Sztuczna inteligencja zmienia świat, jaki znamy, od pojazdów autonomicznych po wirtualnych asystentów. Ale jak zabrać się do tworzenia aplikacji AI? Aby opanować rozwój sztucznej inteligencji, musisz najpierw mieć solidne podstawy w językach programowania, które opierają się głównie na uczeniu maszynowym i nauce danych.
Na tym blogu omówimy 5 najpopularniejszych języków programowania, których powinieneś się nauczyć, aby rozwijać sztuczną inteligencję, i dlaczego są one niezbędne do tworzenia najnowocześniejszych aplikacji AI. Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy doświadczonym programistą, ten przewodnik pomoże Ci uwolnić pełny potencjał rozwoju sztucznej inteligencji.
Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do rozwoju systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji, takie jak percepcja wzrokowa, rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji i przetwarzanie języka naturalnego.
Sztuczną inteligencję osiąga się dzięki zastosowaniu algorytmów, modeli matematycznych i technik statystycznych, które pozwalają maszynom uczyć się i przewidywać lub podejmować decyzje na podstawie danych wejściowych.
Jak stworzyć aplikację AI?
Sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała rozwiązywanie problemów, wprowadzając nowe i złożone narzędzia. Sztuczna inteligencja nie jest jednak uniwersalnym rozwiązaniem dla wszystkich wyzwań programistycznych – opracowanie programu opartego na sztucznej inteligencji wymaga starannego planowania i rozważenia.
Pierwszym krokiem w kierunku budowy aplikacji AI jest zdefiniowanie problemu i określenie pożądanego rezultatu. Pomoże Ci to wybrać odpowiednie rozwiązanie skupiające się na sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe (ML) do przetwarzania danych lub wizja komputerowa (CV) w celu wydobywania znaczących informacji z cyfrowych obrazów i filmów.
Istotna jest także jakość i ilość danych przetwarzanych przy użyciu algorytmów AI. Algorytmy sztucznej inteligencji są potężne, ale do uzyskania pożądanych wyników wymagają danych wysokiej jakości. Ważne jest, aby upewnić się, że dane są sprawdzane, czyszczone i zorganizowane zgodnie ze specyficznymi wymaganiami projektu.
Zastosowań AI jest wiele, a wybór najlepszego języka programowania zależy od wymagań Twojego projektu. Różne języki programowania sprawdzają się w konkretnych zadaniach związanych ze sztuczną inteligencją, dlatego wybór odpowiedniego języka zależy od tego, co chcemy osiągnąć w danej aplikacji.
Wybrany język programowania ma wpływ na: ● Poziom łatwości programowania aplikacji AI. ● Zakres narzędzi, bibliotek i frameworków do Twojej dyspozycji. ● Dostępność dokumentacji i wsparcia ze strony społeczności.
5 najlepszych języków programowania do rozwoju AI:
Pięć najpopularniejszych języków programowania w dziedzinie sztucznej inteligencji to Python, C++, R, MATLAB i Java. Jednak ważne jest, aby zastanowić się, którego języka uczyć się najpierw, zanim zagłębisz się w każdy z nich.
Ogólnie rzecz biorąc, Python jest uważany za idealny punkt wyjścia dla początkujących ze względu na jego przyjazny dla użytkownika charakter, wszechstronność i bogactwo bibliotek uczenia maszynowego. Po opanowaniu Pythona wybór kolejnego języka powinien być oparty na indywidualnych aspiracjach zawodowych.
Pyton
Python jest niewątpliwie najczęściej używanym językiem programowania AI. Obszerna biblioteka i zestaw narzędzi dedykowanych do uczenia maszynowego i analityki danych sprawiają, że jest to doskonała alternatywa dla nowicjuszy. Python jest łatwy do nauczenia i ma łatwą do odczytania składnię. Jego atrakcyjność wynika z możliwości adaptacji w tworzeniu stron internetowych, analizie danych i obliczeniach naukowych.
O popularności Pythona w badaniach nad sztuczną inteligencją świadczy fakt, że według badania Kaggle z 2021 r. jest to najpopularniejszy język programowania wśród analityków danych – ponadto firmy takie jak Google, Facebook i Microsoft wybierają Pythona do rozwoju sztucznej inteligencji.
Biblioteki Pythona do rozwoju sztucznej inteligencji:
Python ma wiele bibliotek i narzędzi zaprojektowanych specjalnie do rozwoju sztucznej inteligencji. Niektóre z popularnych bibliotek obejmują:
● TensorFlow to biblioteka oprogramowania typu open source do przepływu danych i programowania różniczkowego w różnych zadaniach. Jest to popularna biblioteka do budowania i uczenia modeli uczenia maszynowego.
● Keras: Keras to oparty na języku Python interfejs API sieci neuronowej wysokiego poziomu, który może działać na platformie TensorFlow, CNTK lub Theano. Został zaprojektowany wyłącznie w celu umożliwienia szybkiego eksperymentowania z głębokimi sieciami neuronowymi.
● Scikit-learn: Scikit-learn to biblioteka języka programowania Python do uczenia maszynowego, która jest dostępna bezpłatnie. Oferuje szereg algorytmów do klasyfikacji i grupowania, w tym między innymi maszyny wektorów nośnych, lasy losowe i k-średnie.
● PyTorch: PyTorch to biblioteka do nauki sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym, oparta na bibliotece Torch. Narzędzie to znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach, m.in. w przetwarzaniu języka naturalnego i wizji komputerowej.
R
R to język komputerowy i środowisko do obliczeń statystycznych i grafiki. Jest popularny w aplikacjach do analizy danych i uczenia maszynowego. R oferuje szeroką gamę podejść statystycznych i graficznych oraz duży zestaw pakietów do uczenia maszynowego i analizy danych, takich jak Caret, MLR i Tidymodels. Siła R leży w analizie statystycznej, co sprawia, że dobrze nadaje się do zastosowań AI wymagających dużej ilości danych.
Posiada szeroką gamę modeli statystycznych, takich jak regresja liniowa i nieliniowa, analiza szeregów czasowych i analiza przeżycia. R to także doskonały język wizualizacji danych, ułatwiający generowanie interaktywnych wykresów i wykresów w celu wizualizacji wyników modeli sztucznej inteligencji.
Ze względu na znaczenie języka R w rozwoju sztucznej inteligencji stworzono różne specjalistyczne pakiety i biblioteki, w tym pakiet do głębokiego uczenia się KerasR i pakiet uczenia się przez wzmacnianie Reinforcement Learning.
Biblioteki R do tworzenia sztucznej inteligencji:
Istnieje kilka bibliotek R, które są powszechnie używane do tworzenia sztucznej inteligencji. Niektórzy z nich są:
● caret: obszerna biblioteka do uczenia maszynowego, obejmująca wstępne przetwarzanie danych, wybór funkcji, dostrajanie modelu i ocenę. ● mlr: interfejs wysokiego poziomu do kilku algorytmów uczenia maszynowego, w tym uczenia głębokiego, maszyn wektorów pomocniczych, lasów losowych i innych. ● mxnet: elastyczna i wydajna biblioteka do głębokiego uczenia się, obsługująca szkolenia rozproszone i różnorodne języki programowania.
Jawa
Java to wysokowydajny język programowania wykorzystywany w różnych sektorach, w tym w badaniach nad sztuczną inteligencją. Java doskonale nadaje się do tworzenia modeli uczenia maszynowego ze względu na potężne możliwości programowania obiektowego i kompleksową obsługę bibliotek.
Java służy do tworzenia aplikacji AI, takich jak chatboty, wirtualni asystenci i systemy rozpoznawania mowy. Do głównych bibliotek Java używanych w rozwoju sztucznej inteligencji należą Weka, Deeplearning4j i Mahout.
Przetwarzanie języka naturalnego, identyfikacja obrazu i rozpoznawanie dźwięku to kilka aplikacji AI wykorzystujących język Java. Deeplearning4j, DL4J i Neuroph to główne biblioteki Java służące do rozwoju sztucznej inteligencji.
Biblioteki Java do rozwoju sztucznej inteligencji:
● Deeplearning4j, która jest biblioteką do głębokiego uczenia się zaprojektowaną specjalnie do działania na wirtualnej maszynie Java. Zapewnia obsługę różnych algorytmów głębokiego uczenia się, w tym splotowych i rekurencyjnych sieci neuronowych. ● Weka to kolejna biblioteka udostępniająca zbiór algorytmów do celów uczenia maszynowego. Algorytmy te są przeznaczone między innymi do wykonywania działań związanych z eksploracją danych, takich jak przetwarzanie wstępne, klasyfikacja, grupowanie i regresja. ● Wreszcie Apache Mahout to biblioteka do uczenia maszynowego, która zawiera algorytmy do grupowania, klasyfikacji i filtrowania zespołowego, i której można używać do tworzenia skalowalnych aplikacji do uczenia maszynowego działających na platformie Apache Hadoop.
C++
C++ to popularny język programowania służący do tworzenia systemów o wysokiej wydajności, a sztuczna inteligencja nie jest tu wyjątkiem. Jest doskonałą alternatywą do budowania aplikacji AI ze względu na szybkość, wydajność i zdolność do obsługi ogromnych zbiorów danych. Język C++ jest szeroko stosowany do tworzenia systemów widzenia komputerowego i przetwarzania języka naturalnego.
C++ jest dobrze znany ze swojej szybkości i wydajności, co czyni go idealnym językiem do tworzenia wysokowydajnych systemów AI. Jest to popularny wybór do tworzenia aplikacji wymagających dużej liczby obliczeń i mocy obliczeniowej, takich jak wizja komputerowa i robotyka.
C++ jest językiem wysokiego poziomu, co oznacza, że jest bliższy językowi ludzkiemu i łatwiejszy w czytaniu i pisaniu niż języki niskiego poziomu, takie jak asembler. Jest szeroko stosowany w tworzeniu systemów operacyjnych, sterowników urządzeń i innego oprogramowania systemowego. Jest również używany do opracowywania aplikacji na dużą skalę, takich jak gry wideo, systemy finansowe i symulacje naukowe.
C++ to stale rozwijający się język programowania, a ostatnio wprowadzono w nim kilka zmian. Następna wersja standardu C++, C++23, jest obecnie w fazie rozwoju i oczekuje się, że wprowadzi kilka nowych funkcji, w tym ulepszenia modułów i współprogramów.
Biblioteki C++ do rozwoju sztucznej inteligencji:
Do rozwoju sztucznej inteligencji dostępnych jest wiele powszechnie używanych bibliotek C++. Obejmują one:
● TensorFlow, biblioteka uczenia maszynowego typu open source opracowana przez Google, która jest szeroko wykorzystywana do tworzenia sieci neuronowych i innych aplikacji AI.
● Caffe to kolejna platforma głębokiego uczenia się w języku C++, która ułatwia opracowywanie wydajnych i wyrazistych modeli sztucznej inteligencji, szczególnie w przypadku zadań związanych z widzeniem komputerowym i rozpoznawaniem obrazów.
● Shark to także biblioteka C++ o dużych możliwościach adaptacji do uczenia maszynowego, oferująca różnorodne algorytmy do uczenia się opartego na jądrze, optymalizacji liniowej i nieliniowej oraz sieci neuronowych.
MATLAB
MATLAB to język programowania wysokiego poziomu i interaktywne środowisko szeroko stosowane w różnych dziedzinach, takich jak inżynieria, fizyka, matematyka i finanse. Jest to potężne narzędzie do obliczeń numerycznych i analizy danych, zdolne do obsługi złożonych operacji matematycznych, takich jak manipulacja macierzami, rozwiązywanie układów równań i optymalizacja.
MATLAB jest szczególnie popularny w środowiskach inżynieryjnych i naukowych ze względu na jego zdolność do szybkiego prototypowania i testowania algorytmów oraz bogate możliwości wizualizacji. Jedną z zalet MATLAB-a jest obszerna biblioteka wbudowanych funkcji i zestawów narzędzi, które umożliwiają użytkownikom efektywne wykonywanie szerokiego zakresu zadań, od przetwarzania sygnałów i analizy obrazu po projektowanie systemów sterowania i modelowanie finansowe.
Dodatkowo MATLAB posiada przyjazny dla użytkownika interfejs, który ułatwia pisanie i debugowanie kodu oraz wizualizację i analizę danych. MATLAB wspiera tworzenie samodzielnych aplikacji i integrację z innymi językami, takimi jak C++ i Java.
Śmieszny fakt!
Czy wiesz, że początkowo kurs uczenia maszynowego Andrew Ng był prowadzony przy użyciu MATLAB-a? Jednak w 2022 roku, kiedy Andrew i jego zespoły w DeepLearning.AI i Uniwersytecie Stanforda zaktualizowali specjalizację w zakresie uczenia maszynowego, dokonali znacznej poprawy, przechodząc na język Python.
Zaleca się, aby nie próbować uczyć się dwóch języków jednocześnie. Zamiast tego na początku traktuj priorytetowo biegłość w Pythonie. Po osiągnięciu określonego poziomu biegłości w języku Python możesz poszerzać swoje horyzonty w oparciu o cele zawodowe.
Nie używaj tych języków programowania!
Chociaż nie ma konkretnego języka programowania, który można by określić jako „zły” dla sztucznej inteligencji, niektóre języki mogą nie być tak odpowiednie do określonych zadań sztucznej inteligencji.
● Na przykład języki takie jak C i Assembly, które są językami niskiego poziomu, mogą nie być najlepszym wyborem do tworzenia aplikacji AI ze względu na ich złożoność i brak wbudowanej obsługi abstrakcji wysokiego poziomu powszechnie używanych w AI. ● Języki takie jak PHP i Ruby, które są przeznaczone głównie do tworzenia stron internetowych, mogą nie nadawać się dobrze do zadań związanych ze sztuczną inteligencją, ponieważ brakuje im solidnych bibliotek i narzędzi zaprojektowanych specjalnie dla sztucznej inteligencji. ● Fortran jest preferowany głównie przez naukowców i inżynierów, ale stanowi wyzwanie w nauce i brakuje mu wielu przyjaznych dla użytkownika funkcji, co utrudnia rozwój.
Języki programowania stosowane w technologii blockchain
Istnieje kilka języków używanych w rozwoju blockchain, takich jak
● Solidność, rdza i gotowe. Solidity jest najpopularniejszym językiem do tworzenia inteligentnych kontraktów na blockchainie Ethereum, podczas gdy Rust i Go zyskują na popularności w budowaniu infrastruktury blockchain i zdecentralizowanych aplikacji. ● Ponadto dostępne są specjalne platformy i narzędzia do programowania blockchain, które wykorzystują języki programowania i sztuczną inteligencję, takie jak Hyperledger Fabric, Corda i TensorFlow. Te narzędzia i struktury umożliwiają programistom tworzenie aplikacji opartych na blockchainie o zwiększonym bezpieczeństwie, skalowalności i wydajności.
Śmieszny fakt!
Lisp, wynaleziony w 1958 roku przez Johna McCarthy’ego, ma bogatą historię wykorzystania w badaniach i rozwoju sztucznej inteligencji (AI). W rzeczywistości Lisp był jednym z pierwszych języków programowania używanych w sztucznej inteligencji i często określa się go mianem „języka sztucznej inteligencji”. Pomimo swojego wieku, Lisp pozostaje popularnym językiem w społeczności AI i nadal jest powszechnie używany.
W rzeczywistości Lisp wyróżnia się tym, że jest drugim najstarszym językiem programowania wysokiego poziomu, który jest nadal w powszechnym użyciu, po FORTRANIE. Długowieczność i ciągłe znaczenie Lispa są świadectwem jego wszechstronności i mocy, szczególnie w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Wniosek:
Wybór odpowiedniego języka programowania jest kluczowy dla rozwoju sztucznej inteligencji, a wybór języka zależy od konkretnych wymagań aplikacji AI. Najpopularniejszym językiem do tworzenia sztucznej inteligencji jest Python, a za nim plasują się R, Java, C++ i MATLAB. Języki te oferują potężne biblioteki i narzędzia do tworzenia i wdrażania modeli sztucznej inteligencji. Bycie na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w językach programowania AI ma również kluczowe znaczenie dla tworzenia wydajnych i odpowiedzialnych aplikacji AI.
https://nftstudio24.com/5-essential-programming-languages-for-mastering-ai/