Die 10 besten Programmiersprachen für die KI-Entwicklung
Programmiersprachen sind bekanntlich vielseitig und in den richtigen Händen zu großen Leistungen fähig. Die KI-Technologie (künstliche Intelligenz) ist auch darauf angewiesen, dass sie bei der Überwachung eines Systems, beim Auslösen von Befehlen, beim Anzeigen von Inhalten usw. ordnungsgemäß funktionieren.
Als Programmierer sollten Sie die besten Sprachen für die Entwicklung von KI kennenlernen. Im Folgenden sind 10 Optionen aufgeführt, die Sie in Betracht ziehen sollten und wie sie Ihren intelligenten Projekten zugute kommen können.
1. Python
Es ist vor allem die Benutzerfreundlichkeit von Python, die es zur beliebtesten Wahl unter KI-Entwicklern macht. Es ist jedoch auch eine leistungsstarke und weit verbreitete Programmiersprache, die komplizierte Prozesse für alle Arten von Aufgaben und Plattformen beherrscht.
Künstliche Intelligenz ist schon schwierig genug, daher ist ein Tool, das Ihnen das Programmieren erleichtert, von unschätzbarem Wert und spart Ihnen Zeit, Geld und Geduld.
Ein weiterer zu berücksichtigender Vorteil ist die grenzenlose Unterstützung durch Bibliotheken und Foren. Wenn Sie mit der Tkinter-GUI-Bibliothek Desktop-Apps in Python erstellen können, stellen Sie sich vor, was Sie mit Hilfe von Machine Learning-Bibliotheken wie NumPy und SciPy erstellen können.
2. Java
Hier ist eine weitere Programmiersprache, die KI-Programmierer mit ihrer Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und umfangreichen Unterstützung überzeugt. Java ist nicht so schnell wie andere Codierungstools, aber es ist leistungsstark und funktioniert gut mit KI-Anwendungen.
Ein wichtiges Merkmal ist die plattformübergreifende Kompatibilität, sodass Sie den Code nicht jedes Mal neu schreiben müssen, wenn Sie ein anderes System verwenden. Java produziert auch gute Visuals. Um die Qualität Ihrer KI-Grafik müssen Sie sich nicht so viele Sorgen machen.
Es gibt mehr Codierung als Python, aber die Gesamtergebnisse von Java im Umgang mit künstlicher Intelligenz machen es eindeutig zu einer der besten Programmiersprachen für diese Technologie.
3. JavaScript
Die Vor- und Nachteile sind denen von Java ähnlich, außer dass JavaScript eher für dynamische und sichere Websites verwendet wird. Programmierer, denen das Programmieren nichts ausmacht, werden es Python vorziehen.
Seine KI-Fähigkeiten beinhalten hauptsächlich Interaktivität, die reibungslos mit anderen Quellcodes wie CSS und HTML funktioniert. Es kann Front- und Backend-Funktionen verwalten, von Tasten und Multimedia bis hin zur Datenspeicherung.
JavaScript ist auch mit viel Unterstützung von Programmierern und ganzen Communities gesegnet. Schauen Sie sich Bibliotheken wie React.js, jQuery und Underscore.js an, um Ideen zu erhalten.
4. Skala
Scala nutzte die Java Virtual Machine (JVM)-Umgebung und entwickelte eine bessere Lösung für die Programmierung intelligenter Software. Es ist mit Java und JavaScript kompatibel und macht den Codierungsprozess einfacher, schneller und produktiver.
Dank der leistungsstarken Funktionen von Scala, wie leistungsstarke Funktionen, flexible Schnittstellen, Mustervergleiche und Browser-Tools, zahlt sich das Bemühen, Programmierer zu beeindrucken, aus. Es ist jetzt eine der besten Sprachen für die KI-Entwicklung.
Ein weiterer Vorteil, den Sie beachten sollten, ist der Scaladex, ein Index, der alle verfügbaren Scala-Bibliotheken und deren Ressourcen enthält.
5. Lispi
Lisp wurde in den 1960er Jahren entwickelt und ist die älteste Programmiersprache für die KI-Entwicklung. Es ist sehr intelligent und anpassungsfähig, besonders gut zum Lösen von Problemen, zum Schreiben von Code, der sich selbst modifiziert, zum Erstellen dynamischer Objekte und zum schnellen Prototyping.
Es gibt jedoch Nachteile. Die Syntax von Lisp ist im Vergleich zu modernen Computersprachen ungewöhnlich, was die Interpretation erschwert. Relevante Bibliotheken sind ebenfalls begrenzt, ganz zu schweigen von Programmierern, die Sie beraten.
Trotz seiner Mängel wird Lisp immer noch verwendet und es lohnt sich, zu prüfen, was es Ihren KI-Projekten bieten kann. Grammarly, DART und Routinic sind einige seiner Erfolgsgeschichten.
6. R
Wenn Sie mit KI arbeiten, bei der Daten analysiert und dargestellt werden, ist R Ihre bevorzugte Programmiersprache. Es ist ein Open-Source-Tool, das Daten verarbeiten, automatisch nach Belieben anwenden, Muster und Änderungen melden, bei Vorhersagen helfen kann und vieles mehr.
Abgesehen davon, dass R hauptsächlich statistischen Funktionen dient, ist R eine schwierig zu erlernende Sprache und sollte mit anderen zuverlässigen Tools kombiniert werden, um eine abgerundete Software und einen produktiven Workflow für Ihr Unternehmen zu erstellen.
Aber was R an Reichweite fehlt, macht es durch hohe Kompatibilität und großartigen Stil beim Erstellen von Grafiken wie Grafiken und Diagrammen wett, egal wie detailliert.
7. Prolog
Für eine logischere Art der Programmierung Ihres KI-Systems werfen Sie einen Blick auf Prolog. Software, die es verwendet, folgt einem grundlegenden Satz von Fakten, Regeln, Zielen und Abfragen anstelle von Sequenzen codierter Anweisungen.
Prolog kann Muster verstehen und abgleichen, Daten logisch finden und strukturieren und einen Prozess automatisch zurückverfolgen, um einen besseren Weg zu finden. Alles in allem ist der beste Weg, diese Sprache in der KI zu verwenden, die Problemlösung, bei der Prolog nach einer Lösung sucht – oder mehreren.
Daher seine Verwendung in Chatbots und virtuellen Assistenten wie Watson von IBM. Denken Sie daran, wie einfach, aber hilfreich diese Formen der intelligenten Kommunikation sind. Prolog ist vielleicht nicht so vielseitig oder einfach zu verwenden wie Python oder Java, aber es kann einen unschätzbaren Dienst bieten.
8. Julia
Julia ist ein weiteres High-End-Produkt, das einfach nicht den Status oder die Community-Unterstützung erreicht hat, die es verdient. Trotzdem enttäuschen seine Funktionen nicht. Diese Programmiersprache ist für allgemeine Aufgaben nützlich, funktioniert jedoch am besten mit Zahlen und Datenanalysen.
Es bietet mehrere Tools zum Erstellen einer dynamischen Oberfläche und beeindruckende Grafiken, um beispielsweise Ihre Daten zu visualisieren. Es gibt auch Speicherverwaltung, Metaprogrammierung und Debugging für Effizienz.
In Bezug auf KI-Fähigkeiten eignet sich Julia hervorragend für jedes Machine-Learning-Projekt. Egal, ob Sie vorgefertigte Modelle benötigen, bei Algorithmen helfen oder mit probabilistischer Programmierung spielen möchten, eine Reihe von Paketen erwartet Sie, darunter MLJ.jl, Flux.jl, Turing.jl und Metalhead.
9. Haskell
Wenn Sie vor allem reine Funktionalität wollen, ist Haskell eine gute Programmiersprache zum Erlernen. Es kann eine Weile dauern, den Dreh für die KI-Entwicklung zu finden, teilweise aufgrund des begrenzten Supports.
Aber seine Abstraktionsfähigkeiten machen es sehr flexibel, insbesondere im Umgang mit Fehlern. Die effiziente Speicherverwaltung und das Typensystem von Haskell sind wichtige Vorteile, ebenso wie Ihre Fähigkeit, Code wiederzuverwenden.
Es ist auch eine faule Programmiersprache, was bedeutet, dass sie nur Codestücke auswertet, wenn dies erforderlich ist. Einerseits kann es helfen, einen sehr intelligenten Prozess zu produzieren. Auf der anderen Seite kann es zu Verzögerungen kommen. Trotzdem kann das richtige Setup Haskell zu einem anständigen Werkzeug für KI-Entwickler machen.
10. C++
Dies mag eine der beliebtesten Sprachen sein, ist jedoch für die KI-Entwicklung nicht so effektiv wie die vorherigen Optionen. Das Hauptproblem in Bezug auf KI ist die Syntax von C++. Es ist zu kompliziert, schnell nützliche Codierungen für Machine- oder Deep-Learning-Anwendungen zu erstellen.
Gleichzeitig hätten wir TensorFlow, ein wichtiges Framework für maschinelles Lernen, ohne C++ nicht. Es bleibt ein leistungsstarkes und flexibles Werkzeug zum Entwerfen von Software, daher sollten Sie es für bestimmte Aufgaben und neben anderen Werkzeugen im Hinterkopf behalten.
Suchmaschinen wie Google nutzen beispielsweise seine Speicherfähigkeiten und schnellen Funktionen, um kurze Reaktionszeiten und ein effizientes Ranking-System zu gewährleisten. Mit anderen Worten, Sie können C++ gerne verwenden, aber tun Sie dies vorsichtig.
Entdecken Sie, was Sie mit KI-Programmierung erstellen können
Für die KI-Entwicklung stehen Ihnen mehrere Programmiersprachen zur Auswahl, je nachdem, wie einfach oder technisch Ihr Prozess sein soll. Ein weiterer zu berücksichtigender Faktor ist, welches System am besten für die von Ihnen entwickelte Software geeignet ist.
Eine Möglichkeit, die Frage anzugehen, besteht darin, sich die bereits verfügbaren beliebten Apps anzusehen. Was machen Sie? Wie funktionieren ihre grundlegenden oder interaktiven Funktionen? Welche Sprachen verwenden sie? Je mehr Sie herausfinden, desto mehr Ideen bekommen Sie.