Umělá inteligence mění svět, jak ho známe, od samořídících vozidel po virtuální asistenty. Jak ale při vytváření aplikací AI postupovat? Abyste zvládli vývoj umělé inteligence, musíte mít nejprve solidní základy v programovacích jazycích vytvořených výslovně formou formachine learningu a datové vědy.
Tento blog prozkoumá 5 nejlepších programovacích jazyků, které byste se měli naučit pro vývoj AI, a proč jsou nezbytné pro vytváření špičkových aplikací AI. Ať už jste začátečník nebo zkušený vývojář, tato příručka vám pomůže odemknout plný potenciál vývoje AI.
Co je AI?
Umělá inteligence (AI) označuje vývoj počítačových systémů, které mohou provádět úkoly, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci, jako je vizuální vnímání, rozpoznávání řeči, rozhodování a zpracování přirozeného jazyka.
Umělé inteligence je dosaženo pomocí algoritmů, matematických modelů a statistických technik, které umožňují strojům učit se a předpovídat nebo rozhodovat na základě datových vstupů.
Jak můžete vytvořit aplikaci AI?
Umělá inteligence způsobila revoluci v řešení problémů zavedením nových a komplexních nástrojů. Umělá inteligence však není univerzálním řešením pro všechny programátorské výzvy – vývoj programu řízeného umělou inteligencí vyžaduje pečlivé plánování a zvážení.
Prvním krokem k vytvoření aplikace AI je definování problému a určení požadovaného výsledku. To vás povede k výběru vhodného řešení zaměřeného na umělou inteligenci, jako je strojové učení (ML) pro zpracování dat nebo počítačové vidění (CV) k extrahování smysluplných informací z digitálních obrázků a videí.
Zásadní je také kvalita a množství dat zpracovávaných pomocí algoritmů AI. Algoritmy umělé inteligence jsou výkonné, ale k dosažení požadovaných výsledků vyžadují vysoce kvalitní data. Je nezbytné zajistit, aby data byla zkontrolována, vyčištěna a uspořádána podle konkrétních požadavků projektu.
Existuje mnoho aplikací AI a výběr nejlepšího programovacího jazyka závisí na požadavcích vašeho projektu. Různé programovací jazyky vynikají ve specifických úlohách souvisejících s AI, takže výběr vhodného jazyka závisí na tom, čeho je třeba v dané aplikaci dosáhnout.
Zvolený programovací jazyk ovlivňuje: ● Úroveň jednoduchosti programování aplikací AI. ● Rozsah nástrojů, knihoven a rámců, které máte k dispozici. ● Dostupnost dokumentace a podpory od komunity.
5 nejlepších programovacích jazyků pro vývoj AI:
Top 5 programovacích jazyků v oblasti AI jsou Python, C++, R, MATLAB a Java. Je však důležité zvážit, který jazyk se naučit jako první, než se do každého z nich ponoříte hlouběji.
Obecně je Python považován za ideální výchozí bod pro začátečníky kvůli jeho uživatelsky přívětivé povaze, všestrannosti a množství knihoven strojového učení. Po zvládnutí Pythonu by se měl výběr jazyka, který se budete učit dál, odvíjet od individuálních kariérních aspirací.
Krajta
Python je bezpochyby nejpoužívanějším vývojovým jazykem AI. Jeho rozsáhlá knihovna a sada nástrojů věnovaná strojovému učení a datové vědě z něj činí vynikající alternativu pro nováčky. Python se snadno učí a má snadno čitelnou syntaxi. Jeho přitažlivost pramení z jeho přizpůsobivosti při vývoji webu, analýze dat a vědeckých počítačích.
Popularitu Pythonu ve výzkumu AI dokládá skutečnost, že podle studie Kaggle z roku 2021 je to nejoblíbenější programovací jazyk mezi datovými vědci – firmy jako Google, Facebook a Microsoft si navíc pro vývoj AI vybírají Python.
Knihovny Pythonu pro vývoj AI:
Python má mnoho knihoven a nástrojů navržených výslovně pro vývoj AI. Některé z populárních knihoven zahrnují:
● TensorFlow je softwarová knihovna s otevřeným zdrojovým kódem pro tok dat a diferencovatelné programování v rámci různých úloh. Je to oblíbená knihovna pro vytváření a trénování modelů strojového učení.
● Keras: Keras je vysokoúrovňové API neuronové sítě založené na Pythonu, které může fungovat nad TensorFlow, CNTK nebo Theano. Je navržen výhradně tak, aby umožňoval rychlé experimentování s hlubokými neuronovými sítěmi.
● Scikit-learn: Scikit-learn je knihovna programovacího jazyka Python pro strojové učení, která je dostupná zdarma. Nabízí řadu algoritmů pro klasifikaci a shlukování, včetně, ale bez omezení na podporu vektorových strojů, náhodných lesů a k-means.
● PyTorch: PyTorch je open-source výuková knihovna AI založená na knihovně Torch. Tento nástroj nachází uplatnění v různých oblastech, mimo jiné včetně zpracování přirozeného jazyka a počítačového vidění.
R
R je počítačový jazyk a prostředí pro statistické výpočty a grafiku. Je populární v aplikacích pro analýzu dat a strojové učení. R nabízí širokou škálu statistických a grafických přístupů a velkou sadu balíčků strojového učení a analýzy dat, jako jsou Caret, MLR a Tidymodels. Síla R je ve statistické analýze, díky čemuž se dobře hodí pro aplikace AI náročné na data.
Má širokou škálu statistických modelů, jako je lineární a nelineární regrese, analýza časových řad a analýza přežití. R je také skvělý jazyk pro vizualizaci dat, který usnadňuje vytváření interaktivních grafů a grafů pro vizualizaci výsledků modelů umělé inteligence.
Vzhledem k význačnosti R ve vývoji AI byly vytvořeny různé specializované balíčky a knihovny, včetně balíčku hlubokého učení KerasR a balíčku posílení učení Reinforcement Learning.
Knihovny R pro vývoj AI:
Existuje několik R knihoven, které se běžně používají pro vývoj AI. Někteří z nich jsou:
● stříška: Komplexní knihovna pro strojové učení, včetně předběžného zpracování dat, výběru funkcí, ladění modelu a hodnocení. ● mlr: Rozhraní na vysoké úrovni pro několik algoritmů strojového učení, včetně hlubokého učení, podpůrných vektorových strojů, náhodných lesů a dalších. ● mxnet: Flexibilní a efektivní knihovna pro hluboké učení s podporou distribuovaného školení a různých programovacích jazyků.
Jáva
Java je vysoce výkonný programovací jazyk používaný v různých odvětvích, včetně výzkumu umělé inteligence. Java je skvělá pro vytváření modelů strojového učení díky svým výkonným objektově orientovaným programovacím schopnostem a komplexní podpoře knihoven.
Java se používá k vytváření aplikací AI, jako jsou chatboti, virtuální asistenti a systémy rozpoznávání řeči. Mezi hlavní Java knihovny používané při vývoji AI patří Weka, Deeplearning4j a Mahout.
Zpracování přirozeného jazyka, identifikace obrázků a rozpoznávání zvuku je několik aplikací umělé inteligence, které využívají Javu. Deeplearning4j, DL4J a Neuroph jsou hlavní Java knihovny pro vývoj AI.
Java knihovny pro vývoj AI:
● Deeplearning4j, což je knihovna pro hluboké učení speciálně navržená pro provoz na virtuálním stroji Java. Poskytuje podporu pro různé algoritmy hlubokého učení včetně konvolučních a rekurentních neuronových sítí. ● Weka je další knihovna, která poskytuje kolekci algoritmů pro účely strojového učení. Tyto algoritmy jsou navrženy k provádění činností dolování dat, jako je mimo jiné předběžné zpracování, klasifikace, shlukování a regrese. ● Apache Mahout je knihovna pro strojové učení, která obsahuje algoritmy pro shlukování, klasifikaci a kolaborativní filtrování a lze ji použít k vytváření škálovatelných aplikací pro strojové učení, které běží na Apache Hadoop.
C++
C++ je oblíbený programovací jazyk pro vytváření vysoce výkonných systémů a AI není výjimkou. Je to vynikající alternativa pro vytváření aplikací umělé inteligence díky své rychlosti, efektivitě a kapacitě pro zpracování obrovských datových sad. C++ je široce využíván k vývoji systémů počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka.
Jazyk C++ je známý svou rychlostí a výkonem, což z něj činí dokonalý jazyk pro vývoj vysoce výkonných systémů umělé inteligence. Je to oblíbená volba pro vytváření aplikací, které vyžadují hodně výpočtů a výpočetního výkonu, jako je počítačové vidění a robotika.
C++ je jazyk na vysoké úrovni, což znamená, že je blíže lidskému jazyku a snáze se čte a píše než jazyky nízké úrovně, jako je assembler. Je široce používán při vývoji operačních systémů, ovladačů zařízení a dalšího systémového softwaru. Používá se také při vývoji rozsáhlých softwarových aplikací, jako jsou videohry, finanční systémy a vědecké simulace.
C++ je neustále se vyvíjející programovací jazyk a v poslední době došlo k několika vývojům v tomto jazyce. Další verze standardu C++, C++23, je v současné době ve vývoji a očekává se, že zavede několik nových funkcí, včetně vylepšení modulů a rutin.
Knihovny C++ pro vývoj AI:
Pro vývoj AI je k dispozici řada široce používaných knihoven C++. Tyto zahrnují:
● TensorFlow, open-source knihovna strojového učení vyvinutá společností Google, která se široce používá pro konstrukci neuronových sítí a dalších aplikací umělé inteligence.
● Caffe je další rámec hlubokého učení v C++, který usnadňuje vývoj efektivních a výrazných modelů umělé inteligence, zejména pro úlohy počítačového vidění a rozpoznávání obrázků.
● Shark je také vysoce adaptabilní knihovna C++ pro strojové učení, která nabízí různé algoritmy pro učení založené na jádře, lineární a nelineární optimalizaci a neuronové sítě.
MATLAB
MATLAB je programovací jazyk na vysoké úrovni a interaktivní prostředí široce používané v různých oblastech, jako je strojírenství, fyzika, matematika a finance. Je to mocný nástroj pro numerické výpočty a analýzu dat, který je schopen zvládnout složité matematické operace, jako je manipulace s maticí, řešení soustav rovnic a optimalizace.
MATLAB je obzvláště oblíbený v inženýrských a vědeckých komunitách pro svou schopnost rychle prototypovat a testovat algoritmy a pro své bohaté možnosti vizualizace. Jednou z výhod MATLABu je jeho rozsáhlá knihovna vestavěných funkcí a nástrojů, které uživatelům umožňují efektivně provádět širokou škálu úkolů, od zpracování signálu a analýzy obrazu až po návrh řídicího systému a finanční modelování.
Navíc má MATLAB uživatelsky přívětivé rozhraní, které usnadňuje psaní a ladění kódu a vizualizaci a analýzu dat. MATLAB podporuje tvorbu samostatných aplikací a integraci s jinými jazyky jako C++ a Java.
Zábavný fakt!
Věděli jste, že zpočátku byl kurz strojového učení Andrewa Nga vyučován v MATLABu? Když však v roce 2022 Andrew a jeho týmy na DeepLearning.AI a Stanford University aktualizovali Specializaci strojového učení, dosáhli výrazného zlepšení přechodem na Python.
Doporučuje se, abyste se nepokoušeli učit dva jazyky současně. Místo toho upřednostněte zpočátku zvládnutí Pythonu. Jakmile dosáhnete určité úrovně mistrovství v Pythonu, můžete si rozšířit obzory na základě svých profesionálních cílů.
Nepoužívejte tyto programovací jazyky!
I když neexistuje žádný konkrétní programovací jazyk, který by bylo možné označit jako „špatný“ pro AI, některé jazyky nemusí být pro určité úkoly AI tak vhodné.
● Například jazyky jako C a Assembly, což jsou jazyky nízké úrovně, nemusí být tou nejlepší volbou pro vývoj aplikací AI kvůli jejich složitosti a nedostatku vestavěné podpory pro abstrakce na vysoké úrovni běžně používané v AI. ● jazyky jako PHP a Ruby, které jsou primárně určeny pro vývoj webových aplikací, nemusí být pro úkoly umělé inteligence vhodné, protože postrádají robustní knihovny a nástroje speciálně navržené pro umělou inteligenci. ● Fortran upřednostňují především vědci a inženýři, ale představuje výzvu k učení a postrádá mnoho uživatelsky přívětivých funkcí, což má za následek náročný vývoj.
Programovací jazyky používané v technologii blockchain
Při vývoji blockchainu se používá několik jazyků, jako např
● Solidity, Rust a Go. Solidity je nejoblíbenější jazyk pro vývoj chytrých smluv na blockchainu Ethereum, zatímco Rust and Go získávají na popularitě pro budování blockchainové infrastruktury a decentralizovaných aplikací. ● Kromě toho jsou k dispozici specifické vývojové rámce a nástroje blockchainu, které využívají programovací jazyky a umělou inteligenci, jako je Hyperledger Fabric, Corda a TensorFlow. Tyto nástroje a rámce umožňují vývojářům vytvářet aplikace založené na blockchainu s vylepšeným zabezpečením, škálovatelností a výkonem.
Zábavný fakt!
Lisp, který v roce 1958 vynalezl John McCarthy, má za sebou bohatou historii používání ve výzkumu a vývoji umělé inteligence (AI). Lisp byl ve skutečnosti jedním z prvních programovacích jazyků, které se používaly pro AI, a často se o něm mluví jako o „jazyku AI“. Navzdory svému věku zůstává Lisp oblíbeným jazykem v komunitě AI a dodnes je široce používán.
Ve skutečnosti je Lisp po FORTRANu druhým nejstarším programovacím jazykem na vysoké úrovni, který je stále široce používán. Dlouhá životnost a pokračující relevance Lisp jsou důkazem jeho všestrannosti a síly, zejména v oblasti AI.
Závěr:
Výběr správného programovacího jazyka je pro vývoj AI zásadní a výběr jazyka závisí na konkrétních požadavcích aplikace AI. Python je nejoblíbenější jazyk pro vývoj AI, následovaný R, Java, C++ a MATLAB. Tyto jazyky nabízejí výkonné knihovny a nástroje pro vytváření a nasazování modelů umělé inteligence. Zůstat aktuální s nejnovějším vývojem v programovacích jazycích AI je také zásadní pro vytváření účinných a odpovědných aplikací AI.
https://nftstudio24.com/5-essential-programming-languages-for-mastering-ai/