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现在AI人工智能用什么编程语言最多?

2022-07-04 12:38来源:未知编辑:时寒峰

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目前人工智能领域的研发主要采用的编程语言集中在Python、C系列、Java、R、Lisp等编程语言,目前Go语言的上升趋势也相对比较明显,也可以重点关注一下。

Python语言目前在人工智能领域的应用是比较普遍的,主要原因有三点,其一是Python语言实现起来比较容易,Python语言当中有大量的库可以直接使用,这会在很大程度上方便人工智能的开发,比如pandas、Scipy、Numpy等库;其二是Python语言本身能够完成落地应用,生态环境比较健全;其三是Python程序调整起来比较方便,由于目前人工智能领域的研发尚处在早期,需要频繁的调整,这也是Python得到大量应用的重要原因。

Python除了在人工智能领域的应用比较广泛之外,Python在大数据和嵌入式开发领域也有大量的应用场景,而大数据和嵌入式开发与人工智能也有密切的联系,所以未来Python在产业互联网阶段的应用前景还是比较广阔的。

C、C++、C#等语言在人工智能领域也有大量的应用,相对于Lisp专注于科研不同,C语言系列编程语言有较强的落地能力,尤其是C++语言既有强大的设计能力,又有较强的运行性能,所以在行业应用领域的应用是比较广泛的,比如工业机器人和智能装备领域就有大量的应用场景。相信在产业互联网阶段,C系列依然是不可或缺的编程语言。

Go语言主要专注于性能的提升,随着大数据和云计算的发展,未来Go语言的发展前景还是比较值得期待的,Go语言通过大数据进入人工智能领域也相对比较容易,所以对于传统开发人员来说,也可以重点关注一下Go语言,但是从目前人工智能领域的应用生态来看,Python语言可以作为初学者的首选。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

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python应该是现在用的最多的了,其次就是C/C++,小众一点的就是像LUA这种,也有专门做算法研究的用matlab,我们实验室一般是matlab做基础算法实验,python做AI神经网络搭建,C/C++做工程上的应用封装。

实际上,选择语言还是要看你具体做什么,相信对于程序猿来说,只要精通了一个语言,其他语言上手到熟悉花不了太多时间。

现在各大主流AI框架基本上都同时提供有各类语言的接口,如果只是使用,那基本上用自己熟悉的语言,如果还需要学习研究甚至改造框架和一些底层算法,那还是python适用面更广。

人工智能需要会什么编程?

人工智能涉及到的知识结构比较复杂,是一个典型的多学科交叉领域,涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学和语言学等诸多内容。正因如此,人工智能领域的研发需要克服诸多困难,每一次进步都需要付出巨大的努力。虽然人工智能已经经过了60多年的发展,但是目前人工智能依然处在行业发展的初期。

编程语言是实现人工智能产品的一个重要工具,不少编程语言都可以完成人工智能产品的开发任务,比如C、Python、Java、C++、Lisp、Prolog等语言都可以用于人工智能领域的开发,其中Python对于初学者来说是个不错的选择。

目前Python语言在机器学习等人工智能细分领域有广泛的应用,而且从Python的发展情况来看,Python语言的编程生态正在逐渐完善(Web开发、大数据开发、嵌入式开发等),落地能力也比较强,因此采用Python从事人工智能开发的风险会比较小。由于Python语言自身具备语法简单、调整简单、开发简单等特点,所以在研发初期采用Python语言进行产品验证是一个不错的选择。

学习Python开发需要从基础语法开始,由于Python语法结构比较简单,所以即使没有编程基础的人也能较为顺利的掌握Python编程。另外,采用Python进行人工智能开发还需要学习几个比较常见的库,包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等,熟练使用这些库能够明显提升开发的效率。

人工智能研发往往需要具备扎实的数学基础,因为算法设计是人工智能研发的核心内容,而算法设计往往涉及到高数、线性代数、概率论等数学知识。因此,要想在人工智能的研发领域走得更远,一定要学好数学知识。

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人工智能需要会什么编程?

说明这个问题我想你问的一定不只是用什么语言,而是需要会什么方面的编程技术。其实编程在人工智能中只是一个辅助工具,从事人工智能是不需要你有十分过硬的编程技术的,但是既然人工智能是需要大量的运算和大量的数据的话,这种事情也只有计算机才能实现,所以将人工智能模型建立和训练就需要靠代码来实现。

代码知识实现AI的工具,数学才是人工智能的核心。下面就人工智能需要的编程技能大概说明一下:

人工智能技能需求这里有一张人工智能深度学习技能需求图分享给大家,这是我在上深度学习的课程时教材上面的,下面就根据这个图来展开说明。

数据获取数据是人工智能的基础和根本,没有数据就像大厦没有砂砾是建不起来的。数据来源可能有肯多,比如传感器。那么你可能就需要会通过串口或者socket等其他网络通讯编程将数据从传感器中取出来。又或者,数据是存在数据库比如mysql、redis、sqlite、oracle等,那么你可能就需要会从数据库中获取数据,比如sql语句。又或者,数据是以文档形式存放,那么你就需要会文档的读取。

数据分析有了数据后需要对数据进行处理,比如清洗、数据集成、数据归约、特征提取、离散化等处理。那么你可能会用到matalab工具、pandas、numpy、Hadoop等成熟库,还有数据可是话可能要用到的BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等。

AI模型建立这个是人工智能的核心,智能模型的建立。它包括卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络等。

常用的编程工具和编程库是python、C#、C++等。以python为例,常用的库有Keras、Tensorflow、PyTorch等,目前这三个是主流的,若你想从事AI建模的工作,那么着三个库你是必须要会,是绕不开的

keras建立一个简单的神经网络代码:

成果部署建立并训练好的数据模型,你需要将之部署实用化,放置到项目中去,可以是app、可以是web、也可以是小程序,如果你需要从事这些方面的工作,那么你就需要具备相关的编程知识,比如app开发、web开发、系统运维等方面知识。

总结以上所列的编程技能并不代表一个人需要全会,上面提到的四个模块,每个模块都深不可测,个人只需要从事其中很小的一方面并专精就好,选择自己想从事的模块然后掌握相关技能就可以了。

至于编程语言,推荐Python。社区健壮、占有率高、好用、易用、发展迅猛。

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