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会计的新年礼物:一把进入人工智能时代的钥匙(二)

2019-1-21  作者:陈亚盛 许欣 黄锨  来源:管理会计研究公众号  浏览人数:130
[摘要]  编程语言是人类与计算机交流沟通的桥梁和纽带,能够把不同算法的数学思想和公式原理转化成计算机可以识别的形式,机器学习的实现和应用离不开编程语言。

会计从业者要想将人工智能技术变为个人职业发展的契机,就要在理解人工智能系统的运行原理的基础上,学会在会计业务中构建人工智能系统的技能厦门大学会计系教授,《管理会计研究》杂志编委会副主任陈亚盛设计的『人工智能会计三步学习法』可以帮助每一位会计人员掌握使用人工智能的方法。上周,我们介绍了其中的第一步,用较通俗的语言介绍了人工智能的基本理论和运行机制;在这第二篇推文中我们要介绍第二步。

第二步:掌握一种人工智能(机器学习)的编程语言

编程语言是人类与计算机交流沟通的桥梁和纽带,能够把不同算法的数学思想和公式原理转化成计算机可以识别的形式,机器学习的实现和应用离不开编程语言。目前应用于AI项目开发的主流编程语言包括Lisp、Prolog、C/C++、Java和Python。

(1)Lisp 与 Prolog

Lisp语言适用于逻辑归纳项目和机器学习,而Prolog是一种逻辑编程语言,建立在逻辑学理论基础之上,并且可以和Lisp语言有效结合以解决“逻辑问题”。Prolog早期多运用于自然语言处理,现在已经在人工智能开发中得到广泛使用。Prolog一般用于基本机制的编程,通过提供模式匹配、自动回溯和基于树的数据结构化机制来提高AI项目的灵活性。

(2)C/C++

C++是面向特定对象编程速度最快的语言,其对时间的高度敏感性对于AI项目的开发很有帮助,许多搜索引擎就用了C++进行编程。在AI项目中,C++可以用于诸如神经网络这样的统计模型,也可以快速的执行其他算法。目前许多硬件库都是使用C++或C语言编写的,C++和C在与低级别硬件交互方面已经非常成熟。

(3)JAVA

JAVA不仅拥有C++的优点,同时还解决了C++中多继承、指针等晦涩难懂的概念问题,是一门实用简单而且功能强大的编程语言。由于JAVA具有简单性、面向对象、分布式、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点,因此可以用来编写WEB和桌面应用程序,也可以用于编写分布式和嵌入式系统应用程序等。从面向对象这一特性来看,JAVA是用于AI项目开发一个很好的选择,该语言提供了人工智能项目所需的全部高级功能。同时,JAVA还建立了一个完善丰富的生态社区,便于技术人员随时随地查询和解决遇到的问题。

(4)Python(最推荐初学者使用的AI编程语言)

Python凭借简单易学的语言逻辑和大量功能强大的开源免费代码库,成为当下最流行的AI编程语言之一,即使是非计算机专业的人员或者刚接触编程的人员也能够简单入门和快速上手。Python也被称为“胶水语言”,可以方便地与其他常见的AI算法和数据结构实现无缝衔接,提供科学计算能力的Numpy、提供高级计算的Scypy和提供机器学习的Pybrain等开源免费的代码库都可以在AI项目的开发中直接使用,极大降低了编程工作的难度,节省了大量完成常规基本工作的时间和提高了项目开发的效率。

除上述介绍的五种编程语言外,WEKA、MATLAB、Tensorflow、Keras等集成机器学习编程软件也可以用于AI项目的开发。大家可以根据AI项目开发的需求,结合不同语言的特点,选择合适的编程语言。我们建议初学者先从Python入手,学习人工智能编程。

*文章转载自公众号《人工智能会计》

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