Cet article décrit le langage de programmation de niveau supérieur pour la programmation de l'intelligence artificielle, les ingénieurs et les praticiens AI connexes à partir duquel vous pouvez choisir la langue dont ils ont besoin pour le projet, choisissez ce que vous faites?

Auteur | Claire D

Traducteur | Union soviétique, comme cela, Zebian | Wu Xingling

Figure Head | Vision Chine

Produit | RPSC (ID: CSDNnews)

Ce qui suit est la traduction:

L'intelligence artificielle est devenue une partie intégrante de notre vie quotidienne, il est largement utilisé dans des centaines de scène réelle, facilitera grandement le travail des gens et de la vie.

Avec le développement récent de l'intelligence artificielle pour favoriser le développement des entreprises, et cela grâce à l'amélioration du noyau de langage de programmation sous-jacente.

Avec l'amélioration continue du développement vigoureux de l'intelligence artificielle langage de programmation pour l'efficacité, l'augmentation de la demande pour les programmeurs qualifiés et des ingénieurs. Bien qu'il existe de nombreux langages de programmation qui vous permet de lancer facilement dans le domaine du développement de l'intelligence artificielle, mais pas un langage de programmation programme d'intelligence artificielle peut devenir une solution « guichet unique », puisque chaque langage de programmation a sa propre spécificité. Le but des exigences linguistiques différentes seront différentes.

Ensuite, je vais énumérer quelques-unes des plus le langage de programmation populaire, l'intelligence artificielle, regarder ensemble:

python

Python est le plus puissant langage de programmation. --Pau Dubois

Python est né en 1991. Selon un sondage a montré que plus de 57 pour cent des développeurs préfèrent Python, C ++ comme un développement plutôt que des solutions d'intelligence artificielle langage de programmation. Python est facile à apprendre, offre une entrée plus facile dans le monde de l'intelligence artificielle pour développer des données pour les programmeurs et les scientifiques.

Python est une expérience à quel point la liberté, le besoin de programmeur. Trop de liberté peut conduire personne ne pouvait lire le code des autres, trop peu de liberté, mal langage expressif. --Guido van Rossum

Utilisez Python, vous pouvez non seulement obtenir un bon soutien communautaire et un grand nombre de bibliothèques, peuvent également profiter de la flexibilité des langages de programmation. Python est le plus susceptible de vous faire bénéficier de certaines de ses caractéristiques sont: l'indépendance de la plate-forme et peut être utilisé pour un large apprentissage de profondeur du cadre et l'apprentissage machine.

En utilisant la programmation Python devrait être amusant de voir les simples, les classes de lisibilité forte à l'aide simple et code clair (plutôt que d'un tas de code trivial est ennuyé à la mort) a réalisé un grand nombre d'opérations. --Guido van Rossum

Voici des exemples de quelques-uns du code Python:

extrait de code Python exemple

Une partie de la liste des bibliothèques Python le plus populaire est la suivante:

• Tensorflow, pour résoudre le problème de la charge de travail et l'utilisation des ensembles de données d'apprentissage de la machine.
• scikit-learn, pour les modèles d'apprentissage de la machine de formation.
• PyTorch, pour la vision informatique et le traitement du langage naturel.
• Keras, un calcul mathématique très complexe et le fonctionnement du code d'interface.
• SparkMLlib, semblable à la bibliothèque d'apprentissage machine Spark Apache, en utilisant des algorithmes et des utilitaires tels que des outils d'apprentissage de la machine peut le rendre facile pour tout le monde.
• MXNet, comme Apache une autre bibliothèque pour simplifier l'apprentissage en profondeur de flux de travail.
• Théano, comme une définition, l'optimisation et l'évaluation de la bibliothèque d'expression mathématique.
• Pybrain, un des algorithmes puissants d'apprentissage de la machine.

En outre, les résultats de la contribution dépôt GitHub de l'affichage, Python a dépassé Java, pour devenir la deuxième langue la plus populaire programmation. En fait, le débordement de pile qui est « la plus forte croissance » langage de programmation grand public.

Figure source: Octoverse

cours de Python pour les débutants:

• 3 gratuit pour les débutants d'apprendre des cours Python: 2020 Édition
• https://hackernoon.com/3-free-python-courses-for-beginners-2020-edition-j7c23y3u

Le meilleur site Python hackernoon.com programme libre, si vous souhaitez développer vos connaissances de Python, puis amené ici.

• Python Camp d'entraînement: l'apprentissage des langues Python et le codage camp d'entraînement
• https://www.udemy.com/course/complete-python-bootcamp/?LSNPUBID=JVFxdTr9V80&ranEAID=JVFxdTr9V80&ranMID=39197&ranSiteID=JVFxdTr9V80-lB6TwxSdouentAk36.qjmw

Ceci est l'apprentissage de la langue de programmation Python, le plus complet sur Udemy, le parcours le plus direct!

Java

Ecrire une fois, exécuter partout.

Java est considéré comme l'un des meilleurs langage de programmation dans le monde, au cours des 20 dernières années, les utilisations de chacun pour prouver ce point.

langage de programmation Java avec un haut degré de convivialité, la flexibilité et l'indépendance de la plate-forme, il a été utilisé pour développer l'intelligence artificielle parmi une variété de façons, voici quelques exemples pour que vous sachiez:

• tensorflow

Liste tensorflow des langages de programmation pris en charge, y compris Java avec l'API. Il prend en charge Java, contrairement à d'autres fonctionnalités riches comme une langue entièrement pris en charge, mais il existe déjà et se développe à un rythme rapide amélioré.

• Bibliothèque profonde Java

Construit par Amazon, utiliser Java pour créer et déployer la capacité d'apprentissage en profondeur.

• Kubeflow

Kubeflow de déployer et de gérer facilement un apprentissage automatique de la pile, l'apprentissage de la machine à fournir des solutions prêtes à l'emploi sur Kubernetes.

• OpenNLP

OpenNLP Apache est un outil d'apprentissage de la machine pour le traitement du langage naturel.

• Machine Java Learning Library

Java ML offre plusieurs algorithmes d'apprentissage machine pour les développeurs.

• Neuroph

Dans l'interface graphique Neuroph aide, Neuroph rend l'utilisation du framework Java open source conçu réseau de neurones possible.

Si Java avait vrai la collecte des ordures, la plupart des programmes eux-mêmes puis effacés de la mémoire après la mise en uvre sera. --Robert Sewell

Des exemples de fragment de code Java est la suivante:

Des exemples de bout de code Java

Java cours pour débutants:

• cours de programmation cinq meilleurs Java pour les débutants à l'apprentissage en ligne
• https://javarevisited.blogspot.com/2018/05/top-5-java-courses-for-beginners-to-learn-online.html

Si vous êtes une science informatique de deuxième cycle, ou si vous voulez apprendre Java et à la recherche de quelques grandes ressources de personnes, puis amené ici.

R Langue

site officiel

R est un langage développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman, lancé en 1995 la première version. Il est actuellement maintenu par R Development Core Team. langue R S est un langage de programmation (fins statistiques et pour le dessin) d'une mise en uvre, qui est utilisé pour le développement de l'aide de logiciels statistiques et l'analyse des données.

Les développeurs de R langue a été largement utilisé la programmation AI, Seigneur est parce qu'il a les deux caractéristiques suivantes:

• bonne langue de R à traiter les caractéristiques de base des grandes quantités de données, langage Python par rapport avec le paquet NumPy non optimisé, plus d'avantages.
• langues R à l'aide, vous pouvez travailler dans une variété de modèle de programmation, comme la programmation fonctionnelle, la programmation orientée objet et le calcul vectoriel.

langage R disponible une partie de l'ensemble de la programmation AI sont:

• Gmodels, il offre une collection de plusieurs outils pour l'ajustement du modèle.
• Tm, en tant que cadre pour l'application de l'exploitation minière de texte.
• Rodbc, R comme langue de l'interface ODBC.
• Öner, une règle pour la mise en uvre des algorithmes de classification d'apprentissage de la machine pour les modèles d'apprentissage de la machine.

langage R parce que les caractéristiques / fonctions suivantes sont largement utilisées dans l'exploration de données et les statisticiens:

• Une variété de bibliothèques et paquets, pour étendre ses fonctionnalités.
• soutenir activement la communauté.
• Pour travailler avec C, C ++ et Fortran
• logiciels multiples pour aider les extensions.
• Générer un support graphique de haute qualité

Un exemple intéressant de l'application de R Langue:

En utilisant le langage R pour faire 2019 une nouvelle pneumonie couronne (Covid-19) Carte interactive:

https://www.r-bloggers.com/covid-19-interactive-map-using-r-with-shiny-leaflet-and-dplyr/

Utilisation de la production de langage R 2019 (Covid-19) Carte interactive New Crown pneumonie

Prolog

Prolog est la programmation dans (programmation logique) logique pour faire court, Prolog est apparu en 1972. Il est le développement de l'intelligence artificielle, le traitement du langage naturel en particulier, offre un outil intéressant. Prolog est idéal pour créer des robots de chat, ELIZA est le premier robot discuter avec Prolog créé.

Le premier bot réussi support source figure

Pour comprendre Prolog, vous devez vous familiariser avec la terminologie de base pour guider ses travaux:

• Les faits (faits) définit une véritable déclaration.
• Règles (Règles) définit un énoncé des conditions supplémentaires.
• Objectifs (objectif) est défini en fonction de la base de connaissances pour déterminer la position des rapports soumis.
• Requêtes (requêtes) définit comment faire votre déclaration est vraie, et la façon de procéder à l'analyse finale des faits et des règles.

Prolog fournit deux moyens d'atteindre l'intelligence artificielle, ces deux méthodes ont été utilisées depuis longtemps dans la pratique, et est bien connu des scientifiques de données et les chercheurs:

• Méthode Symbole (Approche symbolique): comprend des systèmes experts à base de règles, théorème proving, des méthodes à base de contraintes.
• Méthodes statistiques (approche statistique): y compris les réseaux de neurones, l'exploration de données et l'apprentissage de la machine.

zézayer

Pour créer une entrée à N dimensions avec des unités de sortie M et une seule couche perceptron code Lisp

Liste Traitement Lisp est courte, il est le deuxième plus ancien après le langage de programmation Fortran. Lisp est connu comme l'un des pères fondateurs de l'intelligence artificielle, créée en 1958 par John McCarthy (John McCarthy).

Lisp est une langue, il vous permet de faire d'autres personnes que vous ne pouvez pas dire faire. --Kent Pitman

programmation Lisp langue en tant que notation mathématique pratique pour le traitement, il est vite devenu le choix des développeurs de langage de programmation d'intelligence artificielle. Certaines caractéristiques de Lisp comme suit, ce qui en fait l'un des meilleurs intelligence artificielle, projet d'apprentissage de la machine:

• Le prototypage rapide
• création d'un objet dynamique
• Collecte des déchets
• flexibilité

Avec des améliorations significatives à d'autres langages de programmation en compétition, les caractéristiques uniques Lisp appliquent également à un certain nombre d'autres langues. Lisp utilise certains projets célèbres incluent le développement de Reddit et HackerNews.

Sur Lisp est concerné, vous savez qu'il est le plus belle langue du monde, au moins jusqu'à Haskell paraître. --Larry mur

Haskell

site officiel

Haskell a été publié en 1990, le célèbre mathématicien Haskell Brooks Curry nom, il est une programmation fortement purement fonctionnelle et statiquement typé langage, et le calcul souvent de retard et l'utilisation de codes courts.

Haskell est considéré comme un langage de programmation très sûr, par rapport à d'autres langages de programmation, il offre une plus grande flexibilité en termes de gestion des erreurs. Peu erreur est survenue dans Haskell. Même si elles ont effectivement eu lieu, la plupart des erreurs non-syntaxe est au moment de la compilation plutôt que la capture d'exécution. Haskell fournit quelques-unes des caractéristiques comprennent:

• forte capacité à abstraire
• Gestion intégrée Mémoire
• Code réutilisabilité,
• Facile à comprendre

SQL, Lisp et Haskell sont la seule langue de programmation que j'ai jamais vu, dans ces langues, le temps passé penser que les gens veulent écrire du code que le temps.

• Philip Greenspun

Haskell propose la productivité des développeurs d'aide augmenter. Haskell et d'autres langages de programmation sont très similaires, sauf pour une utilisation par une petite minorité de l'équipe de développement. En dépit de ces défis de côté, Haskell peut le prouver en concurrence avec d'autres langues pour le développement de l'intelligence artificielle, et la communauté de développement sont en cours d'adoption de plus en plus.

Julia

Julia est une haute performance, à usage général langage de programmation dynamique, adapté à presque toutes les applications créées particulièrement bien adaptée à l'analyse des données et de la science informatique. Une variété d'outils pour travailler avec Julia comprennent:

• éditeurs populaires, comme vim et Emacs.
• outils de développement intégrés, tels que Juno et Visual Studio.

structure de répertoire Julia code source

Julia offre les fonctionnalités suivantes, ce qui en fait une option indispensable dans la programmation de l'intelligence artificielle, l'apprentissage de la machine, les statistiques et les données de modélisation:

• système de type dynamique
• Intégré gestionnaire de paquets
• Il peut être parallèle et l'informatique distribuée
• capacités macro et méta-programmation
• Prise en charge de multiples horaires
• Le soutien direct pour les fonctions linguistiques C

Julia est d'éliminer les faiblesses dans d'autres langages de programmation intégré, il peut être intégré à TensorFlow.jl, MLBase.jl, MXNet.jl et d'autres outils pour le développement d'applications de machines-apprentissage, ces outils tirent pleinement parti de l'évolutivité fournie par Julia .

Google Trend - utilisateurs Julia changent au fil du temps dans:

Figure source: tendances Google

Présentation vidéo 2019Julia Conférence sur le développement: https: //www.youtube.com/user/JuliaLanguage

Avec ce qui précède dans plusieurs langages de programmation pour choisir l'intelligence artificielle, l'intelligence artificielle, les ingénieurs et les scientifiques peuvent choisir leurs besoins linguistiques du projet. Chaque langages de programmation AI ont leurs propres avantages et inconvénients.

Avec l'amélioration continue de ces langues, le développement de l'intelligence artificielle sera bientôt plus facile et plus efficace que maintenant, plus de gens seront ajoutés aux actions de cette vague d'innovation dans le passé. Un bon soutien communautaire rend la nouvelle vie des gens mieux, la contribution communautaire aux plans d'expansion de la vie de programmation plus facile de chaque personne.

Original: https: //towardsdatascience.com/top-programming-languages-for-ai-engineers-in-2020-33a9f16a80b0

Cet article traduction RPSC, s'il vous plaît indiquer la source de la source.

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