十大人工智能编程语言：初学者入门指南
Posted: Tue Dec 03, 2024 4:05 am
随着人工智能 (AI) 不断改变行业，许多初学者都渴望参与其中。选择正确的编程语言是重要的第一步。
在这篇博文中，我将向您介绍十大人工智能编程语言。我还将介绍它们在人工智能中的应用，重点介绍它们的顶级软件包和库，讨论主要使用它们的人工智能角色，并提供资源来帮助您入门。
什么是人工智能编程语言？
AI 编程语言是用于构建模拟人类智能的 vk数据库 应用程序的工具。这些语言使创建能够从数据中学习并做出决策的算法成为可能。每种语言都支持自己的一组库和框架，从而增强语音识别、数据解释和自动驾驶等任务的开发。
选择一种能够简化编码并提供针对机器学习和数据分析等任务量身定制的库的语言至关重要。例如，Python 以 TensorFlow 和 PyTorch 等库而闻名，而 R 则因统计分析而受到青睐。
人工智能编程语言构成了智能系统的支柱，将代码与有效处理复杂的人工智能特定任务的能力结合在一起。
十大人工智能编程语言
这是我精心挑选的 2024 年十大 AI 编程语言列表。Python 以显著优势位居榜首。
1. Python
Python 是人工智能领域最流行、最易用的编程语言，其语法清晰，库和软件包种类繁多，极具价值。
TensorFlow 和 PyTorch 等领先平台可帮助我们构建强大的 AI 模型，而 scikit-learn 等库则为典型的机器学习任务提供了工具。这种便利性和高级功能的结合使 Python 成为专家开发 AI 应用程序的首选。
Python 如何用于人工智能？Python 在人工智能中的应用范围非常广泛，涵盖了整个人工智能领域。
顶级 Python AI 包和库：
NumPy：它可以轻松处理复杂的数学结构。
pandas：提供DataFrames等用户数据结构，用于分析和操作数据。
Matplotlib：它是一种可视化工具，广泛用于创建静态、动画和交互式图形和图表。
scikit-learn：它为机器学习提供了一系列工具和算法。
TensorFlow：谷歌的创意为构建和实施神经网络提供了坚实的基础。
使用 Python 的 AI 角色
Python 是 AI 专业人员的基础，为从机器学习工程师到计算机视觉专家等各种角色提供必备工具。通过我们的课程（成为数据科学家、成为数据工程师和机器学习工程师轨迹）详细了解如何提升您的技能。以下是一些使用 Python 的 AI 工作角色：
机器学习工程师：负责使用 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等 Python 库创建和实现机器学习模型。
数据科学家：他们使用 Python 等库执行数据分析、清理、操作和可视化等任务，例如 Pandas 和 Matplotlib。
自然语言处理工程师：他们构建和部署能够理解和处理人类语言的系统来处理机器翻译等任务。
计算机视觉工程师：他们使机器能够有效地分析视觉效果。TensorFlow 等库为视频处理等任务提供了功能。
研究科学家：他们使用 Python 来设计原型并实现新的 AI 算法。Python 库和软件包适用于各种与科学相关的领域。
顶级 Python 入门资源
Python 因其易用性而受到新手的欢迎。选择我们的课程、教程或博客文章来帮助您入门：
如何学习 Python
Python 简介
中级 Python
使用 Pandas 进行数据处理
Python 机器学习基础知识
2. R
R 是一个统计程序，专注于数据分析（包括清理、可视化和解释）、机器学习和统计建模。
R 如何用于 AI？R 具有强大的统计能力，其数据可视化功能集合使其成为创建模型和开发机器学习算法原型的热门选择。
顶级 R AI 包和库：
Tidyverse：它不是一个单一的库。它是一组能够在数据科学任务上顺利协作的软件包。
caret：是 R 中机器学习任务的一站式商店，为各种机器学习算法提供了统一的接口，让用户可以轻松地训练、调整和评估不同的模型。
XGBoost：它是梯度提升的强大引擎，是一种以准确性和效率而闻名的流行机器学习技术。
randomForest：顾名思义，randomForest 实现了随机森林算法，这是一种流行的集成学习技术，它结合了多个决策树的预测。
IML（可解释机器学习）：它为在 R 中构建统计模型提供了一个框架。
使用 R 的 AI 角色
R 是 AI 领域不可或缺的一部分，尤其是在统计专业
在这篇博文中，我将向您介绍十大人工智能编程语言。我还将介绍它们在人工智能中的应用，重点介绍它们的顶级软件包和库，讨论主要使用它们的人工智能角色，并提供资源来帮助您入门。
什么是人工智能编程语言？
AI 编程语言是用于构建模拟人类智能的 vk数据库 应用程序的工具。这些语言使创建能够从数据中学习并做出决策的算法成为可能。每种语言都支持自己的一组库和框架，从而增强语音识别、数据解释和自动驾驶等任务的开发。
选择一种能够简化编码并提供针对机器学习和数据分析等任务量身定制的库的语言至关重要。例如，Python 以 TensorFlow 和 PyTorch 等库而闻名，而 R 则因统计分析而受到青睐。
人工智能编程语言构成了智能系统的支柱，将代码与有效处理复杂的人工智能特定任务的能力结合在一起。
十大人工智能编程语言
这是我精心挑选的 2024 年十大 AI 编程语言列表。Python 以显著优势位居榜首。
1. Python
Python 是人工智能领域最流行、最易用的编程语言，其语法清晰，库和软件包种类繁多，极具价值。
TensorFlow 和 PyTorch 等领先平台可帮助我们构建强大的 AI 模型，而 scikit-learn 等库则为典型的机器学习任务提供了工具。这种便利性和高级功能的结合使 Python 成为专家开发 AI 应用程序的首选。
Python 如何用于人工智能？Python 在人工智能中的应用范围非常广泛，涵盖了整个人工智能领域。
顶级 Python AI 包和库：
NumPy：它可以轻松处理复杂的数学结构。
pandas：提供DataFrames等用户数据结构，用于分析和操作数据。
Matplotlib：它是一种可视化工具，广泛用于创建静态、动画和交互式图形和图表。
scikit-learn：它为机器学习提供了一系列工具和算法。
TensorFlow：谷歌的创意为构建和实施神经网络提供了坚实的基础。
使用 Python 的 AI 角色
Python 是 AI 专业人员的基础，为从机器学习工程师到计算机视觉专家等各种角色提供必备工具。通过我们的课程（成为数据科学家、成为数据工程师和机器学习工程师轨迹）详细了解如何提升您的技能。以下是一些使用 Python 的 AI 工作角色：
机器学习工程师：负责使用 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等 Python 库创建和实现机器学习模型。
数据科学家：他们使用 Python 等库执行数据分析、清理、操作和可视化等任务，例如 Pandas 和 Matplotlib。
自然语言处理工程师：他们构建和部署能够理解和处理人类语言的系统来处理机器翻译等任务。
计算机视觉工程师：他们使机器能够有效地分析视觉效果。TensorFlow 等库为视频处理等任务提供了功能。
研究科学家：他们使用 Python 来设计原型并实现新的 AI 算法。Python 库和软件包适用于各种与科学相关的领域。
顶级 Python 入门资源
Python 因其易用性而受到新手的欢迎。选择我们的课程、教程或博客文章来帮助您入门：
如何学习 Python
Python 简介
中级 Python
使用 Pandas 进行数据处理
Python 机器学习基础知识
2. R
R 是一个统计程序，专注于数据分析（包括清理、可视化和解释）、机器学习和统计建模。
R 如何用于 AI？R 具有强大的统计能力，其数据可视化功能集合使其成为创建模型和开发机器学习算法原型的热门选择。
顶级 R AI 包和库：
Tidyverse：它不是一个单一的库。它是一组能够在数据科学任务上顺利协作的软件包。
caret：是 R 中机器学习任务的一站式商店，为各种机器学习算法提供了统一的接口，让用户可以轻松地训练、调整和评估不同的模型。
XGBoost：它是梯度提升的强大引擎，是一种以准确性和效率而闻名的流行机器学习技术。
randomForest：顾名思义，randomForest 实现了随机森林算法，这是一种流行的集成学习技术，它结合了多个决策树的预测。
IML（可解释机器学习）：它为在 R 中构建统计模型提供了一个框架。
使用 R 的 AI 角色
R 是 AI 领域不可或缺的一部分，尤其是在统计专业