说是一个绝佳的选择。
它拥有大量的框架和库，并支持面向项目和程序化两种推进范式。 除此之外，Python 作为一种编程语言可以免费在线快速下载：您要做的就是在笔记本电脑或计算机上设置软件，选择文本编辑器，然后编写代码。
Python 可用于：
- 万维网增强
- 项目增长
- 企业计划
- 信息科学
- 构建聊天机器人
杰出的 AI/ML 人员：Amazon、Google (Gmail)、Instagram、Spotify、SurveyMonkey 和 Fb。
优点：
- Python 查找和编写并不复杂
- 它在地球的许多地方拥有庞大的最终用户群体
- 它还有大量的库和框架
缺点：
- 跟踪错误的困难
- 手机和视频游戏进度不可接受
对发现用于 AI 和机器发现的 Python 感兴趣吗？ 然后停止这些网页：
Codecademy：Codecademy 是一个在线交互式系统，提供完全免费的 12 种独特编程语言（如 Python）的编码课程。
Udemy：Udemy 是一个针对熟练成年人的互联网学习平台。 与其他学习平台不同，Udemy 利用来自在线内容创作者的内容进行销售以获取收益。
相关：如何为设备发现奠定基础。
用于人工智能和设备学习的 C++
C++ 由 Bjarne Stroustrup 于 1983 年创建，是速度最快的编程语言，非常适合时间复杂的 AI 任务。 当一般性能和资产的适当使用至关重要时，它被用于生产目的。 它还为算法和AI统计程序的综合使用提供了空间，并支持重新应用系统以促进进步。
在构建 AI 软件时，C++ 可能不是您的首选，但它对于当今在嵌入式环境中运行但无法支付 Java 虚拟设备的间接费用的人们来说非常棒。
C++ 因其高水平的性能和效率而被用于源密集型应用程序、视频游戏和机器人运动中的人工智能以及项目的快速执行。
杰出的 AI/ML 消费者：谷歌。 Google 在查找马达优化的各个领域使用 C++，尤其是在 Google Chrome 中
优点：
- 快速代码内执行
- 提高处理量和效率
缺点：
- 复杂的语法
- 很难找到语言，因为普通的库太小了
- 不利于垃圾收集
- 建立起来非常耗时
- 难以维护
一些可以找到有关用于 AI 和 ML 的 C++ 的地方包括：
Master C++：这个免费的在线理解系统致力于教学习者如何应用C++。
Solo Master: Solo Discover是一个网络理解系统，拥有最重要的从菜鸟到专业人士的免费代码学习信息集合。 学生可以完全自由地从数百个编程主题中进行选择，并学习在系统上编码。
R 用于人工智能和设备学习
R 由 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 于 1992 年设计，是一种综合统计语言，鼓励增强新思想。 它很容易识别，并且有大量的交易和产品库可以加快查找方法，就像 Python 一样。
R 是为预测性调查和统计而设计的，这就是它主要用于知识科学的原因。
著名的 AI/ML 消费者：Google、Uber 和 The New York Situations。 这些公司使用 R 进行大细节建模、可视化和事实评估。
专业人士：
- 与 Java 等其他语言相比，R 具有更小的标准库
- R 在许多功能系统上无缝运行
缺点：
- R 对初学者没有帮助，因为它的语法很复杂
- 与 Python 等其他编程语言相比，它的速度较慢。
如果您有兴趣进一步了解 R for AI 和 ML，请访问以下任何网站：
信息营：细节营是一个在线掌握系统，可以帮助学生了解当今的事实科学并发挥其潜力。
EDX：EDX 是一个互联网母带平台，在世界许多地区拥有超过 2000 万学习者。 该系统旨在为所有学生提供大规模优质教育。
用于人工智能和设备学习的 JavaScript
JavaScript 是一种用于丰富网页并提供用户友好工作体验的大量编程语言。 大多数网站浏览器都支持 JavaScript，例如 Firefox、Chrome、Internet Explorer 和 Opera。
JavaScript 因其全栈能力、适应性强和多范式方法以及易于学习基础知识的事实而备受青睐。
JavaScript 用于互联网和手机应用程序开发、桌面应用程序开发和匹配开发。
杰出的 AI/ML 用户：维基百科、WordPress 和 Facebook
优点：
- Javascript易于掌握和使用
- Javascript 与其他应用程序配合得很好
- Javascript非常快
缺点：
- 不适合新手
- 由独特的浏览器另行解释
- 没有足够的库
- 当地社区没有 Python 或 Java 社区那么大
有兴趣了解用于 AI 和 ML 的 JavaScript 吗？ 然后访问：
了解 JavaScript：Master JavaScript 是一个在线发现系统，它为您提供从零开始掌握 JavaScript 并在直观的生态系统中锻炼的可能性。
JavaScript：这是一个互联网学习平台，让学生可以学习 JavaScript 作为一种编程语言并使用浏览器进行工作。
概括
AI 和 ML 的编程语言一直在切换，在遵循现有趋势时需要小心。 对于每一个有兴趣成为信息科学家或程序员的人来说，对上面列出的一种或几种编程语言有很好的认识是应该的。
John Selawsky 是Mastering Tree Global的高级 Java 开发人员和 Java 导师。
类似：保护人工智能和设备理解发明的教程。