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人工智能學習用什么編程軟件好?

CorwienCorwien 回答3 收藏1
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3條回答

Seay

Seay

回答于2022-06-22 19:07

人工智能目前主流還是用的python語言和C/C++。

其實大家在網上搜索,都可以查得到,人工智能用的是python語言。實際呢。人工智能的底層邏輯都是用C/C++寫的。python只是負責來寫一些實現的邏輯。例如第一步是什么、第二部是什么等等。

人工智能的核心算法都是用C/C++寫的,因為是計算密集型,還需要非常精細的優化,還需要GPU,還需要專用硬件的接口之類的。而這些,只有C/C++可以做到。

而之所以用到python,是因為python的易上手和膠水語言的特性。C/C++需要一個其他語言到C/C++的掛跨語言接口,那么基于python的特性,python是首選。

所以目前人工智能編程主要的語言是C/C++,其次是python。

希望以上的回答能對你有用,謝謝~

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rollback

rollback

回答于2022-06-22 19:07

一個非常好的問題。Python在AI算法領域是主流開發語言,Python語法靈活、功能強大、使用方便,尤其是隨著近幾年人工智能深度學習快速發展,學習使用Python編程的程序員越來越多。

一,Python語言

Python是一種跨平臺的解釋性腳本語言,最初用于編寫自動化腳本,隨著版本迭代和功能擴展,越來越多被用于大型的項目開發。在應用于人工智能算法開發時,數據可視化功能非常受到歡迎。

二,Python在線練習題庫

HackerRank在線編程網站,名字起的很大氣,Hacker排行榜。其實里面有很多針對初學者的編程練習題,覆蓋了不同難度和功能分類。

三,開發工具

不僅Python語言好學,而且開發環境容易搭建,Jupyter Notebook和AI互相搭臺,共同助推Python繁榮了起來。

Jupyter Notebook是一個交互式筆記本,便于創建和共享程序文檔,支持實時代碼,數學方程,可視化和 markdown。

四,安裝Jupyter Notebook

以pip安裝為例:

1)安裝Python,建議Python3

2)安裝Jupyter和Notebook

pip install jupyterlab
pip install notebook
jupyter notebook

3)啟動成功后,瀏覽器打開頁面

http://localhost:8888/



我是工作多年的Web應用架構師,陸續發布關于軟件開發方面的文章,歡迎關注我,溝通交流心得和經驗。

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zengdongbao

zengdongbao

回答于2022-06-22 19:07

不應該是什么軟件,而是怎么編程語言。

python

python語法簡潔有力,已成為開發人員最喜歡的AI編程語言之一。python在機器學習上比c或Java語言更體貼地照顧開發人員。

它也是一種高度可移植的跨開發語言,如Linux、Windows、Mac OS和Unix。允許開發人員創建交互式、交互式、模塊化、動態的可移動軟件應用程序的web開發也很受歡迎。這樣可以比Java占優勢。

python是一種多范式編程語言,它支持面向對象、基于進程和基于函數的三種編程風格。它還支持開發神經網絡和NLP解決方案,提供方便的庫和簡潔的語法結構。

優點:

1、python擁有豐富多樣的庫和工具

2、算法測試支持

3、面向python對象的設計提供了開發人員效率

與4、Java、c等相比,python的開發速度最快

缺點:

1 .在與其他語言混合的AI編程中習慣使用Python的開發人員可能很難滿足簡潔的語法。

與2、c和Java不同,Python是AI開發中編譯和執行速度減慢的解釋型語言。

3、移動計算不當

c

優點

世界上最快的計算機語言c提供最快的運行時間和響應時間,適用于耗時的AI編程項目,經常用于搜索引擎和游戲產品。c還允許廣泛使用算法,在使用AI技術統計時效率很高。另一個重要因素是繼承和數據隱藏,c在開發時支持代碼重用,從而節省了時間和成本。

適用于c機器學習和神經網絡開發。

缺點

1、多任務處理不太強;僅適用于實施特定系統或算法的核心或基礎。

2,c遵循自下而上的方法,開發非常復雜。

Java

Java也是一種多范式語言,它遵循面向對象開發和一次性寫入讀取、隨處執行(WORA)的原則。它也是一種AI編程語言,可以在任何支持Java的平臺上運行,無需重新編譯。

Java是最常用的語言之一,而不僅僅是AI開發領域。從c和c派生出很多語法。Java不僅適用于NLP和搜索算法,還適用于神經網絡。

Lisp

優點

Lisp是繼fortran之后計算機編程語言系列中第二古老的編程語言。隨著時間的推移,LISP發展成了強大、動態的編碼語言。

有些人認為Lisp是為開發者提供最大自由的最佳AI編程語言。使用Lisp作為人工智能具有靈活性,因此可以快速設計和實驗原型,進而促進Lisp在AI開發中的發展。例如,Lisp具有獨特的微系統,用于發現和實現不同級別的智能。與大多數AI語言不同,Lisp在解決特定問題方面效率更高,并接受開發人員編寫的解決方案的整體要求。也適用于總結邏輯項目和機器學習。

缺點

很少開發人員熟悉Lisp編程。

作為一種復古的編程語言,Lisp需要根據用途配置新的軟件和硬件。

prolog

prolog也是古代的編程語言之一,也適用于編程AI的開發。與Lisp類似,它是人工智能的主要開發語言,具有開發人員首選的靈活框架的獨特機制。Prolog是基于規則的和聲明語言,包含規定人工智能語言編碼的事實和規則。

prolog支持人工智能的基本機制,如模式匹配、基于樹的數字結構和AI編程所需的自動回溯機制。

Prolog除了AI項目外,還廣泛用于醫療軟件系統的構建。

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