Künstliche Intelligenz ist mittlerweile ein fester Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden und bietet alle Vorteile, die sie in Hunderten von einzigartigen Anwendungsfällen und Situationen bietet, ganz zu schweigen davon, wie einfach und unkompliziert sie die Dinge für uns gemacht hat.

Mit dem Aufschwung in den letzten Jahren hat AI einen langen Weg zurückgelegt, um Unternehmen beim Wachstum und bei der Ausschöpfung ihres vollen Potenzials zu unterstützen. Diese Fortschritte in der KI wären ohne die Kernverbesserungen in den zugrunde liegenden Programmiersprachen nicht möglich gewesen .

Mit dem Boom der KI stieg der Bedarf an effizienten und qualifizierten Programmierern und Ingenieuren zusammen mit Verbesserungen der Programmiersprachen sprunghaft an. Obwohl es viele Programmiersprachen gibt, mit denen Sie mit der Entwicklung von KI beginnen können, ist keine einzelne Programmiersprache eine Komplettlösung für die KI-Programmierung, da verschiedene Ziele für jedes Projekt einen spezifischen Ansatz erfordern.

Wir werden einige der beliebtesten unten aufgeführten diskutieren und die Entscheidung Ihnen überlassen -

● Python

Python ist die mächtigste Sprache, die Sie noch lesen können.
- Pau Dubois

Python wurde 1991 entwickelt. Eine Umfrage ergab, dass mehr als 57% der Entwickler Python eher als C ++ als Programmiersprache ihrer Wahl für die Entwicklung von KI-Lösungen wählen . Python ist leicht zu erlernen und bietet Programmierern und Datenwissenschaftlern gleichermaßen einen einfacheren Einstieg in die Welt der KI-Entwicklung.

Python ist ein Experiment, wie viel Freiheit Programmierer brauchen. Zu viel Freiheit und niemand kann den Code eines anderen lesen. zu wenig und Ausdruckskraft ist gefährdet.

- Guido van Rossum

Mit Python erhalten Sie nicht nur eine hervorragende Community-Unterstützung und eine umfangreiche Sammlung von Bibliotheken, sondern genießen auch die Flexibilität, die die Programmiersprache bietet. Einige der Funktionen, die Sie am meisten von Python profitieren können, sind Plattformunabhängigkeit und umfangreiche Frameworks für Deep Learning und Machine Learning.

Die Freude am Codieren von Python sollte darin bestehen, kurze, prägnante und lesbare Klassen zu sehen, die in einer kleinen Menge klaren Codes viel Action ausdrücken - nicht in Unmengen von trivialem Code, der den Leser zu Tode langweilt.

- Guido van Rossum

Python Code Snippet Beispiel:

Einige der beliebtesten Bibliotheken sind -

● TensorFlow für Workloads zum maschinellen Lernen und zum Arbeiten mit Datensätzen

● Scikit-Learn zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen

● PyTorch für Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache

● Keras als Codeschnittstelle für hochkomplexe mathematische Berechnungen und Operationen

● SparkMLlib , wie die Bibliothek für maschinelles Lernen von Apache Spark, erleichtert das maschinelle Lernen für alle mit Tools wie Algorithmen und Dienstprogrammen

● MXNet als eine weitere Bibliothek von Apache zur Vereinfachung von Deep-Learning-Workflows

● Theano als Bibliothek zum Definieren, Optimieren und Auswerten mathematischer Ausdrücke

● Pybrain für leistungsstarke Algorithmen für maschinelles Lernen

Außerdem hat Python Java übertroffen und ist laut Beiträgen von GitHub-Repositories zur zweitbeliebtesten Sprache geworden . Tatsächlich nennt Stack Overflow es die "am schnellsten wachsende " Hauptprogrammiersprache. "

Python-Kurse für Anfänger -

● Java

Einmal schreiben, überall ausführen

Java gilt als eine der besten Programmiersprachen der Welt und die letzten 20 Jahre seiner Verwendung sind ein Beweis dafür.

Aufgrund seiner hohen Benutzerfreundlichkeit , Flexibilität und Plattformunabhängigkeit wurde Java für die Entwicklung von KI auf verschiedene Arten verwendet. Lesen Sie weiter, um einige davon zu erfahren:

● TensorFlow
Die Liste der unterstützten Programmiersprachen von TensorFlow enthält auch Java mit einer API. Die Unterstützung ist nicht so funktionsreich wie andere vollständig unterstützte Sprachen, aber sie ist vorhanden und wird in rasantem Tempo verbessert.

● Deep Java Library
Von Amazon entwickelt, um Deep Learning-Funktionen mit Java zu erstellen und bereitzustellen.

● Kubeflow
Kubeflow erleichtert die einfache Bereitstellung und Verwaltung von Stacks für maschinelles Lernen auf Kubernetes und bietet einsatzbereite ML-Lösungen.

● OpenNLP OpenNLP von
Apache ist ein maschinelles Lernwerkzeug für die Verarbeitung natürlicher Sprachen.

● Java-Bibliothek für maschinelles Lernen
Java-ML bietet Entwicklern verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen.

● Neuroph
Neuroph ermöglicht das Entwerfen neuronaler Netze mithilfe des Open-Source-Frameworks von Java mithilfe der GUI von Neuroph.

Wenn Java eine echte Garbage Collection hätte, würden sich die meisten Programme bei der Ausführung selbst löschen.
- Robert Sewell

Java Code Snippet Beispiel:

Java-Kurse für Anfänger -

● R.

R wurde von Ross Ihaka und Robert Gentleman erstellt. Die erste Version wurde 1995 veröffentlicht . R wird derzeit vom R Development Core Team verwaltet und ist die Implementierung der Programmiersprache S und hilft bei der Entwicklung statistischer Software und Datenanalyse.

Die Eigenschaften, die R unter Entwicklern für die KI-Programmierung gut geeignet machen, sind:

● Das grundlegende Merkmal von R, das große Zahlen gut verarbeiten kann, macht es mit seinem vergleichsweise unraffinierten NumPy-Paket besser als Python.

● Mit R können Sie an verschiedenen Programmierparadigmen wie funktionaler Programmierung, vektorieller Berechnung und objektorientierter Programmierung arbeiten.

Einige der für R verfügbaren AI-Programmierpakete sind:

● Gmodels bietet eine Sammlung verschiedener Tools für die Modellanpassung

● Tm als Framework für Text Mining-Anwendungen.

● RODBC als ODBC-Schnittstelle für R.

● OneR zur Implementierung des Klassifizierungsalgorithmus für maschinelles Lernen mit einer Regel, der für Modelle für maschinelles Lernen nützlich ist

R wird unter Data Minern und Statistikern häufig verwendet und bietet folgende Funktionen:

● Große Auswahl an Bibliotheken und Paketen, um die Funktionen zu erweitern

● Aktive und unterstützende Community

● Kann mit C, C ++ und Fortran zusammenarbeiten

● Mehrere Pakete erweitern die Funktionen

● Unterstützung für die Erstellung hochwertiger Grafiken

Etwas Interessantes -
Covid-19 Interaktive Karte mit R.

● Prolog

Prolog, kurz für Logic Programming , tauchte erstmals 1972 auf . Es ist ein aufregendes Werkzeug für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz , insbesondere der Verarbeitung natürlicher Sprache. Prolog eignet sich am besten zum Erstellen von Chatbots. ELIZA war der erste mit Prolog erstellte Chatbot , der jemals existiert hat.

Um Prolog zu verstehen, müssen Sie sich mit einigen grundlegenden Begriffen von Prolog vertraut machen, die die Funktionsweise von Prolog bestimmen. Diese werden im Folgenden kurz erläutert:

● Fakten definieren die wahren Aussagen

● Regeln definieren die Anweisung, jedoch mit zusätzlichen Bedingungen

● Ziele definieren, wo die übermittelten Aussagen gemäß der Wissensdatenbank stehen

● Abfragen definieren, wie Ihre Aussage wahr wird und wie Fakten und Regeln endgültig analysiert werden

Prolog bietet zwei Ansätze zur Implementierung von KI an, die seit langem in der Praxis sind und unter Datenwissenschaftlern und -forschern bekannt sind:

● Der symbolische Ansatz umfasst regelbasierte Expertensysteme, Theorembeweiser und auf Einschränkungen basierende Ansätze.

● Der statistische Ansatz umfasst neuronale Netze, Data Mining, maschinelles Lernen und mehrere andere.

● Lisp

Kurz für List Processing , ist es neben Fortran die zweitälteste Programmiersprache . Lisp wurde als einer der Gründerväter der KI bezeichnet und 1958 von John McCarthy gegründet .

Lisp ist eine Sprache, um das zu tun, was dir gesagt wurde.

-Kent Pitman

Lisp wurde als praktische mathematische Notation für Programme entwickelt und wurde bald zur Wahl der AI-Programmiersprache für Entwickler. Im Folgenden sind einige der Lisp-Funktionen aufgeführt, die es zu einer der besten Optionen für KI-Projekte zum maschinellen Lernen machen:

● Rapid Prototyping

● Dynamische Objekterstellung

● Speicherbereinigung

● Flexibilität

Mit wesentlichen Verbesserungen in anderen konkurrierenden Programmiersprachen haben einige für Lisp spezifische Funktionen ihren Weg in andere Sprachen gefunden. Einige der bemerkenswerten Projekte, an denen Lisp zu einem bestimmten Zeitpunkt beteiligt war, sind Reddit und HackerNews .

Nehmen Sie Lisp, Sie wissen, dass es die schönste Sprache der Welt ist - zumindest bis Haskell kam.
-Larry Wall

● Haskell

Haskell wurde 1990 definiert und nach dem berühmten Mathematiker Haskell Brooks Curry benannt . Es ist eine rein funktionale und statisch typisierte Programmiersprache , gepaart mit fauler Auswertung und kürzerem Code.

Es wird als sehr sichere Programmiersprache angesehen, da es tendenziell mehr Flexibilität bei der Behandlung von Fehlern bietet, da diese in Haskell im Vergleich zu anderen Programmiersprachen so selten auftreten. Selbst wenn sie auftreten, wird ein Großteil der nicht syntaktischen Fehler zur Kompilierungszeit anstatt zur Laufzeit abgefangen. Einige der von Haskell angebotenen Funktionen sind:

● Starke Abstraktionsfähigkeiten

● Integrierte Speicherverwaltung

● Wiederverwendbarkeit des Codes

● Leicht zu verstehen

SQL, Lisp und Haskell sind die einzigen Programmiersprachen, die ich gesehen habe, in denen man mehr Zeit mit Nachdenken als mit Tippen verbringt.
-Philip Greenspun

Seine Funktionen tragen zur Verbesserung der Produktivität des Programmierers bei. Haskell ist den anderen Programmiersprachen sehr ähnlich und wird nur von einer Nischengruppe von Entwicklern verwendet. Abgesehen von den Herausforderungen kann sich Haskell als genauso gut wie andere konkurrierende Sprachen für KI erweisen, da die Entwicklergemeinde sie zunehmend akzeptiert.

● Julia

Julia ist eine leistungsstarke und universelle dynamische Programmiersprache, die auf nahezu jede Anwendung zugeschnitten ist, sich jedoch hervorragend für numerische Analysen und Computerwissenschaften eignet. Für die Arbeit mit Julia stehen verschiedene Tools zur Verfügung:

● Beliebte Editoren wie Vim und Emacs

● IDEs wie Juno und Visual Studio

Einige der verschiedenen Funktionen von Julia, die es zu einer bemerkenswerten Option für KI-Programmierung, maschinelles Lernen, Statistik und Datenmodellierung machen, sind:

● Dynamisches Typsystem

● Integrierter Paketmanager

● Kann für paralleles und verteiltes Computing arbeiten

● Makros und Metaprogrammierfähigkeiten

● Unterstützung für mehrere Versendungen

● Direkte Unterstützung für C-Funktionen

Julia wurde entwickelt, um die Schwächen anderer Programmiersprachen zu beseitigen. Sie kann auch für Anwendungen des maschinellen Lernens mit Integrationen in Tools wie T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl und vielen anderen verwendet werden, die die von Julia bereitgestellte Skalierbarkeit nutzen.

Google Trend - Julia Interesse im Laufe der Zeit

Höhepunkte der JuliaCon 2019 -

Fazit

Mit mehreren AI-Programmiersprachen können AI-Ingenieure und Wissenschaftler die richtige auswählen, die den Anforderungen ihres Projekts entspricht. Jede AI-Programmiersprache hat ihre Vor- und Nachteile. Wenn diese Sprachen regelmäßig verbessert werden, wird es nicht lange dauern, bis die Entwicklung für KI komfortabler wird als heute, damit mehr Menschen an dieser Innovationswelle teilnehmen können. Hervorragende Community-Unterstützung hat die Situation für neue Menschen noch besser gemacht, und die Community-Beiträge zu mehreren Paketen und Erweiterungen erleichtern allen das Leben.

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Die 7 Programmiersprachen und Frameworks, die 2020 gelernt werden sollen

Über den Autor

Claire D . ist Content Crafter und Vermarkter bei Digitalogy - einem Marktplatz für Tech-Sourcing und kundenspezifisches Matchmaking, der Menschen mit vorab geprüften und erstklassigen Entwicklern und Designern verbindet, basierend auf ihren spezifischen Anforderungen auf der ganzen Welt. Verbinden Sie sich mit Digitalogy auf Linkedin , Twitter , Instagram .