5種最流行的AI編程語言

人工智能現在正是蓬勃發展的時期,許多開發者都在躍躍欲試,若是你寫想轉作AI相關的開發,那麼來了解更多與AI開發有關的內容吧,本文將介紹建立AI程序時可使用的5種最佳語言。

人工智能現在正是蓬勃發展的時期,許多開發者都在躍躍欲試,若是你寫想轉作AI相關的開發,那麼來了解更多與人工智能AI開發有關的內容吧,本文將介紹建立AI程序時可使用的5種最佳語言。

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Python算法

Python語法簡單,功能多樣,是開發人員最喜好的AI開發編程語言之一。 對於開發人員來講,Python在機器學習上的應用很是使人高興,由於它比C ++和Java等語言要簡單。 Python也是一種很是便攜的語言,由於它能夠在Linux,Windows,Mac OS和UNIX平臺上使用。 Python也很受開發人員的歡迎,由於它容許開發人員建立交互式,可解釋式性,模塊化,動態,可移植和高級的代碼,這使得它比Java語言更獨特。編程

另外,Python是一種多範式編程語言,支持面向對象,面向過程和函數式編程風格。 因爲它擁有簡單的函數庫和理想的結構,Python很適合神經網絡和天然語言處理(NLP)解決方案的開發。網絡

優點數據結構

1.Python具備豐富多樣的庫和工具。
2.在沒必要實施的狀況下進行算法測試。
3.Python的面向對象設計提升了開發人員的工做效率。
4.與Java和C ++相比,Python在開發中運行速度更快。框架

缺點機器學習

1.習慣於使用Python的開發人員在嘗試使用其餘語言進行AI編程時,難以調整到使用徹底不一樣的語法進行開發。
2.與C ++和Java不一樣,Python在解釋器的幫助下運行,在AI開發中這會使編譯和執行變的更慢。
3.不適合移動計算。編程語言

C++模塊化

優勢函數式編程

C ++是最快的計算機語言,它特別適用於對時間敏感的AI編程項目。C ++可以提供更快的執行時間和響應時間(這就是爲何它常常用於搜索引擎和遊戲)。 此外,C ++容許大規模的使用算法,而且在使用統計AI技術方面很是高效。另外一個重要因素是因爲繼承和數據隱藏,在開發中C ++支持重用代碼,所以既省時又省錢。

C ++適用於機器學習和神經網絡。

缺點

1.多任務處理效果不佳; C ++僅適用於實現特定系統或算法的核心或基礎。
2.C++遵循自下而上的方法,所以很是複雜。

Java

Java也是一種多範式語言,遵循面向對象的原則和一次編寫、處處運行(WORA)的原則。Java是一種可在任何支持它的平臺上運行的AI編程語言,而無需從新編譯。

除了AI開發,Java也是最經常使用的語言之一,兼容了C和C ++中的大部分語法。 Java不只適用於天然語言處理和搜索算法,而且還適用於神經網絡。

LISP

優勢

Lisp是計算機編程語言家族中繼Fortran以後的第二種最古老的編程語言。 隨着時間的推移,LISP已經發展成爲一門強大且動態的編程語言。

有些人認爲Lisp是最好的AI編程語言,由於它爲開發人員提供了自由。在AI開發中使用Lisp語言,是由於它的靈活性使快速建模和實驗成爲可能,這反過來又促進了Lisp在AI開發中的發展。例如,Lisp有一個獨特的宏觀系統,能夠幫助探索和實現不一樣層次的智能。

與大多數AI編程語言不一樣,Lisp在解決特定問題方面效率更高,由於它可以適應開發人員編寫解決方案的需求。Lisp很是適合於概括邏輯項目和機器學習。

缺點

1.不多有開發人員熟悉Lisp編程。
2.做爲一種古老的編程語言,Lisp須要配置新的軟件和硬件以適應在當前環境下使用。

Prolog

Prolog也是最古老的編程語言之一,所以它也適用於AI的開發。 像Lisp同樣,它也是主要的AI編程語言。Prolog的機制可以開發出受開發人員歡迎的較爲靈活的框架。Prolog是一種基於規則和聲明的語言,這是由於它具備規定AI編程語言的事實和規則。

Prolog支持基本機制,如模式匹配,基於樹的數據結構以及AI編程所必需的自動回溯。除了普遍應用於AI項目以外,Prolog也應用於建立醫療系統。

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