AI 人工智能编程语言

涉及人工智能的编程语言有:

  • LISP
  • R
  • Python
  • C++
  • Java
  • JavaScript
  • SQL

LISP

LISP 是世界上第二古老的编程语言(1958 年),仅比 Fortran(1957 年)年轻一岁。

人工智能这个词是由发明 LISP 的 John McCarthy 创造的。

LISP 建立在递归函数(函数出现在自己的定义中)的理论之上。

递归函数可以写成自修改函数,这非常适合以"自学习"为重要组成部分的AI程序。


R

R 是一种用于图形统计计算的编程语言。

R 统计计算基金会支持 R。

R 带有广泛的统计和图形技术,用于:

  • 线性建模
  • 非线性建模
  • 统计检验
  • 时间序列分析
  • 分类
  • 集群

Python

Python 是一种通用编码语言。 它可用于所有类型的编程和软件开发。

Python 通常用于服务器开发,例如为 Web 服务器构建 Web 应用程序。

Python 通常也用于数据科学

使用 Python 的一个优点是它带有一些非常合适的库:

  • NumPy(用于处理数组的库)
  • SciPy(统计科学图书馆)
  • Matplotlib(图形绘图库)
  • NLTK(自然语言工具包)
  • TensorFlow(机器学习)
Languages

Source: Octoverse



C++

C++ 拥有"世界上最快的编程语言"的称号。

由于速度的原因,C++ 是编程计算机游戏时的首选语言。

它提供更快的执行速度和更短的响应时间,适用于搜索引擎和电脑游戏的开发。

Google 在人工智能程序中使用 C++ 进行 SEO(搜索引擎优化)。

SHARK 是一个超快的库,支持监督学习算法、线性回归、神经网络和聚类。

MLPACK 是一个为 C++ 编写的超快速机器学习库。


Java

Java 是另一种通用编码语言,可用于所有类型的软件开发。

对于 AI,Java 主要用于创建机器学习解决方案、搜索算法和神经网络。


SQL

SQL(结构化查询语言)是最流行的数据管理语言。

了解 SQL 数据库、表和查询有助于数据科学家处理数据。

SQL 非常方便在数据库中存储、操作和检索数据。