人工智能和設備的 5 種主要編程語言發現你應該掌握這 12 個月
已發表: 2022-03-10根據 Stack Overflow Trends 的數據,人工智能和設備發現的速度非常快,能夠與他們一起表演的人將成為贏家。 實際上,普華永道的一份報告還顯示,由於人工智能對經濟系統的影響及其必須提供的商業機會,預計到 2030 年全球 GDP 將增長 14%。
從提高生產力到自動化工作和簡化流程,人工智能和機器發現開闢了一個無限機遇的新天地。
話雖如此,要從事人工智能領域的工作,您必須具備這些設備和深度發現庫都支持的前五種人工智能編程語言的良好專業知識。
鏈接:網絡安全中機器發現的目的和限制。
人工智能和機器發現的前 5 種編程語言
無論您是程序員還是只是對在合成智能和機器學習行業發展工作感興趣,我們都會向您展示 AL 和 ML 中評價最高的 5 種編程語言,它們將塑造您可預見的未來。
1. 用於人工智能和設備理解的 Java
Java 是一種廣受歡迎的通用和大量筆記本電腦或計算機編程語言。 它是一種快速、安全且透明的語言,由獨特的框架和庫支持。 Java 之所以從其他編程語言中脫穎而出,是因為它易於調試(通過出色的 IDE)、令人愉悅且可在大多數平台上運行。 此外,Java 與查找引擎算法完美運行,並支持大規模分配。
Java一般用於建立桌面應用程序。 它也適用於下一個地區:
- 金融機構的交易管理
- 零售店的計費計劃
- 編寫 Android 用途
- 貨幣服務中的服務器端程序
- 股票市場的組合算法
- 科學和探索界的信息探索
- 網絡程序
- 製作桌面和公司應用程序。
流行的 AI/ML 最終用戶:Netflix、LinkedIn、Amazon、Google Adverts、YouTube 和 eBay
優點:
- 易於在不同平台上實施
- 便於使用
- 由於存在自動內存管理器,最大限度地減少了開發人員的工作量
- 面向項目的語言
- 大量的開源庫
- 移動娛樂增強和蜂窩應用程序的卓越選擇
- 最常用的編程語言
- 輕鬆調試
- 大量鄰里
缺點:
- 需要 JVM 才能達到目的
- 昂貴的內存管理
如果您對掌握 Java 作為 AI 和 ML 的編程語言感興趣,那麼請不要關注網站:
Codegym:Codegym 是一個在線編程系統,主要基於實踐,每分 80 分。 這個網站是遊戲化的,教你所有你需要知道的東西,以發展成為一名 Java 開發人員
Coursera:Coursera 是一個在線學習系統,提供大量的網絡課程、級別和專業。
2. 用於人工智能和設備掌握的 Python
Python 是由 Guido Van 於 1991 年提出的一種更高階的多功能編程語言。 Python 具有最簡單的語法可供非程序員使用,因此對於沒有經驗的人來說是一個絕佳的選擇。
它擁有大量的框架和庫,並支持面向項目和程序化兩種推進範式。 除此之外,Python 作為一種編程語言可以免費在線快速下載:您要做的就是在筆記本電腦或計算機上設置軟件,選擇文本編輯器,然後編寫代碼。
Python 可用於:
- 萬維網增強
- 項目增長
- 企業計劃
- 信息科學
- 構建聊天機器人
傑出的 AI/ML 人員:Amazon、Google (Gmail)、Instagram、Spotify、SurveyMonkey 和 Fb。
優點:
- Python 查找和編寫並不復雜
- 它在地球的許多地方擁有龐大的最終用戶群體
- 它還有大量的庫和框架
缺點:
- 跟踪錯誤的困難
- 手機和視頻遊戲進度不可接受
對發現用於 AI 和機器發現的 Python 感興趣嗎? 然後停止這些網頁:
Codecademy:Codecademy 是一個在線交互式系統,提供完全免費的 12 種獨特編程語言(如 Python)的編碼課程。
Udemy:Udemy 是一個針對熟練成年人的互聯網學習平台。 與其他學習平台不同,Udemy 利用來自在線內容創作者的內容進行銷售以獲取收益。
相關:如何為設備發現奠定基礎。

用於人工智能和設備學習的 C++
C++ 由 Bjarne Stroustrup 於 1983 年創建,是速度最快的編程語言,非常適合時間複雜的 AI 任務。 當一般性能和資產的適當使用至關重要時,它被用於生產目的。 它還為算法和AI統計程序的綜合使用提供了空間,並支持重新應用系統以促進進步。
在構建 AI 軟件時,C++ 可能不是您的首選,但它對於當今在嵌入式環境中運行但無法支付 Java 虛擬設備的間接費用的人們來說非常棒。
C++ 因其高水平的性能和效率而被用於源密集型應用程序、視頻遊戲和機器人運動中的人工智能以及項目的快速執行。
傑出的 AI/ML 消費者:谷歌。 Google 在查找馬達優化的各個領域使用 C++,尤其是在 Google Chrome 中
優點:
- 快速代碼內執行
- 提高處理量和效率
缺點:
- 複雜的語法
- 很難找到語言,因為普通的庫太小了
- 不利於垃圾收集
- 建立起來非常耗時
- 難以維護
一些可以找到有關用於 AI 和 ML 的 C++ 的地方包括:
Master C++:這個免費的在線理解系統致力於教學習者如何應用C++。
Solo Master: Solo Discover是一個網絡理解系統,擁有最重要的從菜鳥到專業人士的免費代碼學習信息集合。 學生可以完全自由地從數百個編程主題中進行選擇,並學習在系統上編碼。
R 用於人工智能和設備學習
R 由 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 於 1992 年設計,是一種綜合統計語言,鼓勵增強新思想。 它很容易識別,並且有大量的交易和產品庫可以加快查找方法,就像 Python 一樣。
R 是為預測性調查和統計而設計的,這就是它主要用於知識科學的原因。
著名的 AI/ML 消費者:Google、Uber 和 The New York Situations。 這些公司使用 R 進行大細節建模、可視化和事實評估。
專業人士:
- 與 Java 等其他語言相比,R 具有更小的標準庫
- R 在許多功能係統上無縫運行
缺點:
- R 對初學者沒有幫助,因為它的語法很複雜
- 與 Python 等其他編程語言相比,它的速度較慢。
如果您有興趣進一步了解 R for AI 和 ML,請訪問以下任何網站:
信息營:細節營是一個在線掌握系統,可以幫助學生了解當今的事實科學並發揮其潛力。
EDX:EDX 是一個互聯網母帶平台,在世界許多地區擁有超過 2000 萬學習者。 該系統旨在為所有學生提供大規模優質教育。
用於人工智能和設備學習的 JavaScript
JavaScript 是一種用於豐富網頁並提供用戶友好工作體驗的大量編程語言。 大多數網站瀏覽器都支持 JavaScript,例如 Firefox、Chrome、Internet Explorer 和 Opera。
JavaScript 因其全棧能力、適應性強和多範式方法以及易於學習基礎知識的事實而備受青睞。
JavaScript 用於互聯網和手機應用程序開發、桌面應用程序開發和匹配開發。
傑出的 AI/ML 用戶:維基百科、WordPress 和 Facebook
優點:
- Javascript易於掌握和使用
- Javascript 與其他應用程序配合得很好
- Javascript非常快
缺點:
- 不適合新手
- 由獨特的瀏覽器另行解釋
- 沒有足夠的庫
- 當地社區沒有 Python 或 Java 社區那麼大
有興趣了解用於 AI 和 ML 的 JavaScript 嗎? 然後訪問:
了解 JavaScript:Master JavaScript 是一個在線發現系統,它為您提供從零開始掌握 JavaScript 並在直觀的生態系統中鍛煉的可能性。
JavaScript:這是一個互聯網學習平台,讓學生可以學習 JavaScript 作為一種編程語言並使用瀏覽器進行工作。
概括
AI 和 ML 的編程語言一直在切換,在遵循現有趨勢時需要小心。 對於每一個有興趣成為信息科學家或程序員的人來說,對上面列出的一種或幾種編程語言有很好的認識是應該的。
John Selawsky 是Mastering Tree Global的高級 Java 開發人員和 Java 導師。
類似:保護人工智能和設備理解發明的教程。