AI maina pasauli, kādu mēs to pazīstam, sākot no pašbraucošiem transportlīdzekļiem līdz virtuālajiem palīgiem. Bet kā izveidot AI lietojumprogrammas? Lai apgūtu AI izstrādi, jums vispirms ir jābūt stabilam pamatam programmēšanas valodās, kas izveidotas tieši kā mašīnmācīšanās un datu zinātne.

Šajā emuārā tiks apskatītas 5 populārākās programmēšanas valodas, kas jums jāapgūst, lai izstrādātu AI, un kāpēc tās ir būtiskas progresīvu AI lietojumprogrammu izveidei. Neatkarīgi no tā, vai esat iesācējs vai pieredzējis izstrādātājs, šī rokasgrāmata palīdzēs jums atraisīt visu AI izstrādes potenciālu.

Kas ir AI?

Mākslīgais intelekts (AI) attiecas uz tādu datorsistēmu izstrādi, kuras var veikt uzdevumus, kuriem parasti nepieciešams cilvēka intelekts, piemēram, vizuālā uztvere, runas atpazīšana, lēmumu pieņemšana un dabiskās valodas apstrāde.

AI tiek panākts, izmantojot algoritmus, matemātiskos modeļus un statistikas metodes, kas ļauj mašīnām mācīties no un pieņemt prognozes vai lēmumus, pamatojoties uz datu ievadi.

Kā jūs varat izveidot AI lietojumprogrammu?

Mākslīgais intelekts ir mainījis problēmu risināšanu, ieviešot jaunus un sarežģītus rīkus. Tomēr mākslīgais intelekts nav universāls risinājums visām programmēšanas problēmām — lai izstrādātu uz AI virzītu programmu, ir nepieciešama rūpīga plānošana un pārdomāšana.

Pirmais solis ceļā uz AI lietojumprogrammas izveidi ir problēmas definēšana un vēlamā rezultāta noteikšana. Tas palīdzēs jums izvēlēties piemērotu uz AI vērstu risinājumu, piemēram, mašīnmācīšanos (ML) datu apstrādei vai datorredzi (CV), lai iegūtu nozīmīgu informāciju no digitālajiem attēliem un videoklipiem.

Izšķiroša nozīme ir arī to datu kvalitātei un kvantitātei, kas apstrādāti, izmantojot AI algoritmus. AI algoritmi ir spēcīgi, taču, lai iegūtu vēlamos rezultātus, ir nepieciešami augstas kvalitātes dati. Ir svarīgi nodrošināt, lai dati tiktu pārbaudīti, notīrīti un sakārtoti atbilstoši projekta īpašajām prasībām.

Ir daudz AI lietojumprogrammu, un labākās programmēšanas valodas izvēle ir atkarīga no jūsu projekta prasībām. Dažādas programmēšanas valodas ir izcilas konkrētos ar AI saistītos uzdevumos, tāpēc atbilstošās valodas izvēle ir atkarīga no tā, kas konkrētajā lietojumprogrammā ir jāsasniedz.

Jūsu izvēlētā programmēšanas valoda ietekmē: ● AI lietojumprogrammu programmēšanas vienkāršības līmeni. ● Jūsu rīcībā esošo rīku, bibliotēku un ietvaru klāsts. ● Dokumentācijas un kopienas atbalsta pieejamība.

5 populārākās programmēšanas valodas AI izstrādei:

5 populārākās programmēšanas valodas AI jomā ir Python, C++, R, MATLAB un Java. Tomēr ir svarīgi apsvērt, kuru valodu apgūt vispirms, pirms iedziļināties katrā no tām.

Kopumā Python tiek uzskatīts par ideālu sākumpunktu iesācējiem tā lietotājam draudzīgā rakstura, daudzpusības un mašīnmācīšanās bibliotēku pārpilnības dēļ. Pēc Python apguves valodas izvēlei, kuru apgūt nākamo, jābalstās uz individuālajiem karjeras centieniem.

Python

Python neapšaubāmi ir visvairāk izmantotā AI izstrādes valoda. Tā plašā bibliotēka un rīku komplekts, kas veltīts mašīnmācībai un datu zinātnei, padara to par lielisku alternatīvu iesācējiem. Python ir vienkārši apgūstams, un tam ir viegli lasāma sintakse. Tās pievilcību nosaka tā pielāgošanās spēja tīmekļa izstrādē, datu analīzē un zinātniskajā skaitļošanā.

Python popularitāti AI pētījumos apliecina fakts, ka saskaņā ar 2021. gada Kaggle pētījumu tā ir vispopulārākā programmēšanas valoda datu zinātnieku vidū, turklāt tādas firmas kā Google, Facebook un Microsoft AI izstrādei izvēlas Python.

Python bibliotēkas AI attīstībai:

Python ir daudzas bibliotēkas un rīki, kas īpaši izstrādāti AI attīstībai. Dažas no populārajām bibliotēkām ietver:

● TensorFlow ir atvērtā pirmkoda programmatūras bibliotēka datu plūsmai un diferencētai programmēšanai dažādos uzdevumos. Tā ir populāra bibliotēka mašīnmācīšanās modeļu veidošanai un apmācībai.

● Keras: Keras ir uz Python balstīta augsta līmeņa neironu tīkla API, kas var darboties papildus TensorFlow, CNTK vai Theano. Tas ir paredzēts tikai, lai nodrošinātu ātru eksperimentēšanu ar dziļiem neironu tīkliem.

● Scikit-learn: Scikit-learn ir Python programmēšanas valodas bibliotēka mašīnmācībai, kas ir pieejama bez maksas. Tas piedāvā virkni algoritmu klasifikācijai un klasterēšanai, tostarp, bet ne tikai, atbalsta vektoru mašīnas, nejaušus mežus un k-vidējos.

● PyTorch: PyTorch ir atvērtā pirmkoda AI mācību bibliotēka, kuras pamatā ir Torch bibliotēka. Šis rīks tiek pielietots dažādās jomās, tostarp, bet ne tikai, dabiskās valodas apstrādē un datorredzēšanā.

R

R ir datora valoda un vide statistikas aprēķiniem un grafikai. Tas ir populārs datu analīzē un mašīnmācīšanās lietojumprogrammās. R piedāvā plašu statistisko un grafisko pieeju klāstu un lielu mašīnmācīšanās un datu analīzes pakotņu komplektu, piemēram, Caret, MLR un Tidymodels. R spēks ir statistikas analīzē, kas padara to labi piemērotu datu ietilpīgām AI lietojumprogrammām.

Tam ir plašs statistikas modeļu klāsts, piemēram, lineārā un nelineārā regresija, laikrindu analīze un izdzīvošanas analīze. R ir arī lieliska datu vizualizācijas valoda, kas ļauj vienkārši ģenerēt interaktīvas diagrammas un diagrammas, lai vizualizētu AI modeļu rezultātus.

Tā kā R ir ievērojama AI izstrādē, ir izveidotas dažādas specializētas pakotnes un bibliotēkas, tostarp dziļās apmācības pakotne KerasR un pastiprināšanas mācību pakotne Reinforcement Learning.

R bibliotēkas mākslīgā intelekta attīstībai:

Ir vairākas R bibliotēkas, kuras parasti izmanto AI izstrādei. Daži no tiem ir:

● caret: visaptveroša bibliotēka mašīnmācībai, tostarp datu pirmapstrāde, līdzekļu atlase, modeļa regulēšana un novērtēšana. ● mlr: augsta līmeņa saskarne vairākiem mašīnmācīšanās algoritmiem, tostarp dziļās mācīšanās, atbalsta vektora mašīnām, nejaušiem mežiem un citiem. ● mxnet: elastīga un efektīva bibliotēka padziļinātai apmācībai, ar atbalstu sadalītai apmācībai un dažādām programmēšanas valodām.

Java

Java ir augstas veiktspējas programmēšanas valoda, ko izmanto dažādās nozarēs, tostarp mākslīgā intelekta pētniecībā. Java ir lieliski piemērota mašīnmācīšanās modeļu izveidei, pateicoties jaudīgajām objektorientētās programmēšanas iespējām un visaptverošajam bibliotēkas atbalstam.

Java tiek izmantota, lai izveidotu AI lietojumprogrammas, piemēram, tērzēšanas robotus, virtuālos palīgus un runas atpazīšanas sistēmas. Galvenās AI izstrādē izmantotās Java bibliotēkas ir Weka, Deeplearning4j un Mahout.

Dabiskās valodas apstrāde, attēla identifikācija un audio atpazīšana ir dažas AI lietojumprogrammas, kurās tiek izmantota Java. Deeplearning4j, DL4J un Neuroph ir galvenās AI izstrādes Java bibliotēkas.

Java bibliotēkas AI izstrādei:

● Deeplearning4j, kas ir padziļinātas apmācības bibliotēka, kas īpaši izstrādāta darbam Java virtuālajā mašīnā. Tas nodrošina atbalstu dažādiem dziļās mācīšanās algoritmiem, tostarp konvolucionālajiem un atkārtotajiem neironu tīkliem. ● Weka ir cita bibliotēka, kas nodrošina algoritmu kolekciju mašīnmācības nolūkiem. Šie algoritmi ir paredzēti, lai cita starpā veiktu datu ieguves darbības, piemēram, pirmapstrādi, klasifikāciju, klasterizāciju un regresiju. ● Visbeidzot, Apache Mahout ir mašīnmācību bibliotēka, kurā ir iekļauti klasterizācijas, klasifikācijas un sadarbības filtrēšanas algoritmi, un to var izmantot, lai izveidotu mērogojamas mašīnmācības lietojumprogrammas, kas darbojas ar Apache Hadoop.

C++

C++ ir populāra programmēšanas valoda augstas veiktspējas sistēmu izveidei, un AI nav izņēmums. Tā ir lieliska alternatīva AI lietojumprogrammu veidošanai, pateicoties tās ātrumam, efektivitātei un spējai apstrādāt milzīgas datu kopas. C++ tiek plaši izmantots, lai izstrādātu datorredzes un dabiskās valodas apstrādes sistēmas.

C++ ir labi pazīstams ar savu ātrumu un veiktspēju, kas padara to par perfektu valodu augstas veiktspējas AI sistēmu izstrādei. Tā ir populāra izvēle tādu lietojumprogrammu izveidei, kurām ir nepieciešams daudz aprēķinu un apstrādes jaudas, piemēram, datorredze un robotika.

C++ ir augsta līmeņa valoda, kas nozīmē, ka tā ir tuvāk cilvēku valodai un vieglāk lasāma un rakstāma nekā zema līmeņa valodas, piemēram, montāžas valoda. To plaši izmanto operētājsistēmu, ierīču draiveru un citas sistēmas programmatūras izstrādē. To izmanto arī liela mēroga programmatūras lietojumprogrammu, piemēram, videospēļu, finanšu sistēmu un zinātnisku simulāciju izstrādē.

C++ ir programmēšanas valoda, kas nepārtraukti attīstās, un pēdējā laikā šajā valodā ir notikušas vairākas izmaiņas. Pašlaik tiek izstrādāta nākamā C++ standarta versija C++23, un ir paredzams, ka tajā tiks ieviestas vairākas jaunas funkcijas, tostarp moduļu un korutīnu uzlabojumi.

C++ bibliotēkas AI izstrādei:

AI izstrādei ir pieejamas daudzas plaši izmantotas C++ bibliotēkas. Tie ietver:

● TensorFlow — Google izstrādāta atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās bibliotēka, ko plaši izmanto neironu tīklu un citu AI lietojumprogrammu izveidei.

● Caffe ir vēl viens C++ dziļās mācīšanās ietvars, kas atvieglo efektīvu un izteiksmīgu AI modeļu izstrādi, īpaši datorredzes un attēlu atpazīšanas uzdevumiem.

● Shark ir arī ļoti pielāgojama C++ bibliotēka mašīnmācībai, kas piedāvā dažādus algoritmus kodola mācībām, lineārai un nelineārai optimizācijai un neironu tīkliem.

MATLAB

MATLAB ir augsta līmeņa programmēšanas valoda un interaktīva vide, ko plaši izmanto dažādās jomās, piemēram, inženierzinātnēs, fizikā, matemātikā un finansēs. Tas ir spēcīgs rīks skaitliskai aprēķināšanai un datu analīzei, kas spēj apstrādāt sarežģītas matemātiskas darbības, piemēram, matricas manipulācijas, vienādojumu sistēmu risināšanu un optimizāciju.

MATLAB ir īpaši populārs inženierzinātņu un zinātnieku aprindās, jo tas spēj ātri izveidot prototipus un pārbaudīt algoritmus, kā arī bagātīgās vizualizācijas iespējas. Viena no MATLAB priekšrocībām ir tā plašā iebūvēto funkciju un rīku kastu bibliotēka, kas ļauj lietotājiem efektīvi veikt plašu uzdevumu klāstu, sākot no signālu apstrādes un attēlu analīzes līdz vadības sistēmas projektēšanai un finanšu modelēšanai.

Turklāt MATLAB ir lietotājam draudzīgs interfeiss, kas ļauj viegli rakstīt un atkļūdot kodu un vizualizēt un analizēt datus. MATLAB atbalsta atsevišķu lietojumprogrammu izveidi un integrāciju ar citām valodām, piemēram, C++ un Java.

Jautrs fakts!

Vai zinājāt, ka sākotnēji Endrjū Nga mašīnmācības kurss tika pasniegts ar MATLAB? Tomēr 2022. gadā, kad Endrjū un viņa komandas DeepLearning.AI un Stenfordas universitātē atjaunināja mašīnmācīšanās specializāciju, viņi veica ievērojamus uzlabojumus, pārejot uz Python.

Ieteicams nemēģināt vienlaikus apgūt divas valodas. Tā vietā vispirms dodiet priekšroku Python prasmēm. Kad esat sasniedzis noteiktu Python meistarības līmeni, varat paplašināt savu redzesloku, pamatojoties uz saviem profesionālajiem mērķiem.

Neizmantojiet šīs programmēšanas valodas!

Lai gan nav noteiktas programmēšanas valodas, ko AI varētu apzīmēt kā “sliktu”, dažas valodas var nebūt tik piemērotas noteiktiem AI uzdevumiem.

● Piemēram, tādas valodas kā C un Assembly, kas ir zema līmeņa valodas, var nebūt labākā izvēle mākslīgā intelekta lietojumprogrammu izstrādei to sarežģītības un iebūvēta atbalsta trūkuma dēļ AI bieži izmantotajām augsta līmeņa abstrakcijām. ● tādas valodas kā PHP un Ruby, kas galvenokārt ir paredzētas tīmekļa izstrādei, var nebūt piemērotas AI uzdevumiem, jo ​​tām trūkst robustu bibliotēku un rīku, kas īpaši izstrādāti AI. ● Fortran galvenokārt iecienījuši zinātnieki un inženieri, taču tas rada izaicinājumu mācīties, un tam trūkst daudz lietotājam draudzīgu funkciju, kā rezultātā izstrāde ir sarežģīta.

Programmēšanas valodas, ko izmanto blokķēdes tehnoloģijā

Blokķēdes izstrādē tiek izmantotas vairākas valodas, piemēram

● Solidity, Rust un Go. Solidity ir vispopulārākā valoda viedo līgumu izstrādei Ethereum blokķēdē, savukārt Rust un Go gūst popularitāti blokķēdes infrastruktūras un decentralizētu lietojumprogrammu veidošanā. ● Turklāt ir pieejamas īpašas blokķēdes izstrādes sistēmas un rīki, kas izmanto programmēšanas valodas un AI, piemēram, Hyperledger Fabric, Corda un TensorFlow. Šie rīki un ietvari ļauj izstrādātājiem izveidot blokķēdes lietojumprogrammas ar uzlabotu drošību, mērogojamību un veiktspēju.

Jautrs fakts!

Lisp, ko 1958. gadā izgudroja Džons Makartijs, ir bagāta vēsture, kas tiek izmantota mākslīgā intelekta (AI) pētniecībā un attīstībā. Faktiski Lisp bija viena no pirmajām programmēšanas valodām, kas tika izmantota AI, un to bieži sauc par "AI valodu". Neskatoties uz savu vecumu, Lisp joprojām ir populāra valoda AI kopienā un joprojām tiek plaši izmantota mūsdienās.

Faktiski Lisp ir otrā vecākā augsta līmeņa programmēšanas valoda, kas joprojām tiek plaši izmantota pēc FORTRAN. Lisp ilgmūžība un pastāvīgā atbilstība liecina par tā daudzpusību un jaudu, īpaši AI jomā.

Secinājums:

Pareizas programmēšanas valodas izvēle ir būtiska AI attīstībai, un valodas izvēle ir atkarīga no AI lietojumprogrammas īpašajām prasībām. Python ir vispopulārākā AI izstrādes valoda, kam seko R, Java, C++ un MATLAB. Šīs valodas piedāvā jaudīgas bibliotēkas un rīkus AI modeļu veidošanai un izvietošanai. Lai izveidotu efektīvas un atbildīgas AI lietojumprogrammas, ļoti svarīgi ir arī sekot līdzi jaunākajiem sasniegumiem AI programmēšanas valodās.

https://nftstudio24.com/5-essential-programming-languages-for-mastering-ai/

#ai