2024 年人工智慧 (AI) 十大程式語言
Posted: Tue Dec 03, 2024 6:29 am
隨著人工智慧在各行業取得進步，全球對熟練人工智慧開發人員的需求不斷增加。根據您的角色和興趣策略性地選擇人工智慧程式語言是在其中脫穎而出的關鍵。
鑑於現實世界應用程式的令人難以置信的多樣性 - 從機器學習到數據分析到定量建模到行動開發。許多人工智慧程式語言正在推動當前的人工智慧革命。
頂級人工智慧程式語言
人工智慧 (AI) 正在重塑我們與科技互動的方式，其核心是人工智慧程式語言，為這些令人難以置信的進步提供動力。為人工智慧開發選擇正確的程式語言至關重要，因為每種語言都具有獨特的優 牙買加電話號碼數據 勢和功能。從 Python 的多功能性到 R 的統計能力、Java 的穩健性、Julia 的速度以及 C++ 的特殊性，每種語言在塑造人工智慧應用程式的未來方面都發揮著關鍵作用。
以下是 10 種人工智慧程式語言的深入指南：
1.Python
Python 已經鞏固了自己作為人工智慧頂級程式語言的地位，特別是在機器學習和資料科學領域。
每天有超過 50% 的數據專業人員廣泛使用它。
為什麼適合人工智慧？
包括數學/科學計算 (NumPy)、數據分析 (Pandas)、統計 (StatsModels) 和令人驚嘆的視覺化 (Matplotlib、Seaborn) 的庫
用於建置和部署的領先機器學習框架，例如 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Scikit-Learn
Django 和 Flask 等成熟的 Web 框架簡化了Web 開發中的 AI開發和託管。
簡潔、易於閱讀的語法和程式碼佈局支援透過 MVP 階段快速迭代 AI 系統建模。
充滿活力、活躍的開源社群不斷利用最新技術改進庫。
理想的人工智慧應用領域
通用機器學習、深度學習、數據科學平台、人工智慧驅動的網路應用程式、數據分析儀表板
2. 口齒不清
雖然如今在專業領域中並未廣泛使用，但 Lisp 開創了電腦科學中許多對人工智慧至關重要的開創性概念。它直接影響了無數用於人工智慧和機器學習的現代程式語言。
為什麼適合人工智慧？
作為一種專注於抽象的極其靈活的語言，它可以透過清單等資料結構創造性地表示複雜的人工智慧問題空間。
它們是動態類型語言，其中類型是在運行時根據動態環境確定的——對於人工智慧代理與現實世界環境互動至關重要。
支援自修改程序、垃圾收集和自動記憶體管理
優雅地呼叫自己的遞歸函數
理想的人工智慧應用領域
基礎人工智慧研究、認知心理學與神經科學研究
3.C++
對於涉及海量資料集且速度和效率至關重要的超高效能運算應用程序，C++ 成為人工智慧的頂級程式語言。
為什麼適合人工智慧？
對於需要處理資源密集型影像資料的複雜模擬、實體引擎和電腦視覺管道至關重要
演算法交易系統可分析數十億個金融市場數據點以發現預測訊號。
Unreal 和 Unity 等遊戲引擎，用於嵌入由 AI 驅動的 NPC 行為
與 TensorFlow 和 PyTorch 以及數學函式庫（例如用於線性代數的 Eigen 和 Boost）進行本地交互作用。
理想的人工智慧應用領域
自動駕駛車輛系統、機器人、定量金融策略、高性能電腦圖形、視訊渲染
4.Java
雖然 Java 並非專門為人工智慧程式語言而定制，但其巨大的多功能性、效率和跨平台可移植性使其成為大型組織的理想選擇。它能夠可靠地大規模建置和部署機器學習系統。
為什麼適合人工智慧？
鑑於超過 90% 的財富 500 強公司依賴 Java 基礎設施，整合高效能 AI 驅動的 Java 應用程式非常簡單。
它包括 DeepLearning4j、Weka 和 OpenNLP 等堅如磐石的庫，支援神經網路、資料探勘和自然語言處理。
Android 支援允許由裝置上的機器學習模型支援的 複雜行動應用程式開發。
理想的人工智慧應用領域
任務關鍵型企業人工智慧軟體、大數據分析、智慧型行動應用程式開發
5.R
雖然 Python 引領了可操作機器學習系統的全端部署，但 R 主導了對於從資料中發現見解至關重要的分析。透過其龐大的經過實戰考驗的軟體包生態系統，這種人工智慧程式語言專為統計建模而客製化。
為什麼適合人工智慧？
超過 45% 的資料科學家、統計學家和定量分析師廣泛使用統計學習技術。
它包括黃金標準包，如 dplyr 和 data。用於快速資料操作的表
像 ggplot2 這樣出色的視覺化引擎可以產生出版級的圖形。
計量經濟學、心理計量學和金融領域的特定軟體包
支援所有標準 ML 演算法 - 回歸、隨機森林、GAM 等。
理想的人工智慧應用領域
數據科學、商業智慧、財務分析、生物資訊學
6.茱莉亞
Julia 將類似於 Python 的快速原型設計功能與透明快速、及時編譯的執行速度相結合，使其在涉及大量資料集的技術計算領域中脫穎而出。
為什麼適合人工智慧？
無縫整合 Python 包，同時透過 LLVM 編譯優化的機器碼，速度更快。
具有預設參數類型和多重分派的動態類型語法使這種人工智慧程式語言極具表現力。
內建支援跨並行架構的程式碼超級優化
用於微分方程求解、定量金融、生命科學的專用軟體包
理想的人工智慧應用領域
資料工程、生物資訊研究、演算法交易平台開發
7.哈斯克爾
憑藉不可變的程式碼和數學抽象，Haskell 的純函數式方法使其非常適合使用特定領域的語言進行創新。這種人工智慧程式語言具有不安全的失敗技術，例如人工智慧系統的程式合成和程式碼驗證。
為什麼適合人工智慧？
不可變狀態的引用透明度為形式驗證模型的正確性提供了巨大的等式推理能力。
Glasgow Haskell 編譯器最佳化了多核心或分散式執行的巢狀並行性。
惰性求值模型理論上可以透過流實現無限的資料結構。
使用自訂類型將系統建模為抽象層，從而實現更好的泛化學習
理想的人工智慧應用領域
先進的人工智慧研究技術，高保證的醫療分析
8.序言
Prolog 遵循與傳統命令式方法截然不同的宣告式邏輯程式設計範例。這些用於人工智慧和機器學習的程式語言為設計人工智慧系統提供了新的視角，特別是涉及基於規則的知識表示和自然語言處理。
為什麼適合人工智慧？
專注於透過事實、規則和查詢對問題進行優雅的建模 - 與人類交換知識的方式非常相似
透過邏輯解析，能夠直觀地編碼針對醫療診斷等專業領域定制的自訂 AI 邏輯
與 Python、Java、C++ 和 REST API 整合可以建構客製化的混合 AI 系統。
愛丁堡大學等先鋒機構積極研究現代擴展
理想的人工智慧應用領域
對話式聊天機器人、智慧個人助理、客製化專家系統
9.斯卡拉
Scala 提供了靜態型別 Java 的編譯時型別安全性和效能以及動態語言的表現力。這種人工智慧程式語言使其能夠可靠地用於大規模資料工程管道和商業部署的人工智慧系統。
為什麼適合人工智慧？
與 Java 完全可互通的程式碼和程式庫提供了對其經過考驗的生態系統的存取。
物件導向和函數式程式設計結構的靈活結合可提高生產力
透過 Akka 和 Spark 整合提供並發和分散式運算支持
一個不斷發展的社區，擁有專用的人工智慧庫和應用程序
理想的人工智慧應用領域
機器學習平台、超低延遲應用程式、媒體串流服務
10.斯威夫特
隨著 Apple 積極增強跨 iOS、iPadOS 和 MacOS 裝置的 CoreML 和 CreateML 功能，Swift 將呈指數級增長，以創造引人入勝的消費者 AI 體驗。
為什麼適合人工智慧？
為最佳化機器碼而編譯的 Swift 程式碼有助於在 Apple 裝置上高效整合 ML 模型。
Swift for TensorFlow 將完整的 TensorFlow 支援直接引入到 Swift 應用程式中。
Apple 透過視覺、語言、聲音和活動識別為其生態系統提供客製化的 ML 模型。
跨平台 SwiftUI 框架簡化介面設計
>
理想的人工智慧應用領域
iOS 行動應用程式、Apple Watch 生產力功能、MacOS 使用者體驗增強
結論
我們希望您喜歡這本有關人工智慧十大程式語言的詳細指南，它們使我們今天見證了人工智慧的巨大進步。
過去十年，人工智慧在電腦視覺、對話介面和自主性方面取得了令人難以置信的進展。這項技術預計將在未來幾年改變社會。要創建創新的解決方案，必須具備紮實的程式設計基礎並創造性地使用不同的人工智慧程式語言。這將有助於我們創造能夠改變世界的尖端發展。
為了更好地掌握這 10 種人工智慧程式語言，請考慮諮詢該領域的一些專家。 Invoidea 是德里領先的網頁開發服務供應商，將透過其專業團隊為您提供相同的幫助。
鑑於現實世界應用程式的令人難以置信的多樣性 - 從機器學習到數據分析到定量建模到行動開發。許多人工智慧程式語言正在推動當前的人工智慧革命。
頂級人工智慧程式語言
人工智慧 (AI) 正在重塑我們與科技互動的方式，其核心是人工智慧程式語言，為這些令人難以置信的進步提供動力。為人工智慧開發選擇正確的程式語言至關重要，因為每種語言都具有獨特的優 牙買加電話號碼數據 勢和功能。從 Python 的多功能性到 R 的統計能力、Java 的穩健性、Julia 的速度以及 C++ 的特殊性，每種語言在塑造人工智慧應用程式的未來方面都發揮著關鍵作用。
以下是 10 種人工智慧程式語言的深入指南：
1.Python
Python 已經鞏固了自己作為人工智慧頂級程式語言的地位，特別是在機器學習和資料科學領域。
每天有超過 50% 的數據專業人員廣泛使用它。
為什麼適合人工智慧？
包括數學/科學計算 (NumPy)、數據分析 (Pandas)、統計 (StatsModels) 和令人驚嘆的視覺化 (Matplotlib、Seaborn) 的庫
用於建置和部署的領先機器學習框架，例如 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Scikit-Learn
Django 和 Flask 等成熟的 Web 框架簡化了Web 開發中的 AI開發和託管。
簡潔、易於閱讀的語法和程式碼佈局支援透過 MVP 階段快速迭代 AI 系統建模。
充滿活力、活躍的開源社群不斷利用最新技術改進庫。
理想的人工智慧應用領域
通用機器學習、深度學習、數據科學平台、人工智慧驅動的網路應用程式、數據分析儀表板
2. 口齒不清
雖然如今在專業領域中並未廣泛使用，但 Lisp 開創了電腦科學中許多對人工智慧至關重要的開創性概念。它直接影響了無數用於人工智慧和機器學習的現代程式語言。
為什麼適合人工智慧？
作為一種專注於抽象的極其靈活的語言，它可以透過清單等資料結構創造性地表示複雜的人工智慧問題空間。
它們是動態類型語言，其中類型是在運行時根據動態環境確定的——對於人工智慧代理與現實世界環境互動至關重要。
支援自修改程序、垃圾收集和自動記憶體管理
優雅地呼叫自己的遞歸函數
理想的人工智慧應用領域
基礎人工智慧研究、認知心理學與神經科學研究
3.C++
對於涉及海量資料集且速度和效率至關重要的超高效能運算應用程序，C++ 成為人工智慧的頂級程式語言。
為什麼適合人工智慧？
對於需要處理資源密集型影像資料的複雜模擬、實體引擎和電腦視覺管道至關重要
演算法交易系統可分析數十億個金融市場數據點以發現預測訊號。
Unreal 和 Unity 等遊戲引擎，用於嵌入由 AI 驅動的 NPC 行為
與 TensorFlow 和 PyTorch 以及數學函式庫（例如用於線性代數的 Eigen 和 Boost）進行本地交互作用。
理想的人工智慧應用領域
自動駕駛車輛系統、機器人、定量金融策略、高性能電腦圖形、視訊渲染
4.Java
雖然 Java 並非專門為人工智慧程式語言而定制，但其巨大的多功能性、效率和跨平台可移植性使其成為大型組織的理想選擇。它能夠可靠地大規模建置和部署機器學習系統。
為什麼適合人工智慧？
鑑於超過 90% 的財富 500 強公司依賴 Java 基礎設施，整合高效能 AI 驅動的 Java 應用程式非常簡單。
它包括 DeepLearning4j、Weka 和 OpenNLP 等堅如磐石的庫，支援神經網路、資料探勘和自然語言處理。
Android 支援允許由裝置上的機器學習模型支援的 複雜行動應用程式開發。
理想的人工智慧應用領域
任務關鍵型企業人工智慧軟體、大數據分析、智慧型行動應用程式開發
5.R
雖然 Python 引領了可操作機器學習系統的全端部署，但 R 主導了對於從資料中發現見解至關重要的分析。透過其龐大的經過實戰考驗的軟體包生態系統，這種人工智慧程式語言專為統計建模而客製化。
為什麼適合人工智慧？
超過 45% 的資料科學家、統計學家和定量分析師廣泛使用統計學習技術。
它包括黃金標準包，如 dplyr 和 data。用於快速資料操作的表
像 ggplot2 這樣出色的視覺化引擎可以產生出版級的圖形。
計量經濟學、心理計量學和金融領域的特定軟體包
支援所有標準 ML 演算法 - 回歸、隨機森林、GAM 等。
理想的人工智慧應用領域
數據科學、商業智慧、財務分析、生物資訊學
6.茱莉亞
Julia 將類似於 Python 的快速原型設計功能與透明快速、及時編譯的執行速度相結合，使其在涉及大量資料集的技術計算領域中脫穎而出。
為什麼適合人工智慧？
無縫整合 Python 包，同時透過 LLVM 編譯優化的機器碼，速度更快。
具有預設參數類型和多重分派的動態類型語法使這種人工智慧程式語言極具表現力。
內建支援跨並行架構的程式碼超級優化
用於微分方程求解、定量金融、生命科學的專用軟體包
理想的人工智慧應用領域
資料工程、生物資訊研究、演算法交易平台開發
7.哈斯克爾
憑藉不可變的程式碼和數學抽象，Haskell 的純函數式方法使其非常適合使用特定領域的語言進行創新。這種人工智慧程式語言具有不安全的失敗技術，例如人工智慧系統的程式合成和程式碼驗證。
為什麼適合人工智慧？
不可變狀態的引用透明度為形式驗證模型的正確性提供了巨大的等式推理能力。
Glasgow Haskell 編譯器最佳化了多核心或分散式執行的巢狀並行性。
惰性求值模型理論上可以透過流實現無限的資料結構。
使用自訂類型將系統建模為抽象層，從而實現更好的泛化學習
理想的人工智慧應用領域
先進的人工智慧研究技術，高保證的醫療分析
8.序言
Prolog 遵循與傳統命令式方法截然不同的宣告式邏輯程式設計範例。這些用於人工智慧和機器學習的程式語言為設計人工智慧系統提供了新的視角，特別是涉及基於規則的知識表示和自然語言處理。
為什麼適合人工智慧？
專注於透過事實、規則和查詢對問題進行優雅的建模 - 與人類交換知識的方式非常相似
透過邏輯解析，能夠直觀地編碼針對醫療診斷等專業領域定制的自訂 AI 邏輯
與 Python、Java、C++ 和 REST API 整合可以建構客製化的混合 AI 系統。
愛丁堡大學等先鋒機構積極研究現代擴展
理想的人工智慧應用領域
對話式聊天機器人、智慧個人助理、客製化專家系統
9.斯卡拉
Scala 提供了靜態型別 Java 的編譯時型別安全性和效能以及動態語言的表現力。這種人工智慧程式語言使其能夠可靠地用於大規模資料工程管道和商業部署的人工智慧系統。
為什麼適合人工智慧？
與 Java 完全可互通的程式碼和程式庫提供了對其經過考驗的生態系統的存取。
物件導向和函數式程式設計結構的靈活結合可提高生產力
透過 Akka 和 Spark 整合提供並發和分散式運算支持
一個不斷發展的社區，擁有專用的人工智慧庫和應用程序
理想的人工智慧應用領域
機器學習平台、超低延遲應用程式、媒體串流服務
10.斯威夫特
隨著 Apple 積極增強跨 iOS、iPadOS 和 MacOS 裝置的 CoreML 和 CreateML 功能，Swift 將呈指數級增長，以創造引人入勝的消費者 AI 體驗。
為什麼適合人工智慧？
為最佳化機器碼而編譯的 Swift 程式碼有助於在 Apple 裝置上高效整合 ML 模型。
Swift for TensorFlow 將完整的 TensorFlow 支援直接引入到 Swift 應用程式中。
Apple 透過視覺、語言、聲音和活動識別為其生態系統提供客製化的 ML 模型。
跨平台 SwiftUI 框架簡化介面設計
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理想的人工智慧應用領域
iOS 行動應用程式、Apple Watch 生產力功能、MacOS 使用者體驗增強
結論
我們希望您喜歡這本有關人工智慧十大程式語言的詳細指南，它們使我們今天見證了人工智慧的巨大進步。
過去十年，人工智慧在電腦視覺、對話介面和自主性方面取得了令人難以置信的進展。這項技術預計將在未來幾年改變社會。要創建創新的解決方案，必須具備紮實的程式設計基礎並創造性地使用不同的人工智慧程式語言。這將有助於我們創造能夠改變世界的尖端發展。
為了更好地掌握這 10 種人工智慧程式語言，請考慮諮詢該領域的一些專家。 Invoidea 是德里領先的網頁開發服務供應商，將透過其專業團隊為您提供相同的幫助。