“8 Ngôn ngữ lập trình cần thiết nhất trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo”

Bài viết này mô tả hầu hết các ngôn ngữ lập trình quan trọng trong lĩnh vực AI và ML

chúng ta sẽ đi qua tám cái quan trọng nhất ngôn ngữ lập trình trong lĩnh vực AI và máy học. Đây là những ngôn ngữ mà nhà tuyển dụng muốn các nhà phát triển của họ biết, cũng như những ngôn ngữ có nhiều khả năng giúp bạn có được công việc nhất. công việc được trả lương cao trong ngành AI và máy học.

1. Trăn: con trăn là ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất trong học máy Và trí tuệ nhân tạo Hôm nay. Nó đóng vai trò là nền tảng cho hầu hết AI vì đây là ngôn ngữ cơ bản nhưng mạnh mẽ. Nhiều lập trình viên đã tiến hành phân tích lợi ích chi phí cho thấy rằng việc sử dụng Python tăng tốc độ phát triển mà không làm giảm chất lượng.

2. Ngôn ngữ R: Một ngôn ngữ thường được sử dụng bởi các chuyên gia chuyên đánh giá, phân tích và thao tác dữ liệu thống kê. R cho phép bạn tạo đồ họa đọc ấn phẩm chứa đầy các phương trình và phép tính toán học.

3. nói ngọng: Lisp cung cấp nhiều lợi thế vẫn còn phù hợp trong thế kỷ XXI. Nó vượt trội trong việc tạo nguyên mẫu và cho phép tạo các mục mới dễ dàng, năng động trong khi tự động dọn rác. Chu trình phát triển Lisp giúp dễ dàng đánh giá các biểu thức và chức năng cấu trúc lại trong một ứng dụng đang chạy.

4. Lời mở đầu: Prolog có một số ứng dụng bên ngoài lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Nó cũng rất tốt cho AI Prolog xuất sắc trong việc khớp mẫu nhờ cấu trúc dữ liệu dựa trên cây và tính năng quay lui tự động. Đó là một mũi tên tuyệt vời cần có trong ống tên của bạn với tư cách là một chuyên gia AI.

5. Java: Java có khả năng giúp bạn thăng tiến nghề nghiệp vì đây là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trên hành tinh và có thể được sử dụng trong nhiều tình huống khác ngoài AI. Nó rất phổ biến vì khả năng thích ứng và có thể được sử dụng cùng nhau. với các thuật toán, mạng lưới thần kinh nhân tạo và các thành phần quan trọng khác của AI

6. C++: C++ được biết đến với hiệu suất và hiệu quả, khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời để xây dựng các mô hình AI trong các tình huống sản xuất trong đó tài nguyên bị hạn chế và tốc độ là yếu tố quan trọng.

7. Julia: Julia đang nổi lên nhanh chóng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhờ hình ảnh mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu và giao diện động. Cú pháp đơn giản, cấp cao và khả năng tính toán đặc biệt của Julia khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển AI. Khả năng dễ dàng giao tiếp với các thư viện hiện có bằng các ngôn ngữ như C và Python mở rộng sức hấp dẫn của nó bằng cách cho phép nó được tích hợp liền mạch vào các dự án hiện tại.

8. Haskell: Quản lý bộ nhớ trong Haskell rất hiệu quả. Hiệu quả quản lý bộ nhớ của Haskell giúp nó giảm mức tiêu thụ tài nguyên và khả năng xảy ra các sự cố lập trình phổ biến như các biến chưa được khởi tạo hoặc con trỏ null. Hệ thống kiểu mạnh mẽ và nguồn gốc toán học của Haskell làm cho nó rất phù hợp với các thuật toán phức tạp và các nhiệm vụ thao tác dữ liệu, thường gặp trong các ứng dụng AI và máy học.