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人工智能学习用什么编程软件好?

CorwienCorwien 回答3 收藏1
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3条回答

Seay

Seay

回答于2022-06-22 19:07

人工智能目前主流还是用的python语言和C/C++。

其实大家在网上搜索,都可以查得到,人工智能用的是python语言。实际呢。人工智能的底层逻辑都是用C/C++写的。python只是负责来写一些实现的逻辑。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++写的,因为是计算密集型,还需要非常精细的优化,还需要GPU,还需要专用硬件的接口之类的。而这些,只有C/C++可以做到。

而之所以用到python,是因为python的易上手和胶水语言的特性。C/C++需要一个其他语言到C/C++的挂跨语言接口,那么基于python的特性,python是首选。

所以目前人工智能编程主要的语言是C/C++,其次是python。

希望以上的回答能对你有用,谢谢~

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rollback

rollback

回答于2022-06-22 19:07

一个非常好的问题。Python在AI算法领域是主流开发语言,Python语法灵活、功能强大、使用方便,尤其是随着近几年人工智能深度学习快速发展,学习使用Python编程的程序员越来越多。

一,Python语言

Python是一种跨平台的解释性脚本语言,最初用于编写自动化脚本,随着版本迭代和功能扩展,越来越多被用于大型的项目开发。在应用于人工智能算法开发时,数据可视化功能非常受到欢迎。

二,Python在线练习题库

HackerRank在线编程网站,名字起的很大气,Hacker排行榜。其实里面有很多针对初学者的编程练习题,覆盖了不同难度和功能分类。

三,开发工具

不仅Python语言好学,而且开发环境容易搭建,Jupyter Notebook和AI互相搭台,共同助推Python繁荣了起来。

Jupyter Notebook是一个交互式笔记本,便于创建和共享程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown。

四,安装Jupyter Notebook

以pip安装为例:

1)安装Python,建议Python3

2)安装Jupyter和Notebook

pip install jupyterlab
pip install notebook
jupyter notebook

3)启动成功后,浏览器打开页面

http://localhost:8888/



我是工作多年的Web应用架构师,陆续发布关于软件开发方面的文章,欢迎关注我,沟通交流心得和经验。

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zengdongbao

zengdongbao

回答于2022-06-22 19:07

不应该是什么软件,而是怎么编程语言。

python

python语法简洁有力,已成为开发人员最喜欢的AI编程语言之一。python在机器学习上比c或Java语言更体贴地照顾开发人员。

它也是一种高度可移植的跨开发语言,如Linux、Windows、Mac OS和Unix。允许开发人员创建交互式、交互式、模块化、动态的可移动软件应用程序的web开发也很受欢迎。这样可以比Java占优势。

python是一种多范式编程语言,它支持面向对象、基于进程和基于函数的三种编程风格。它还支持开发神经网络和NLP解决方案,提供方便的库和简洁的语法结构。

优点:

1、python拥有丰富多样的库和工具

2、算法测试支持

3、面向python对象的设计提供了开发人员效率

与4、Java、c等相比,python的开发速度最快

缺点:

1 .在与其他语言混合的AI编程中习惯使用Python的开发人员可能很难满足简洁的语法。

与2、c和Java不同,Python是AI开发中编译和执行速度减慢的解释型语言。

3、移动计算不当

c

优点

世界上最快的计算机语言c提供最快的运行时间和响应时间,适用于耗时的AI编程项目,经常用于搜索引擎和游戏产品。c还允许广泛使用算法,在使用AI技术统计时效率很高。另一个重要因素是继承和数据隐藏,c在开发时支持代码重用,从而节省了时间和成本。

适用于c机器学习和神经网络开发。

缺点

1、多任务处理不太强;仅适用于实施特定系统或算法的核心或基础。

2,c遵循自下而上的方法,开发非常复杂。

Java

Java也是一种多范式语言,它遵循面向对象开发和一次性写入读取、随处执行(WORA)的原则。它也是一种AI编程语言,可以在任何支持Java的平台上运行,无需重新编译。

Java是最常用的语言之一,而不仅仅是AI开发领域。从c和c派生出很多语法。Java不仅适用于NLP和搜索算法,还适用于神经网络。

Lisp

优点

Lisp是继fortran之后计算机编程语言系列中第二古老的编程语言。随着时间的推移,LISP发展成了强大、动态的编码语言。

有些人认为Lisp是为开发者提供最大自由的最佳AI编程语言。使用Lisp作为人工智能具有灵活性,因此可以快速设计和实验原型,进而促进Lisp在AI开发中的发展。例如,Lisp具有独特的微系统,用于发现和实现不同级别的智能。与大多数AI语言不同,Lisp在解决特定问题方面效率更高,并接受开发人员编写的解决方案的整体要求。也适用于总结逻辑项目和机器学习。

缺点

很少开发人员熟悉Lisp编程。

作为一种复古的编程语言,Lisp需要根据用途配置新的软件和硬件。

prolog

prolog也是古代的编程语言之一,也适用于编程AI的开发。与Lisp类似,它是人工智能的主要开发语言,具有开发人员首选的灵活框架的独特机制。Prolog是基于规则的和声明语言,包含规定人工智能语言编码的事实和规则。

prolog支持人工智能的基本机制,如模式匹配、基于树的数字结构和AI编程所需的自动回溯机制。

Prolog除了AI项目外,还广泛用于医疗软件系统的构建。

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