인공지능 프로그래밍 언어 목록

List of programming languages for artificial intelligence
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인공지능
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인공지능 연구자들은 인공지능을 위한 몇 가지 전문 프로그래밍 언어를 개발했다.

언어들

  • AIML ('인공지능 마크업 언어'[1]라는 뜻)는 A.L.I.C.E. 타입의 채팅봇에서 사용하는 XML[2] 방언입니다.
  • C# 는 Microsoft 의 를 사용해 고도의 머신 러닝 모델을 개발하는 경우에 사용할 수 있습니다.NET 스위트ML.NET은 기존과의 통합으로 개발되었습니다.NET 프로젝트에서는 를 사용하여 기존 소프트웨어의 프로세스를 단순화합니다.NET 플랫폼
  • 리스프는 인공지능을 위해 개발된 최초의 언어였다.리스트, 어소시에이션, 스키마(프레임), 다이내믹 메모리 할당, 데이터 타입, 재귀, 어소시에이션 검색, 인수로서의 함수, 제너레이터(스트림) 및 공동 멀티태스킹과 같은 일반적인 문제 해결을 실행할 수 있는 프로그램을 지원하는 기능이 포함됩니다.
  • Smalltalk는 시뮬레이션, 신경 네트워크, 기계 학습 및 유전자 알고리즘에 광범위하게 사용되어 왔다.메시지 전달을 사용하여 가장 순수하고 우아한 형태의 객체 지향 프로그래밍을 구현합니다.
  • 프롤로그는[3][4] 프로그램이 관계의 관점에서 표현되는 선언적 언어이며, 이러한 관계에 대한 쿼리를 실행함으로써 실행됩니다.프롤로그는 심볼릭 추론, 데이터베이스 및 언어 해석 응용 프로그램에 특히 유용합니다.프롤로그는 오늘날 AI에서 널리 사용되고 있다.
  • STRIPS는 자동화된 계획 문제 인스턴스를 표현하기 위한 언어입니다.초기 상태, 목표 상태 및 일련의 동작을 나타냅니다.각 액션의 전제 조건(액션이 실행되기 전에 확립할 필요가 있는 것)과 사후 조건(액션이 실행된 후에 확립된 것)이 지정됩니다.
  • 플래너는 절차적 언어와 논리적인 언어를 혼합한 것입니다.패턴 지향 추론을 통해 함축된 의미를 해석하는 논리적 문장에 절차적 해석을 제공합니다.
  • POP-11은 반영적이고 점진적으로 컴파일된 프로그래밍 언어이며 통역된 언어의 많은 특징을 가지고 있습니다.이것은 원래 서섹스 대학에 의해 개발된 Poplog 프로그래밍 환경의 핵심 언어이며, 최근에는 Poplog 웹사이트를 주최하는 버밍엄 대학의 컴퓨터 과학 학교에서 Pascal과 같은 보다 전통적인 언어의 프로그래머들에게 상징적인 프로그래밍 기술을 소개하는 데 자주 사용됩니다.ind POP 구문은 Lisp 구문보다 친숙합니다.POP-11의 특징 중 하나는 1등급 기능을 지원하는 것이다.
  • R은 통계 계산, 수치 분석, 베이지안 추론, 신경 네트워크 및 일반적인 기계 학습과 관련된 새로운 스타일의 인공지능에 널리 사용된다.금융, 생물학, 사회학 또는 의학과 같은 분야에서는 그것이 주요 표준 언어 중 하나로 여겨진다.벡터 계산, 함수 프로그래밍 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 프로그래밍의 몇 가지 패러다임을 제공합니다.
  • Python은 General AI, Machine Learning, Natural Language Processing,[5] Neural Networks를 포함한 여러 애플리케이션용 패키지와 함께 인공지능에 널리 사용되고 있습니다.인간과 같은 일을 하고 인간의 기술을 그리는 프로그램을 개발하기 위한 AI의 응용이 머신 러닝이다.인공지능과 기계학습은 모두 밀접하게 연결되어 있고 오늘날 [6]널리 사용되고 있다.
  • Haskell은 또한 AI를 위한 매우 좋은 프로그래밍 언어이다.느린 평가와 목록 및 LogicT 모나드는 비결정론적 알고리즘을 쉽게 표현할 수 있게 하는데, 이는 종종 그런 경우입니다.무한 데이터 구조는 검색 트리에 적합합니다.언어의 특징들은 알고리즘을 표현하는 구성적인 방법을 가능하게 한다.유일한 단점은 순수성 때문에 처음에는 그래프를 사용하는 것이 조금 어렵다는 것입니다.
  • Wolfram Language에는 Predict 및 Classify와 같은 고도로 자동화된 기능부터 특정 방법 및 진단에 기반한 기능까지 광범위한 통합 머신 러닝 기능이 포함되어 있습니다.함수는 숫자, 범주형, 시계열, 텍스트 및 이미지를 [7]포함한 다양한 유형의 데이터에 대해 작동합니다.
  • Julia(프로그래밍 언어), 예를 들어 기계 학습을 위해 네이티브 또는 비네이티브 라이브러리를 사용합니다.

「 」를 참조해 주세요.

메모들

  1. ^ AIML Repository Archived 2015-04-14(nlp-addiction.com의 Wayback Machine에서 AIML Repository Archived 2015-04-14)에 따르면
  2. ^ Wayback Machine(www.alicebot.org에서 AIML "Intro"(웹) 페이지 Archived 2013-10-29를 참조하십시오.
  3. ^ 로직 프로그래밍의 역사:
  4. ^ 프롤로그:
  5. ^ Python For 인공지능 2012-11-01 Wayback Machine Python Wiki 2015에서 아카이브됨
  6. ^ Matthew Lopez (11 January 2021). "Top 10 Reasons Why Python is Good for Artificial Intelligence".
  7. ^ 울프람어

레퍼런스

AI 주요 교재

AI 교재 조사도 참조

AI의 역사