로봇을위한 프로그래밍 언어

인공 지능은 1950 년대 이후에 있었지만 소프트웨어 개발자가 기대했던대로 AI를 응용 프로그램으로 구축 할 수있는 것은 지난 10 년 동안 만 사용되었습니다. 프로그래밍 언어는 AI 개발 프로젝트의 중추이며, 도움을 받아 소프트웨어 개발자는 과학자들이 서로 의사 소통하기 위해 사용하는 고도로 전문화 된 언어를 알 필요없이 새로운 AI 솔루션을 만들 수 있습니다.
그렇다면 AI는 전 세계 산업간에 어떻게 활용되고 있습니까?

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이 기사에서는 AI에 가장 적합한 프로그래밍 언어와 이러한 언어가 제공하는 장점을 다룰 것입니다.

1) 파이썬

Python은 강력한 데이터 과학 및 기계 학습 기능으로 인해 AI에 적합합니다. 빠른 계산 능력과 가독성은 데이터 과학자에게 최고의 선택입니다. Python을 사용하면 데이터 과학자는 계산 속도에 대해 걱정하지 않고 크고 복잡한 데이터 세트를 분석 할 수 있습니다.

Python은 파이브레인, NeuralTalk2 및 Pytorch와 같은 AI 관련 패키지 목록을 보유하고 있으며, Tensorflow는 현재 Pytorch보다 더 널리 사용되고 있지만 몇 년 동안 인기가 인기가 고유 한 기능 덕분에 Tensorflow와 동일 할 수 있습니다. Pytorch가 최근 출시되었습니다. 평등.

이러한 고유 한 기능에는 딥 러닝 네트워크의 GPU 가속도 외에 가변적 인 정밀도가 포함되며 최신 버전의 Pytorch는 여러 장치도 지원합니다. 이로 인해 Python은 C ++ 또는 Java (초보자와의 인기)보다 쉽게 학습 할 수 있습니다. Python은 또한 전문가가 사용하는 가장 인기있는 언어 중 하나입니다.

개발자는 지속적으로 새로운 라이브러리를 추가하거나 기존 라이브러리를 업그레이드하기 때문에 Python은 개발 측면에서 다른 언어보다 뒤떨어지지 않습니다. C ++ 또는 Java를 알고 있지만 신경망이나 딥 러닝 방법에 너무 익숙하지 않은 경우 Numpy Library에서 830 개 이상의 클래스를 사용하여 필요한 것을 쉽게 선택할 수 있습니다.

AI에서 Python 사용의 이점

Python에는 기계 학습을 통해 프로그래밍을 단순화 할 수있는 많은 라이브러리가 있습니다.
AI 기반 프로젝트를 수행하는 경우 Python 라이브러리가 모든 요구를 충족시킬 수 있습니다.
새로운 개발자는 학습 곡선이 더 단순하고 대부분의 프로그래밍 언어에 비해 학습하기가 더 쉽기 때문에 Python을 배우는 것이 더 적절합니다.
강력한 기계 학습 프레임 워크, 파이브레인 및 개발자가 항상 질문을하고 관련 답변을받을 수있는 적극적인 사용자 커뮤니티가 있습니다.

2) r 언어

R 언어는 통계 분석 및 과학 컴퓨팅을 지원하는 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. R 프로그래밍 언어는 대화 형 그래프 및 기타 고급 시각화를 생성하는 데 도움이됩니다. 간단한 선형 회귀에서 복잡한 3D 시뮬레이션에 이르기까지 모든 유형의 데이터 분석을 처리 할 수 있습니다. 누구나 R을 사용할 수 있습니다.

프로그래밍 언어로서 R은 통계 컴퓨팅에서 머신 러닝 기술에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램에 사용됩니다. r은 객체 지향 프로그래밍, 고도로 확장 가능하며 중단없이 고성능 계산을 수행 할 수 있으며 사용하기에 충분히 다재다능합니다. 큰 사용자 기반을 사용한 예측.

ai에서 r을 사용하는 이점

R 언어는 다량의 데이터를 처리 할 때 매우 계산적으로 강력합니다.
수학적 기능을 적용하는 R 언어의 능력은 복잡한 의사 결정 프로세스를 갖춘 프로그램을 만드는 데 더 인기가 있습니다.
r 언어 오픈 소스 도구 인 언어는 수수료를 청구하지 않고 동일한 기능을 제공합니다.
R 언어는 빅 데이터 세트에서 새로운 패턴을 찾는 데 탁월합니다. R 언어 의이 기능은 특히 고객 정보를 분석하고 비즈니스 마케팅 및 운영에 해당 정보를 사용해야하는 벤처 회사에서 특히 인기가 있습니다.

3) Java

Java는 오늘날 가장 인기있는 프로그래밍 언어 중 하나로 평가되었습니다. Java는 객관적 지향적 특성으로 우리는 작업을 쉽고 빠르게 성취 할 수있게 해줍니다. 동시성을 지원하는 것이 내장되어 있기 때문에 Java에서 스레딩 및 멀티 스레딩 기능을 사용하기 쉽습니다.

많은 프로그래밍 언어 (예 : Ruby on Rails, Python 및 Node.js)는 Java와 함께 사용할 수있는 포괄적 인 프레임 워크를 제공하기 때문에 Java와 함께 사용할 수 있습니다.

AI에서 Java 사용의 이점

Java 프로그래밍 언어에는 AI 프로그램 개발에 특히 적합한 몇 가지 기능이 있습니다. Java는 객체 지향적 인 프로그래밍 언어입니다.
Java는 읽을 수 있습니다. 개발자가 종종 다른 시간대와 다른 속도로 다른 많은 팀원들과 대규모 프로젝트를 진행할 때 매우 중요한 기능입니다.
프로그래머에게 여러 가지 이점을 보장하는 레벨 5 프로그래밍 언어입니다.
AI 응용 프로그램은 머신 러닝 알고리즘을 사용하기 때문에 사전 제작 된 라이브러리가 아닌 처음부터 코드를 작성하는 데 Java 코드보다 컴파일하는 데 시간이 오래 걸립니다.

4) LISP

원래 1958 년에 만들어진 LISP는 기능적 프로그래밍 언어이며 LISP의 모든 것이 표현임을 의미합니다. 다시 말해, 모든 코드 라인은 구체적인 작업을 수행합니다. 처음에는 약간 복잡하게 들릴 수 있지만 원하는 모든 것을 수행하기 위해 기능을 작성할 수 있으므로 LISP 구문을 이해하고 구축하는 것이 완전히 새로운 언어를 처음부터 배우는 것보다 쉽습니다.

따라서 Python 또는 C ++이라도 프로그래밍 경험이 있으면 LISP를 배우는 것이 어려운 일이 아닙니다.

AI에서 LISP 사용의 이점

거의 모든 주요 딥 러닝 프레임 워크는 핵심 운영을 위해 LISP에 의존하여 라이브러리 나 도구를 선택할 때 많은 유연성을 제공합니다.
코드는 환경 세부 사항을 고려하지 않고도 빠르게 실행됩니다.
추상적 인 작업에 적합합니다. 간단한 모델은 더 깊은 모델을 설명하는 데 사용되므로 프로그래머는 개별 구성 요소의 작동 방식을 이해할 필요가 없습니다.
초기 모델을 기반으로 한 예측이 잘못된 것으로 판명되면 LISP를 사용하면 시간이 지나면 모델을 다시 쓰는 것이 비교적 간단 해지고 작업 진행 상황에 너무 많이 방해하지 않습니다.

5) 프롤로그

Prolog는 정확한 구현을 작성하지 않고 달성해야 할 목표를 설명 할 수있는 선언적 프로그래밍 언어입니다. 프롤로그에서 지식은 사실과 규칙으로 표현됩니다. 사실은 딜리 가바가 예쁘거나 Zhang Yining이 탁구에서 타의 추종을 불허한다는 것과 같은 대상에 대한 진술입니다.

규칙은 기존 사실에서 새로운 사실을 추론하는 방법을 설명합니다. 예를 들어, 사람이 자녀가 많다고 말하면, 유추 된 새로운 사실은 그 사람에게 최소 2 명의 자녀가 있다는 것입니다. 이것은 프로그래머가 알고리즘에 더 적은 시간을 소비하고 목표에 대해 생각하는 데 더 많은 시간을 할애 할 수있는 AI 방법입니다.

AI에서 Prolog 사용의 이점

Prolog는 많은 양의 데이터를 빠르게 처리 할 수 있습니다.
Prolog는 그 진술에 대한 명성을 가지고 있으며 그것을 사용하는 사람들은 일반적으로 평균 프로그래머보다 똑똑합니다.
Prolog는 이러한 프로그램의 속도와 정확성을 높이는 데 도움이됩니다.
당신의 프로그램이 시간이 지남에 따라 (Skynet과 같은) 지각이되기를 원한다면 Prolog는 당신이 찾고있는 것일 수 있습니다! 프로그램을 수정하여 기능을 크게 향상시킬 수 있기 때문입니다.

6) C++

C ++은 인기있는 일반 목적 프로그래밍 언어입니다. Bell Labs의 Bjarne Stroustrup이 이끄는 컴퓨터 과학자 팀이 개발 한 고급 언어입니다. Windows, Linux 및 Mac OS X 운영 체제뿐만 아니라 스마트 폰 및 태블릿과 같은 모바일 장치에서 실행됩니다 .C ++은 게임, 앱 및 그래픽 프로그램을 개발하는 데 사용되었습니다.

C ++은 인공 지능 기술에 사용하도록 설계된 다른 소프트웨어 프로그램을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 복잡성과 개발 속도가 느리기 때문에 GUI (그래픽 사용자 인터페이스) 설계 또는 빠른 프로토 타이핑과 같은 작업에는 적합하지 않습니다.

ai에서 c ++ 사용의 이점

C ++은 기계 학습 프로토 타이핑 및 생산에 도움이되므로 복잡한 모델을 쉽고 빠르게 메모리에로드 할 수 있도록 도와줍니다.
또한 과도한 부하 시간이나 처리 능력을 희생하지 않고 새로운 모델을 신속하게 실험하거나 기존 모델을 재 설계 할 수 있습니다.
C ++은 많은 데이터 스토어에 빠르게 액세스 해야하는 고성능 코드를 개발할 때 가장 좋은 선택 중 하나입니다.
특정 알고리즘을 사용해야하거나 아직 언어에 내장되지 않은 기능이 필요한 응용 프로그램을 사용하는 경우 다른 사람이 이미 필요한 것을 이미 작성했을 수 있습니다. 대부분의 경우 이러한 모듈은 오픈 소스이므로 우리가 할 수 있습니다. 다른 사람이 쓴 것을 사용하거나 수정하십시오.

7) Haskell

Haskell은 순전히 기능 기반 언어로 Haskell의 모든 표현이 하나의 값 만 생산한다는 사실로 이어집니다. 변수가 없기 때문에 Haskell은 재귀에 크게 의존하여 코드를 만들지 만 몇 가지 변이 가능한 유형, 특히 목록 및 배열이 있습니다.

원하는 결과를 달성하기 위해 여러 단계가 필요한 복잡한 알고리즘이 있으며,이 경우 Haskell이 이상적인 선택입니다. 가장 매력적인 기능 중 하나는 유형 시스템입니다. Haskell은 Null 값이 없으며 변수에 아무것도 저장할 수 없으며 매개 변수를 전달할 수 없습니다.

AI에서 Haskell 사용의 이점

Haskell에는 코드의 여러 유형 오류를 피하기 위해 강력한 유형 시스템이 포함되어 있습니다.
다른 언어는 간결한 코드를 쉽게 작성하는 데 도움이되지 않지만 Haskell은 그렇게합니다. 따라서 Haskell을 사용하는 것은 많은 데이터가 포함 된 프로젝트에 적합한 선택입니다.
Haskell의 단순성은 또한 여러 프로젝트를 동시에 작업하는 데 도움이됩니다.
Haskell을 사용하는 것 중 하나는 속도입니다. Haskell로 작성된 프로그램은 일반적으로 다른 프로그래밍 언어로 작성된 프로그램보다 더 빠르게 실행됩니다.

8) JavaScript

JavaScript는 인공 지능에 중요한 널리 사용되는 프로그래밍 언어로 챗봇에서 컴퓨터 비전에 이르기까지 모든 것을 구축 할 수 있도록 도와줍니다. 유연성과 강력한 개발자 커뮤니티를 통해 JavaScript는 AI에서 가장 인기있는 언어 중 하나가되었습니다.

1995 년 JavaScript가 창조 한 이래, 우리는이를 사용하여 얼굴 인정 및 예술 세대 프로그램과 같은 많은 인간과 같은 행동을 작성했습니다. 조직은 일부 구식 시스템을 단계적으로 폐지 할 것이지만 JavaScript는 AI 분야로 뛰어 들기를 원하는 개발자에게는 필수 기술로 남아 있습니다.

AI에서 JavaScript 사용의 이점

JS의 높은 유연성을 통해 개발자가 사용하는 다양한 운영 체제, 브라우저 및 가상 머신과 함께 사용할 수 있습니다.
많은 시스템이 유사한 아키텍처에서 실행할 수 있으므로 JS를 한 시스템에서 다른 시스템으로 포팅 할 필요는 없습니다.
JS는 모든 분야에서 널리 사용될 수 있습니다.
JS는 웹 또는 브라우저 기반이며 코딩은 많은 기술적 인 요구 사항없이 비교적 가볍습니다.

9) 줄리아

AI는 인기있는 연구 영역이며 Julia는이 분야에서 잘 배치되어 있습니다. Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah 및 그들의 팀은 수치 성능을 기반 으로이 언어를 처음부터 구축했습니다. Julia는 거의 모든 운영 체제에서 운영됩니다. 또한 우리는 이미 루프 및 조건부 진술과 같은 일반적인 목적 코딩 개념을 마스터 한 많은 일반적인 코딩 개념을 사용하므로 쉽습니다. 배우기 위해.

Julia의 개발 환경은 현재 이상적이지 않지만 (개발 도구 작업이 수행 될 것입니다), 더 많은 사람들이 프로그래밍 언어를 중심으로 도구를 구축함에 따라 시간이 지남에 따라 더 나아질 것입니다.

AI에서 Julia 사용의 이점

과학 컴퓨팅을 위해 설계된 고급 고성능 프로그래밍 언어입니다.
Julia의 진술은 미적으로 즐겁고 간결하여 새로운 코드를 작성하는 대신 문제 자체를 해결하는 데 집중할 수 있습니다.
Julia를 사용하면 시간을 절약하면서 오류가 적은 명확하고 빠른 코드를 생성 할 수 있습니다.
Julia의 가장 큰 장점 중 하나는 그것이 오픈 소스이며 무료라는 것입니다. 즉, 누구나 코드에 액세스 할 수 있습니다.

요약

요약하면, AI를 개발하는 데 사용할 수있는 여러 프로그래밍 언어가 있습니다. 어떤 언어도 완벽하지 않으며 일부는 개발 속도에 중점을두고 일부는 확률 론적 모델링의 자연스러운 이점을 가지고 있으며 다른 일부는 기존 소프트웨어에서 원활하게 작동합니다. 궁극적으로 사용할 프로그래밍 언어는 실제 요구에 따라 다릅니다. 이 기사는 2021 년에 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어의 목록을 매우 극심한 비율로 공유함으로써 결론을 내립니다.

2021 년에 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어의 매우 비율

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