5 つの人工知能プログラミング言語! Javaはまだ立ち上がっています！

新しい AI プロジェクトに取り組んでいて、プログラミングに使用する言語をまだ決めていない場合は、今が決めるときです。

人工知能は、知的な人間と同じようにコンピューターを知的に考えさせることを基本的な目的とする工学の分野です。 AI プロジェクトの作成に最もよく使用される上位の言語は次のとおりです。

1. パイソン

Python はそのシンプルさから、すべての AI 開発言語のリストのトップに位置すると考えられています。 Python の構文は非常にシンプルで、簡単に習得できます。したがって、多くの AI アルゴリズムを簡単に実装できます。 Python は、Java、C++、Ruby などの他の言語に比べて開発時間が短くなります。 Python は、オブジェクト指向、関数型、手続き型のプログラミング スタイルをサポートします。 Python には、私たちの作業を容易にするライブラリが数多くあります。たとえば、Numpy は多くの科学計算を解決するのに役立つ Python ライブラリです。さらに、Python で機械学習を使用するために使用される Pybrain もあります。

2. り

R は、統計分析とデータ操作のための最も強力な言語および環境の 1 つです。 R を使用すると、必要な数学記号や数式を含む、適切に設計された出版品質の図を簡単に生成できます。 R は汎用言語であるだけでなく、機械学習の分野で使用される RODBC、Gmodels、Class、Tm などの多くのパッケージがあります。これらのパッケージを使用すると、ビジネス関連の問題を解決するための機械学習アルゴリズムを簡単に実装できます。

3. リスプ

Lisp は、AI 開発に最も適した最も古い言語の 1 つです。これは、人工知能の父であるジョン・マッカーシーによって 1958 年に発明されました。記号情報を効率的に処理する能力があります。

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また、優れたプロトタイピング機能と、自動ガベージコレクションによる新しいオブジェクトの即時簡単な作成でも知られています。開発サイクルにより、プログラムの実行中に式の対話型評価や関数またはファイルの再コンパイルが可能になります。長年にわたる進歩により、これらの機能の多くは他の多くの言語に移行し、Lisp の独自性に影響を与えています。

4. プロローグ

AI 分野の発展について語るとき、この言語は Lisp と並んで存在します。効率的なパターン マッチング、ツリーベースのデータ構造、自動バックトラッキングなどの機能を提供します。これらすべての機能により、驚くほど強力で柔軟なプログラミング フレームワークが提供されます。 Prolog は、医療プロジェクトやエキスパート AI システムの設計に広く使用されています。

5. ジャワ

Java は AI 開発に適した選択肢とも言えます。人工知能は、検索アルゴリズム、人工ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミングと深く関係しています。 Java には、使いやすさ、デバッグのしやすさ、パッケージ サービス、大規模プロジェクトでの作業の簡素化、データのグラフィカルな表現、ユーザーとのやり取りの改善など、多くの利点があります。 Swing と SWT (Standard Widget Toolkit) も含まれています。これらのツールにより、グラフィックスとインターフェースがより魅力的で洗練されたものになります。

ちょうど Google が今年の I/O カンファレンスで開発者に開発コミュニティへの貢献を呼びかけたときと同じです。同時に、Model Play チームは世界中の開発者に AI モデルの呼びかけも行っており、Google Coral Dev Board で実行できる TensorFlow ベースのディープラーニング モデルを募集しています。これにより、より多くの開発者がイベントに参加して、世界中の何千万人もの AI 開発者と創造性やアイデアを共有するよう促しています。

Model Play は、世界中の AI 開発者向けの AI モデル共有マーケットプレイスです。 Model Play は、世界中の開発者が AI モデルを紹介および伝達するためのプラットフォームを提供するだけでなく、Edge TPU を含む Coral Dev Board と組み合わせて使用​​することで、ML 推論を加速し、モバイル フォンを通じてモデル実行効果をリアルタイムでプレビューし、AI をプロトタイプから製品に拡張するのに役立ちます。

開発者は、独自にトレーニングした AI モデルを公開したり、興味のあるモデルをサブスクライブしてダウンロードし、AI アイデアを再トレーニングして拡張し、アイデア、プロトタイプ、製品のプロセスを実現できます。 Model Play は、MobileNetV1、InceptionV2 など、一般的に使用されるさまざまな AI モデルも事前に設定し、再トレーニング可能なモデルの送信とリリースをサポートしているため、ユーザーは独自のビジネス データを最適化および微調整するのに便利です。