5 Programmiersprachen zum Erlernen für die KI-Entwicklung

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Programmiersprachen sind wichtig, weil sie die Werkzeuge sind, mit denen Entwickler Software, Anwendungen und Websites erstellen. Verschiedene Programmiersprachen haben ihre eigene Syntax, Struktur und Funktionalität, wodurch sie für bestimmte Aufgaben und Projekte geeignet sind. Das Erlernen und Verstehen von Programmiersprachen ist für Entwickler unerlässlich, um effizienten und effektiven Code zu schreiben und mit anderen Entwicklern an Projekten zusammenzuarbeiten.

Hier sind fünf Programmiersprachen, die Sie für die KI-Entwicklung lernen sollten.

Python

Python ist aufgrund seiner Einfachheit, Lesbarkeit und Vielseitigkeit eine beliebte Wahl für die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI). Es verfügt über eine umfangreiche Sammlung von Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Datenanalyse, darunter TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn und NLTK.

Mit Hilfe dieser Tools kann man neuronale Netze erstellen und trainieren, mit riesigen Datensätzen arbeiten, natürliche Sprache interpretieren und vieles mehr. Außerdem ist Python eine beliebte Sprache für KI-Forschung und -Bildung, und es gibt zahlreiche Online-Tutorials und -Kurse für Leute, die dank ihrer Benutzerfreundlichkeit und Community-Unterstützung mit der KI-Entwicklung beginnen möchten.

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Lispeln

Lisp ist eine Programmiersprache, die Ende der 1950er Jahre entwickelt wurde und damit eine der ältesten noch heute verwendeten Programmiersprachen ist. Lisp ist bekannt für seine einzigartige Syntax und seine leistungsstarke Unterstützung für funktionale Programmierung.

Da es zur Entwicklung einiger der frühesten KI-Systeme verwendet wurde, hat Lisp traditionell einen erheblichen Einfluss auf den Bereich der KI. Lisp ist eine gute Wahl für die KI-Forschung und -Entwicklung, da es symbolische Berechnungen unterstützt und Code als Daten verarbeiten kann.

Trotz der Tatsache, dass Lisp nicht so häufig verwendet wird wie einige der anderen Sprachen, die zuvor in der Entwicklung von KI besprochen wurden, hat es dennoch eine treue Anhängerschaft unter KI-Experten. Die Ausdruckskraft und die Komplexitätshandhabungsfähigkeiten von Lisp werden von vielen KI-Forschern und -Entwicklern geschätzt. Common Lisp Artificial Intelligence (CLAI) und Portable Standard Lisp (PSL) sind zwei bekannte KI-Frameworks und -Bibliotheken, die in Lisp implementiert sind.

CLAI und PSL sind beide Lisp-basierte Frameworks für künstliche Intelligenz, wobei sich CLAI auf Expertensysteme konzentriert und PSL eine portable Implementierung der Programmiersprache Common Lisp bereitstellt.

Java

Java ist eine Allzweck-Programmiersprache, die häufig bei der Entwicklung umfangreicher KI-Unternehmensanwendungen verwendet wird. Aufgrund des Rufs von Java für Sicherheit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit wird es häufig verwendet, um anspruchsvolle KI-Systeme zu erstellen, die riesige Datenmengen verwalten müssen.

Deeplearning4j, Weka und Java-ML sind nur einige der in Java verfügbaren Bibliotheken und Frameworks für die KI-Entwicklung. Mit Hilfe dieser Tools können Sie neuronale Netze erstellen und trainieren, Daten verarbeiten und mit maschinellen Lernalgorithmen arbeiten.

Darüber hinaus ist Java aufgrund seiner Plattformfreiheit und Unterstützung für verteiltes Computing eine beliebte Alternative zum Erstellen von KI-Apps, die auf mehreren Geräten oder in verteilten Kontexten ausgeführt werden. Aufgrund der Akzeptanz von Java in der Unternehmensentwicklung stehen denjenigen, die mit der KI-Entwicklung in Java beginnen möchten, eine beträchtliche Java-Entwicklergemeinschaft und eine Fülle von Materialien zur Verfügung.

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C++

Bei der Entwicklung von KI ist C++ eine leistungsstarke Programmiersprache, die häufig verwendet wird, insbesondere wenn Algorithmen und Modelle erstellt werden, die schnell und effektiv sein müssen. Aufgrund seiner bekannten Low-Level-Hardwaresteuerung wird C++ häufig verwendet, um KI-Systeme zu erstellen, die eine präzise Kontrolle über Speicher- und Prozessorressourcen benötigen.

TensorFlow, Caffe und MXNet sind nur einige der Bibliotheken und Frameworks für die KI-Entwicklung, die in C++ verfügbar sind. Mit Hilfe dieser Tools können Sie neuronale Netze erstellen und trainieren, Daten verarbeiten und mit maschinellen Lernalgorithmen arbeiten.

C++ ist auch in der Spieleindustrie beliebt, wo es zum Erstellen von Echtzeit-Game-Engines und Grafikbibliotheken verwendet wird. Diese Erfahrung hat sich in der Entwicklung von KI-Anwendungen niedergeschlagen, die eine Echtzeitverarbeitung erfordern, wie beispielsweise autonome Fahrzeuge oder Robotik.

Obwohl C++ schwieriger zu erlernen sein kann als einige andere Sprachen, ist es aufgrund seiner Leistungsfähigkeit und Geschwindigkeit eine beliebte Wahl für den Aufbau leistungsstarker KI-Systeme.

R

R ist eine Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. R ist im Bereich der KI-Entwicklung weit verbreitet, insbesondere für die statistische Modellierung und Datenanalyse. R ist aufgrund seiner starken Unterstützung für statistische Analysen und Visualisierungen eine beliebte Wahl für die Entwicklung und Untersuchung von Modellen für maschinelles Lernen.

Caret, mlr und h2o sind nur einige der Bibliotheken und Frameworks, die in R für die Entwicklung von KI verfügbar sind. Der Aufbau und das Training neuronaler Netze, der Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens und die Verarbeitung von Daten werden durch diese Technologien ermöglicht.

In der akademischen Welt, wo Forschung und Datenanalyse üblich sind, ist R ebenfalls sehr beliebt. Forscher, die anspruchsvolle Datenanalysen durchführen oder Vorhersagemodelle erstellen möchten, verwenden es häufig aufgrund seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und seiner starken statistischen Analysefähigkeiten.

Welche Programmiersprache wird in der DApp-Entwicklung verwendet?

Die Blockchain-Technologie hat sich in einer Vielzahl von Branchen, vom Finanzwesen über das Gesundheitswesen bis hin zum Lieferkettenmanagement, zu einer disruptiven Kraft entwickelt. Infolgedessen besteht eine wachsende Nachfrage nach Entwicklern mit Fachwissen in Blockchain-Programmiersprachen.

Solidity ist eine der beliebtesten Programmiersprachen zum Erstellen von Smart Contracts auf der Ethereum-Blockchain, während JavaScript häufig zum Erstellen dezentraler Anwendungen (DApps) verwendet wird. Python ist eine flexible Sprache, die für eine Vielzahl von Blockchain-bezogenen Aufgaben verwendet wird, vom Entwurf von Analyseplattformen bis hin zur Erstellung von Smart Contracts, während Go und C++ beliebte Alternativen zum Erstellen von Hochleistungs-Blockchain-Systemen sind.

Es ist vorstellbar, dass neue Programmiersprachen als Antwort auf die Bedürfnisse von Entwicklern entwickelt werden, die in diesem faszinierenden und sich schnell ausbreitenden Thema arbeiten, während sich die Blockchain-Umgebung weiter verändert.