看了這個排行榜, 小編只想說:流水的編程語言,鐵打的Java,C/C++??!
人工智能的前景已經(jīng)不用多說了,越來越多的人看重人工智能的前景,想要在這互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)口有一番作為。要做到這點,首先要確定進入人工智能行業(yè),該學(xué)習(xí)哪門語言!
Rankred 網(wǎng)站發(fā)布了該網(wǎng)站評出的2017年7大最佳的人工智能編程語言——Python第一!
1.Python
近來,尤其是在機器人領(lǐng)域,Python 已經(jīng)有了翻天覆地的變化。其中一個原因是Python(和 C ++)是 ROS 中的兩種主要編程語言。
如同 Java 一樣,它也是一種解釋性語言。但與 Java 不同的是,Python 的重點是易用性。Python 不需要很多時間來做常規(guī)的事情,如定義和強制轉(zhuǎn)換變量類型。這些在編程里面本是很平常的事。另外,Python 還有大量的免費庫,這意味著當(dāng)你需要實現(xiàn)一些基本的功能時不必“重新發(fā)明輪子”。而且由于它與 C / C ++ 代碼之間可以進行簡單的綁定,這就意味著代碼繁重部分的性能可以植入這些語言,從而避免性能損失。在這里相信有許多想要學(xué)習(xí)Python的同學(xué),大家可以+下Python學(xué)習(xí)分享裙:叁零肆+零伍零+柒玖玖,即可免費領(lǐng)取一整套系統(tǒng)的 Python學(xué)習(xí)教程!
隨著越來越多的電子產(chǎn)品開始支持“開箱即用”Python(與 RaspberryPi 一道),我們可能會在機器人中看到更多 Python。
2. C/C++
很多人都認為 C / C ++ 對新的機器人科學(xué)家來說是一個良好的開端。
為什么呢?
其主要原因是如今有大量的硬件庫都使用這兩種語言。它們適用于低級別的硬件,允許實時性能,是非常成熟的編程語言?,F(xiàn)在,你可能會使用 C++ 遠超過 C,因為 C++ 具有更大的實用性。C ++ 是 C 語言的擴展,從基礎(chǔ)的 C 學(xué)起,你也會收獲很多,特別是當(dāng)你發(fā)現(xiàn)一個硬件庫是用 C 編寫的。但是 C / C ++ 編寫的硬件庫不像 Python 或 MATLAB 那樣簡單易用。使用 C 來執(zhí)行類似的功能,可能需要相當(dāng)長的時間,并且需要更多的代碼行。盡管如此,由于機器人極其依賴實時性能,所以 C 和 C ++ 是最接近機器人科學(xué)家心目中“標(biāo)準(zhǔn)語言”的編程語言。
3. Lisp
LISP 是世界上第二古老的編程語言(FORTRAN 更古老,但只差一年)。相比本文提到很多其它編程語言,它的應(yīng)用并不廣泛。不過在人工智能編程領(lǐng)域它還是相當(dāng)重要的。ROS 的一部分是用 LISP 寫的,雖然你不需要掌握這個來使用 ROS。
4. Java
Java 對程序員“掩蓋”底層存儲功能,這使得 Java 對程序的要求要比 C 語言對程序的要求更低一些,但這意味著你對底層代碼的運行邏輯了解比較少。從軟件工程的基礎(chǔ)到探索機器人技術(shù)的未來,你很可能已經(jīng)學(xué)習(xí)了 Java。
像 C# 和 MATLAB 一樣,Java 是一種解釋性語言,這意味著它不會被編譯成機器代碼。相反,Java 虛擬機在運行時解釋指令。使用 Java,理論上讓你可以在不同的機器上運行相同的代碼,這得感謝 Java 虛擬機。在實踐中,這不總是可行的,有時會導(dǎo)致代碼運行緩慢。但是 Java 在一部分機器人學(xué)中非常流行,因此你也許需要它。
5. Prolog
Prolog是一種與計算語言和人工智能相關(guān)的邏輯編程語言和語義推理引擎。它具有靈活而且強大的框架,被廣泛應(yīng)用于定理證明,非數(shù)字編程,自然語言處理和AI。
Prolog 是一種具有形式邏輯的聲明語言。AI開發(fā)者重視其預(yù)設(shè)計的搜索機制,非確定性,回溯機制,遞歸性質(zhì),高級抽象和模式匹配。
6. JavaScript
JavaScript 是一種高級、面向?qū)ο蟮闹弊g語言,主要用于使網(wǎng)頁交互和創(chuàng)建在線程序,包括游戲。
在JavaScript中,學(xué)習(xí)對話模型并不重要。學(xué)習(xí)服務(wù)器端的數(shù)據(jù),然后通過Ajax調(diào)用學(xué)習(xí)者進行預(yù)測。 JavaScript有很多好用的庫,我們總結(jié)其中3個:
ConventJS:實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的庫——在瀏覽器中訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它支持完全連接的層以及非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,分類和回歸成本函數(shù)。
Synaptic:一個用于node.js.的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。 其通用算法是無架構(gòu)的,可以用于開發(fā)和訓(xùn)練幾乎所有類型的一階和二階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
Mind:它使用矩陣實現(xiàn)來處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)。你可以完全自定義網(wǎng)絡(luò)拓撲和上傳/下載已學(xué)習(xí)的minds。
7. Haskell
Haskell 是1990年開發(fā)的強靜態(tài)類型,非限定性編程語言。由于Haskell開發(fā)人員不多,小公司很少嘗試Haskell。
Haskell 做得很好的是抽象(抽象數(shù)學(xué),而不是Java OOP)。它允許具有表達性的、高效的庫表達AI算法。例如,HLearn使用常見的代數(shù)結(jié)構(gòu)(模塊,單群等)來表達和提高簡單機器學(xué)習(xí)算法速度。
雖然你可以用任何語言編寫這些算法,但Haskell相比其他語言更具表現(xiàn)力,同時保持不錯的性能。例如,Haskell寫的faster cover trees 。
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的人工智能開發(fā)語言排行榜: 不死Java, 不朽C/C++, 新貴Python,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持!
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