通过与 Jira 对比,让您更全面了解 PingCode

  • 首页
  • 需求与产品管理
  • 项目管理
  • 测试与缺陷管理
  • 知识管理
  • 效能度量
        • 更多产品

          客户为中心的产品管理工具

          专业的软件研发项目管理工具

          简单易用的团队知识库管理

          可量化的研发效能度量工具

          测试用例维护与计划执行

          以团队为中心的协作沟通

          研发工作流自动化工具

          账号认证与安全管理工具

          Why PingCode
          为什么选择 PingCode ?

          6000+企业信赖之选,为研发团队降本增效

        • 行业解决方案
          先进制造(即将上线)
        • 解决方案1
        • 解决方案2
  • Jira替代方案

25人以下免费

目录

人工智能AI和机器人开发需要学习什么编程语言和技术

人工智能AI和机器人开发需要学习的编程语言和技术是:1、Python;2、C++;3、ROS;4、OpenCV;5、MATLAB。OpenCV 是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在 Linux、Windows、Android 和 Mac OS 操作系统上。

一、人工智能AI和机器人开发需要学习的编程语言和技术

人工智能(AI)和机器人开发是广泛的领域,需要掌握多种编程语言和技术。以下是一些你可能需要学习的主要编程语言和技术:

1、Python

Python 是人工智能和机器学习的主要编程语言之一。它有丰富的库和框架,包括 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn 等,这些都是用于机器学习、自然语言处理、计算机视觉和数据分析的流行工具。

2、C++

C++ 是一种高级编程语言,广泛用于机器人控制和嵌入式系统开发。它也是计算机视觉和图像处理等领域的主要编程语言之一。

3、ROS

ROS(Robot Operating System)是机器人开发中常用的开源框架,它提供了一组用于编写、部署和管理机器人软件的工具和库。

4、OpenCV

OpenCV 是一种开源计算机视觉库,可以用 C++、Python 和 Java 等多种编程语言进行编程,提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。

5、MATLAB

MATLAB 是一种数学软件,提供了许多用于机器学习和深度学习的工具和库。它也被广泛用于控制工程和信号处理等领域。

此外,了解机器学习和深度学习的基本概念、算法和工具也是必要的。例如,了解神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习等算法和框架。掌握数据处理和数据可视化技能也是非常重要的,因为大多数人工智能和机器学习项目都需要处理和分析大量的数据。

相关文章