人工智能就像另一场飓风。当它到来时，它改变了每一个生命…………创造了一场革命……带来了更大的希望……。塑造了一个令人生畏的未来…….作为一场灾难，它夺走了许多工作，取而代之的是精英和先进的工作。因此，它对各行各业产生了巨大的影响。但是，人工智能并不是人们想象的那种模拟。这根本与智力无关。这完全是关于数学如何影响我们的生活。现在我们听到关于数据科学（DS） 、人工智能（AI） 、机器学习（ML） 、深度学习（DL）等等的新闻。那么它们之间有什么不同呢？
从可用或现有数据生成业务称为数据科学。它包括分析数据，找出问题或问题，生成可行的解决方案，然后应用它。根据数据科学家寻找解决方案的想法来实现算法，然后最终使用一组编程代码（如 Julia、 Python、 Java等）执行它们，这称为机器学习。所以机器学习是数据科学的自动化。而机器学习的应用被称为人工智能。
AI 不会取代人力。相反，它旨在扩展每个男人和女人的能力。这项技术使人们能够完成人类和机器无法单独完成的任务。这些机器中存在的智能是其创造者提供给它的。可以肯定的是，它只会存在于人类大脑可以思考的范围内。我们通过执行所需的计算来帮助这些机器检查事物并最终得出结论。当机器被提供一组输入数据和所需的输出时，学习以不同的方式进行。它可以是监督学习、无监督学习或强化学习。要了解有关学习类型的更多信息，请参阅机器学习中的学习类型一文。
但是，基本任务包括：
所以人工智能是一组数学算法，它使我们能够让计算机找到那些我们可能不知道存在的非常深的模式，而无需我们手动对它们进行硬编码。
In Julia, you don't code the math, code itself is the math.
- Alan Edelman编程语言是两方之间交流的媒介——人与机器、机器与人、机器与机器、人与人之间。 Julia 语言在编程行业中迅速发展，因为它能够创建一个共同思考的社区。与其他语言不同，Julia 拥有将不同领域的人们团结起来帮助他们合作的超能力。在开发 Julia 时，会考虑人们之间的话语质量和能力。
Limits of my language mean the limits of my world.
-Ludwig WittgensteinJulia -Viral B. Shah、Alan Edelman、Jeff Bezanson、Stefan Karpinski 和 Keno Fischer 的开发人员希望创建一种普通人通用的语言。因此，它成为了通用的.
为什么是朱莉娅？
1.人们想要一种易于理解的语言。像Python和 Julia 这样的语言是以一种看起来更易于人类理解的方式开发的。因此它们更容易学习。
2.它提供高性能和高生产力。有时，编码更简单的语言会缺乏性能，如果我们要求高性能，那么我们必须成为一名出色的编码员。 Julia 的开发是为了解决这两个问题并找到一个通用的解决方案。使用 Julia 处理不同事情的人可以将提高用户生产力作为一个单一目标。
3. 速度是另一个主要问题。 Python是一种用于解释器的语言。而 Julia 是一种编译语言。编译器用于一次翻译整个代码。解释器逐行执行。 （请参阅：编译器和解释器的区别） 在使用Python编写机器学习算法时，有时我们不得不面对它们的执行风格问题。举个例子吧。如果我们在代码末尾设置了一个默认值，并且它与代码中的其他语句有关，即使程序员的逻辑不存在错误，解释器有时也会产生错误。因此，在某些情况下，编译器在代码分析、速度和执行方面胜过解释器。你可以抓住的Python语言从Python的文章缺点的缺点的详细信息。
4. 软件：一个复杂的相互联系的星球需要更多的软件。机器学习的兴起给软件的开发方式带来了根本性的变化。在机器学习方面，Julia 是非常受欢迎的，原因有很多。 Julia 可以在我们存在的数学世界中用它的代码创造魔法，处理线性代数、各种奇怪的数据类型和新的编程范式。机器学习是在计算中寻找数据模式的数学，无论数据是结构化的还是非结构化的。它可以帮助人们使用数学探索模式，而无需手动编码。
5.处理假设：我们如何为逻辑推理问题生成程序片段？生成可以计算头发中股数的算法是否更容易？生成一个可以计算水中生物总重量的程序是否更容易？获取的所有这些数据值可能会有所不同，因此获得的输出也可能不同。朱莉娅现在正在气候科学领域展开其翅膀，在那里它可以产生拯救我们地球母亲的解决方案。
总而言之，语言是作为公主出生的，现在正在被训练成为统治者。在人工智能领域仍然存在一些案例，即Python因可用的丰富Python库而对 Julia 进行大修的情况。但是技术发展很快，Julia 有一天会成为通用计算的领导者。机器学习开发人员已经掌握了一种数学语言，并支持他们对数据和数字抽象的思考水平。 Julia 能够提供从头到尾的全面优化。