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  • 最适合人工智能开发的5种编程语言

    千次阅读 多人点赞 2019-04-25 18:52:50
    自从去年,AlphaGo打遍天下棋手无对手,人工智能的风头就一直无人能及。在刚刚过去的IT领袖峰会上,...人工智能是一个很广阔的领域,很多编程语言都可以用于人工智能开发,所以很难说人工智能必须用哪一种语言来开发...

    自从去年,AlphaGo打遍天下棋手无对手,人工智能的风头就一直无人能及。在刚刚过去的IT领袖峰会上,BAT三位大佬都看好人工智能的未来发展。今年年初,百度就做了一个大动作,在医疗方面押宝人工智能,所以在这次峰会上李彦宏也发声称互联网是道开胃菜,人工智能才是主菜。

    人工智能是一个很广阔的领域,很多编程语言都可以用于人工智能开发,所以很难说人工智能必须用哪一种语言来开发。选择多也意味着会有优劣之分,并不是每种编程语言都能够为开发人员节省时间及精力。所以我们整理了5种比较适用于人工智能开发的编程语言,希望能够对你有所帮助。

    如果你想要系统地学习人工智能,那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作。教程不仅通俗易懂,而且很风趣幽默。点击这里可以查看教程。

    Python

    Python由于简单易用,是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一,它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。

    Python之所以时候AI项目,其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用,如

    Numpy提供科学的计算能力,Scypy的高级计算和Pybrain的机器学习。

    另外,Python有大量的在线资源,所以学习曲线也不会特别陡峭。

    Java

    Java也是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言,专注于提供AI项目上所需的所有高级功能,它是可移植的,并且提供了内置的垃圾回收。另外Java社区也是一个加分项,完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。

    对于AI项目来说,算法几乎是灵魂,无论是搜索算法、自然语言处理算法还是神经网络,Java都可以提供一种简单的编码算法。另外,Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。

    Lisp

    Lisp因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持在AI领域崭露头角。LISP作为因应人工智能而设计的语言,是第一个声明式系内函数式程序设计语言,有别于命令式系内过程式的C、Fortran和面向对象的Java、C#等结构化程序设计语言。

    Lisp语言因其可用性和符号结构而主要用于机器学习/ ILP子领域。著名的AI专家彼得·诺维奇(Peter Norvig)在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一书中,详细解释了为什么Lisp是AI开发的顶级编程语言之一,感兴趣的朋友可以自行查看。

    Prolog

    Prolog与Lisp在可用性方面旗鼓相当,据《Prolog Programming for Artificial Intelligence》一文介绍,Prolog一种逻辑编程语言,主要是对一些基本机制进行编程,对于AI编程十分有效,例如它提供模式匹配,自动回溯和基于树的数据结构化机制。结合这些机制可以为AI项目提供一个灵活的框架。

    Prolog广泛应用于AI的 expert系统,也可用于医疗项目的工作。

    C ++

    C ++是世界上速度最快的编程语言,其在硬件层面上的交流能力使开发人员能够改进程序执行时间。 C ++对于时间很敏感,这对于AI项目是非常有用的,例如,搜索引擎可以广泛使用C ++。

    在AI项目中,C++可用于统计,如神经网络。另外算法也可以在C ++被广泛地快速执行,游戏中的AI主要用C ++编码,以便更快的执行和响应时间。

    写在最后:

    其实为AI项目选择编程语言,其实很大程度上都取决于sub-field,对于编程语言的选择要从大局入手,不能只考虑部分功能。在这些编程语言中,Python因为适用于大多数AI sub-field,所以渐有成为AI编程语言之首的趋势,而Lisp和Prolog因其独特的功能,所以在部分AI项目中卓有成效,地位暂时难以撼动。而Java和C++的自身优势将在AI项目中继续保持。

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  • 讲解人工智能开发基础和开发环境搭建详细过程
  • 人工智能开发平台

    2020-05-28 09:11:25
    人工智能开发平台 人工智能开发平台(Cambricon Neuware™)是专门针对其云、边、端的智能处理器产品打造的软件开发平台, Neuware采用端云一体的架构,可同时支持云、边、端的全系列产品。 终端IP、边缘端芯片及...

    人工智能开发平台

    人工智能开发平台(Cambricon Neuware™)是专门针对其云、边、端的智能处理器产品打造的软件开发平台, Neuware采用端云一体的架构,可同时支持云、边、端的全系列产品。

    终端IP、边缘端芯片及云端芯片共享同样的软件接口和完备生态,可以方便地进行智能应用的开发,迁移和调优。

    在这里插入图片描述

    在云端

    提供全套易用的开发调试调优工具

    • 开发 软件开发工具包

    TensorFlow/Caffe/MXNet/PyTorch/AndroidNN

    CNML(机器学习编程库)

    CNRT(高性能运行时库)

    CNCC(编译器)

    • 调试 功能调试工具包

    CNGDB(调试工具)

    CNQual(硬件诊断工具)

    • 调优 性能调优工具

    CNPerf (性能剖析)

    CNMon(系统监控)

    在终端

    提供快速的部署工具

    • 部署 离线部署工具包

    支持从Tensorflow、Caffe、mxnet等主流框架生成离线部署文件

    支持arm32_linux / arm64_linux /
    arm64_android / windows等平台

    支持处理器频率、存储带宽、以及SRAM大小的模拟

    在这里插入图片描述

    端云一体开发和部署流程

    开发者可以借助云端丰富的计算资源进行算法模型的解析与调试,利用Neuware生成离线模型,并能够在任意搭载智能终端IP的设备运行,解决了终端调试手段受硬件资源限制的问题。同时,由于该离线模式无编译过程,摆脱了对CNML与框架层的依赖,是终端部署的最佳选择。端云一体业务部署流程如下图所示:
    在这里插入图片描述

    Neuware软件栈
    在这里插入图片描述

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  • ai人工智能开发 2019年技术最热门的话题无疑是人工智能。 像Facebook,Amazon,Google,Microsoft这样的大公司正在AI领域投资。 最令人震惊的是智能手机也试图向AI倾斜。 他们正在该领域的研究中努力工作。 ...

    ai人工智能开发

    2019年技术最热门的话题无疑是人工智能。 像Facebook,Amazon,Google,Microsoft这样的大公司正在AI领域投资。

    最令人震惊的是智能手机也试图向AI倾斜。 他们正在该领域的研究中努力工作。

    如今,人们正在寻找使自己的生活变得轻松舒适的方法。 人工智能是实现这一目标的唯一方法。

    那么对于开发人员来说最好的AI工具是什么? 让我们来看看前五名。

    1.亚马逊网络服务

    Amazon Web Services(AWS)随附了一些针对工程师的AI工具箱。 例如,AWS Rekognition使用AI将图片转换和面部确认制作到具有正常生物识别安全亮点的应用程序中。

    此外,AWS Lex是亚马逊自己的右手Alexa背后的开源设备。 这项创新使设计师能够将聊天机器人整合到便携式和Web应用程序中。 然后,AWS Polly再次使用AI将语音机器人化,以24种方言和47种语音组成内容。

    2. AI-ONE

    这是一种使工程师能够在几乎所有产品应用程序中制造精明伙伴的设备。 通常被称为有机唤起的知识,ai-one的Analyst Toolbox随附有:

    • 蜜蜂
    • 建筑专家
    • 记录库

    该设备的主要优点是能够将信息转换为指导原则的摘要集,从而使自上而下的ML和AI结构成为可能。

    3. DEEPLEARNING4J

    Deeplearning4j或Java深度学习是用于Java和Java虚拟机(JVM)的主要开源深度学习(DL)库。 它特别旨在继续在大型业务应用程序(例如Apache Spark和Hadoop)上运行。

    它还包含以下内容:

    • 玻尔兹曼机
    • 深度自动编码器
    • 深刻的信念网
    • Doc2vec
    • 递归神经张量系统
    • 堆叠式去噪自动编码器
    • Word2vec

    4. APACHE MAHOUT

    这是一个自适应ML计算库,可以通过使用MapReduce世界视图在Apache Hadoop上实现。 因此,当所有巨大的信息都存放在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上时,您可以利用Apache Mahout提供的信息科学设备来识别那些巨大的信息集中的重要示例。

    Apache Mahout任务的主要余地是,它使从大量信息中获得真正的激励变得更加简单和快捷。

    更多有用的资源:

    人工智能技术如何帮助企业改善营销

    人工智能将如何影响未来的网络发展?

    5.开放式神经网络图书馆(OPENNN)

    这是另一个开源工具,基本上是一个用C ++的SL语言编写的类库,用于增强神经系统的活力。

    使用此OpenNN设备,您可以实现由卓越而深刻的工程学描绘的神经系统。

    6. Infosys Nia

    Infosys Nia是一个基于信息的AI平台,由Infosys于2017年开展工作,旨在收集来自个人,程序和遗产框架的权威信息并将其汇总到一个自学习信息库中。

    它旨在处理麻烦的业务,例如确定收入和应制造什么物品,了解客户行为,而这仅仅是冰山一角。

    Infosys Nia可以使组织有效地监督客户的请求,并通过逐渐传达的危害意识来保护请求付款流程。

    7. Accord.NET框架

    Accord.NET Framework是一个AI系统,它与用C#编写的声音和图片处理库结合在一起。

    该结构旨在供工程师制造应用程序 ,例如,设计确认,PC视觉,PC试用(或机器调试)以及用于商业用途的标志准备。

    Accord.NET Framework分为不同的库供客户端浏览。 这些包括逻辑注册,标志和图片准备以及支持库,并具有诸如定期学习计算,连续人脸识别等突出功能,而天空是那里的极限。

    8.Protégé

    尽管工作以中心为中心,但Protege拥有一套开源工具,非常适合设计人员制作“具有本体的基于信息的应用程序”。

    Protege不再需要这两位专家和(在某种程度上)尚不成熟的专家,它为设计师提供了制作,转让,更改和共享应用程序的机会。 Protege还拥有一个运行良好的网络,从而简化了直接调查和共同努力。

    9.咖啡

    Caffee是一种深刻的学习结构,其速度之快在科学家乃至风险投资客户中都十分普遍。 Caffee由博士创建。 美国伯克利视觉与学习中心(BVLC)的资助。 一个单独的一天,它可以处理超过5000万张图片。 Caffe系统主要用于研究企业,混合媒体,话语甚至视觉。

    10. TensorFlow

    TensorFlow是Google的开源阶段。 它是人造的意识设备之一。 它提供了一个利用信息流图进行计算的库。 它的站点提供了指导性练习和资产,可以帮助那些了解较少信息的工程师。 它可以在具有多个CPU的各种框架上继续运行。 它甚至可以继续在手机上运行。 它是C ++和Python的基础。

    如果上面的列表中缺少您喜欢的工具,请在下面评论,以便我添加。

    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2019/06/artificial-intelligence-tools-developers.html

    ai人工智能开发

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  • ai人工智能开发 人工智能正掀起人们对Web开发越来越浓厚的兴趣。 美国能源部橡树岭国家实验室的一组成员预测,到2040年,机器将代替人类编写代码。人工智能很可能很快取代Web开发人员。 在可预见的未来,Web开发...

    ai人工智能开发

    人工智能正掀起人们对Web开发越来越浓厚的兴趣。

    美国能源部橡树岭国家实验室的一组成员预测,到2040年,机器将代替人类编写代码。人工智能很可能很快取代Web开发人员。

    在可预见的未来,Web开发将发生范式转变。严峻的形势使当今的Web开发人员感到恐惧,因为人工智能统治着世界。

    自1950年代以来,人们对人工智能的追求已历尽沧桑。 在1990年代后期,神经网络和深度学习被引入以产生AI的新途径。 时代已经改变,技术以我们甚至无法想象的方式增长。

    尽管我们听到AI几乎破坏了所有可能的行业,但Web开发领域也是如此。正如Gartner所言,到2020年,AI将在技术领域的各个领域保持无所不在,并且肯定会在AI领域中广受欢迎首席信息官的最高投资优先事项。

    我们处在大事初期吗?

    让我们首先谈谈事实。

    • Vanson Bourne在2017年发表的《企业人工智能现状》报告中,将近80%的企业已经在人工智能上进行了投资。 像Facebook,Amazon和Google这样的科技巨头已经在投资AI。
    • Adobe的一份报告称,有47%的组织已经在使用先进的数字实践以及明确的AI策略。
    • 到2021年,仅支持AI的工具即可创造2.9万亿美元的商业价值。

    编码是当今世界的语言。 它是可以帮助您预订出租车的应用程序,还是可以帮助您购买商品的网站。 任何智能设备都需要代码形式的说明,以了解其功能和通信方式。

    Web开发人员迫切需要掌握NLP(自然语言处理),机器学习和人工智能等技能的组合。 如果这些专业人员固执己见,他们的职业将成为威胁,而AI专业人员可能会接任。

    人工智能驱动的机器人,程序和自动化的启示正日益临近。 到2030年,技术将失去多达4亿至8亿个工作岗位。 有了如此惊人的统计数据,为什么越来越多的开发人员和编码人员提高技能就不足为奇了。

    根据Evans Data Corporation的统计,目前全球只有2300万编码员,但五年之内这个数字将急剧上升到2800万。

    让我们看看当AI与Web开发一起工作时会发生什么。

    以下是关于AI如何影响当今Web开发的六个主要领域。 1)使用聊天机器人升级用户体验:

    您听说过以AI为中心的聊天机器人吗? 这个聊天机器人提升了用户体验和参与度,使其达到了一个全新的水平。 这是在刺激真实对话并适应收到的响应的帮助下进行的。 该聊天机器人通过协助,回答查询和发表评论来提高访问者的参与度。

    2)代码生成变得容易:

    Web开发中关于AI最好的部分是用户可以轻松地自动执行任务并帮助找到解决方案的事实。 借助AI,用户可以从一开始就创建代码。 这对开发人员来说意义重大,因为它可以帮助他们构建更智能的应用程序,并确保他们有足够的时间投放市场。

    3)研究要机器集中化:

    借助AI辅助,可以轻松地最小化对某个主题的研究,尤其是在写作领域,其中研究被认为是最艰巨的任务之一。 读写都可能是一项艰巨的任务,但AI可以为您解脱。

    4)个性化的商店体验

    对于已经在使用AI的网站,用户有机会体验个性化商店的功能。 对于希望建立此类网站的任何组织,现在都可以轻松雇用具有AI技能的Web开发人员。

    这些组织将首选具有Web开发技能的AI工程师 5)网站开发变得容易:

    那些日子里,您不得不通过网站运行代码并不断检查其外观和感觉已经一去不复返了。 在AI的帮助下开发网站会变得更好。 您会发现许多Web应用程序开发公司已经开始使用人工智能来指导他们进行决策-布局,设计,内容甚至设计。

    6)分析客户的行为:

    通过机器学习,商店和网站所有者现在有权分析客户的行为方式。 除此之外,还可以分析定制体验,例如图像识别和虚拟购物,以使他们根据自己的选择过滤器选择产品。例如,离岸软件开发公司已帮助多个组织满足了他们的购物需求。

    等待! 2020年可能是Web开发改变游戏规则的一年,测试一下您的尤里卡时刻,并在您的Web开发事业中实现创造性的飞跃。

    翻译自: https://bytes.com/topic/career-advice/insights/973559-here-s-how-ai-will-dominate-web-developer-s-life-2020-a

    ai人工智能开发

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