Inteligența artificială modifică lumea așa cum o cunoaștem, de la vehicule autonome la asistenți virtuali. Dar cum se poate crea aplicații AI? Pentru a stăpâni dezvoltarea AI, trebuie mai întâi să aveți o bază solidă în limbaje de programare realizate în mod expres pentru învățarea automată și știința datelor.
Acest blog va explora primele 5 limbaje de programare pe care ar trebui să le învățați pentru dezvoltarea AI și de ce sunt esențiale pentru construirea de aplicații AI de ultimă oră. Indiferent dacă sunteți un începător sau un dezvoltator experimentat, acest ghid vă va ajuta să deblocați întregul potențial al dezvoltării AI.
Ce este AI?
Inteligența artificială (IA) se referă la dezvoltarea sistemelor informatice care pot îndeplini sarcini care necesită de obicei inteligență umană, cum ar fi percepția vizuală, recunoașterea vorbirii, luarea deciziilor și procesarea limbajului natural.
AI se realizează prin utilizarea algoritmilor, modelelor matematice și tehnicilor statistice care permit mașinilor să învețe și să ia predicții sau decizii pe baza intrărilor de date.
Cum poți face o aplicație AI?
Inteligența artificială a revoluționat rezolvarea problemelor prin introducerea unor instrumente noi și complexe. Cu toate acestea, AI nu este o soluție unică pentru toate provocările de programare - dezvoltarea unui program bazat pe inteligență artificială necesită o planificare și o analiză atentă.
Primul pas către construirea unei aplicații AI este definirea problemei și determinarea rezultatului dorit. Acest lucru vă va îndruma către alegerea unei soluții adecvate centrate pe IA, cum ar fi învățarea automată (ML) pentru procesarea datelor sau viziunea computerizată (CV) pentru a extrage informații semnificative din imagini și videoclipuri digitale.
Calitatea și cantitatea datelor procesate folosind algoritmi AI sunt, de asemenea, cruciale. Algoritmii AI sunt puternici, dar necesită date de înaltă calitate pentru a produce rezultatele dorite. Este esențial să vă asigurați că datele sunt verificate, curățate și organizate în conformitate cu cerințele specifice ale proiectului.
Există multe aplicații ale AI, iar selectarea celui mai bun limbaj de programare depinde de cerințele proiectului dumneavoastră. Diferite limbaje de programare excelează la sarcini specifice legate de AI, așa că alegerea limbajului potrivit depinde de ceea ce trebuie realizat într-o anumită aplicație.
Limbajul de programare pe care îl alegeți influențează: ● Nivelul de ușurință în programarea aplicațiilor AI. ● Gama de instrumente, biblioteci și cadre pe care le aveți la dispoziție. ● Disponibilitatea documentației și a suportului din partea comunității.
Top 5 limbaje de programare pentru dezvoltarea AI:
Primele 5 limbaje de programare din domeniul AI sunt Python, C++, R, MATLAB și Java. Cu toate acestea, este important să vă gândiți mai întâi ce limbă să învățați înainte de a aprofunda fiecare.
În general, Python este considerat punctul de plecare ideal pentru începători datorită naturii sale ușor de utilizat, versatilității și abundenței bibliotecilor de învățare automată. După stăpânirea Python-ului, alegerea limbii pe care să o înveți în continuare ar trebui să se bazeze pe aspirațiile individuale de carieră.
Piton
Python este, fără îndoială, cel mai folosit limbaj de dezvoltare AI. Biblioteca extinsă și setul de instrumente dedicate învățării automate și științei datelor îl fac o alternativă excelentă pentru începători. Python este ușor de învățat și are o sintaxă ușor de citit. Atractia sa provine din adaptabilitatea sa în dezvoltarea web, analiza datelor și calculul științific.
Popularitatea lui Python în cercetarea AI este evidențiată de faptul că, conform studiului Kaggle din 2021, este cel mai popular limbaj de programare în rândul cercetătorilor de date – în plus, firme precum Google, Facebook și Microsoft aleg Python pentru dezvoltarea AI.
Biblioteci Python pentru dezvoltarea AI:
Python are multe biblioteci și instrumente concepute în mod explicit pentru dezvoltarea AI. Unele dintre bibliotecile populare includ:
● TensorFlow este o bibliotecă de software open-source pentru fluxul de date și programarea diferențiabilă pentru diverse sarcini. Este o bibliotecă populară pentru construirea și instruirea modelelor de învățare automată.
● Keras: Keras este un API de rețea neuronală de nivel înalt bazat pe Python, care poate funcționa pe TensorFlow, CNTK sau Theano. Este conceput exclusiv pentru a permite experimentarea rapidă cu rețele neuronale profunde.
● Scikit-learn: Scikit-learn este o bibliotecă de limbaj de programare Python pentru învățarea automată care este disponibilă gratuit. Oferă o gamă largă de algoritmi pentru clasificare și grupare, incluzând, dar fără a se limita la, mașini vectoriale, păduri aleatorii și k-means.
● PyTorch: PyTorch este o bibliotecă de învățare AI open-source bazată pe biblioteca Torch. Acest instrument își găsește aplicațiile în diverse domenii, inclusiv, dar fără a se limita la procesarea limbajului natural și viziunea computerizată.
R
R este un limbaj de calculator și un mediu pentru calcul statistic și grafică. Este popular în analiza datelor și aplicațiile de învățare automată. R oferă o gamă largă de abordări statistice și grafice și un set mare de pachete de învățare automată și analiză a datelor, cum ar fi Caret, MLR și Tidymodels. Puterea lui R constă în analiza statistică, ceea ce îl face bine potrivit pentru aplicațiile AI care folosesc intens date.
Are o mare varietate de modele statistice, cum ar fi regresia liniară și neliniară, analiza serii de timp și analiza de supraviețuire. R este, de asemenea, un limbaj excelent de vizualizare a datelor, ceea ce face simplă generarea de diagrame și diagrame interactive pentru a vizualiza rezultatele modelelor AI.
Datorită importanței lui R în dezvoltarea AI, au fost create diverse pachete și biblioteci specializate, inclusiv pachetul de învățare profundă KerasR și pachetul de învățare prin consolidare Reinforcement Learning.
Biblioteci R pentru dezvoltarea AI:
Există mai multe biblioteci R care sunt utilizate în mod obișnuit pentru dezvoltarea AI. Unii dintre ei sunt:
● caret: o bibliotecă cuprinzătoare pentru învățarea automată, inclusiv preprocesarea datelor, selecția caracteristicilor, reglarea modelului și evaluarea. ● mlr: o interfață de nivel înalt pentru mai mulți algoritmi de învățare automată, inclusiv învățarea profundă, suport pentru mașini vectoriale, păduri aleatorii și multe altele. ● mxnet: O bibliotecă flexibilă și eficientă pentru învățare profundă, cu suport pentru instruire distribuită și o varietate de limbaje de programare.
Java
Java este un limbaj de programare de înaltă performanță utilizat în diferite sectoare, inclusiv în cercetarea inteligenței artificiale. Java este excelent pentru crearea modelelor de învățare automată datorită capabilităților sale puternice de programare orientată pe obiecte și a suportului complet pentru biblioteci.
Java este folosit pentru a construi aplicații AI, cum ar fi chatbot, asistenți virtuali și sisteme de recunoaștere a vorbirii. Principalele biblioteci Java utilizate în dezvoltarea AI includ Weka, Deeplearning4j și Mahout.
Procesarea limbajului natural, identificarea imaginilor și recunoașterea audio sunt câteva aplicații AI care folosesc Java. Deeplearning4j, DL4J și Neuroph sunt biblioteci Java majore pentru dezvoltarea AI.
Biblioteci Java pentru dezvoltarea AI:
● Deeplearning4j, care este o bibliotecă de deep learning concepută special pentru a funcționa pe mașina virtuală Java. Acesta oferă suport pentru diverși algoritmi de învățare profundă, inclusiv rețele neuronale convoluționale și recurente. ● Weka este o altă bibliotecă care oferă o colecție de algoritmi pentru scopuri de învățare automată. Acești algoritmi sunt proiectați pentru a executa activități de extragere a datelor, cum ar fi preprocesarea, clasificarea, gruparea și regresia, printre altele. ● În cele din urmă, Apache Mahout este o bibliotecă de învățare automată care include algoritmi pentru grupare, clasificare și filtrare colaborativă și poate fi folosită pentru a crea aplicații scalabile de învățare automată care rulează pe Apache Hadoop.
C++
C++ este un limbaj de programare popular pentru crearea de sisteme de înaltă performanță, iar AI nu face excepție. Este o alternativă excelentă pentru construirea de aplicații AI datorită vitezei, eficienței și capacității sale de a gestiona seturi de date enorme. C++ este utilizat pe scară largă pentru a dezvolta viziunea computerizată și sistemele de procesare a limbajului natural.
C++ este binecunoscut pentru viteza și performanța sa, ceea ce îl face un limbaj perfect pentru dezvoltarea sistemelor AI de înaltă performanță. Este o alegere populară pentru crearea de aplicații care necesită o mulțime de calcule și putere de procesare, cum ar fi viziunea computerizată și robotica.
C++ este un limbaj de nivel înalt, ceea ce înseamnă că este mai aproape de limbajul uman și mai ușor de citit și scris decât limbajele de nivel scăzut, cum ar fi asamblarea. Este utilizat pe scară largă în dezvoltarea sistemelor de operare, a driverelor de dispozitiv și a altor software-uri de sistem. De asemenea, este utilizat în dezvoltarea de aplicații software la scară largă, cum ar fi jocuri video, sisteme financiare și simulări științifice.
C++ este un limbaj de programare în continuă evoluție și au existat mai multe dezvoltări recente în limbaj. Următoarea versiune a standardului C++, C++23, este în prezent în dezvoltare și se așteaptă să introducă câteva caracteristici noi, inclusiv îmbunătățiri ale modulelor și coroutinelor.
Biblioteci C++ pentru dezvoltarea AI:
Numeroase biblioteci C++ utilizate pe scară largă sunt disponibile pentru dezvoltarea AI. Acestea includ:
● TensorFlow, o bibliotecă de învățare automată open-source dezvoltată de Google, care este utilizată pe scară largă pentru construirea de rețele neuronale și alte aplicații AI.
● Caffe este un alt cadru de învățare profundă C++ care facilitează dezvoltarea de modele AI eficiente și expresive, în special pentru sarcinile de viziune computerizată și de recunoaștere a imaginii.
● Shark este, de asemenea, o bibliotecă C++ foarte adaptabilă pentru învățarea automată, care oferă o varietate de algoritmi pentru învățarea bazată pe kernel, optimizare liniară și neliniară și rețele neuronale.
MATLAB
MATLAB este un limbaj de programare de nivel înalt și un mediu interactiv utilizat pe scară largă în diverse domenii, cum ar fi inginerie, fizică, matematică și finanțe. Este un instrument puternic pentru calculul numeric și analiza datelor, capabil să gestioneze operații matematice complexe, cum ar fi manipularea matricei, rezolvarea sistemelor de ecuații și optimizarea.
MATLAB este deosebit de popular în comunitățile de inginerie și științifice pentru capacitatea sa de a prototipa și testa rapid algoritmi și capabilitățile sale bogate de vizualizare. Unul dintre avantajele MATLAB este biblioteca sa extinsă de funcții și cutii de instrumente încorporate, care permit utilizatorilor să efectueze eficient o gamă largă de sarcini, de la procesarea semnalului și analiza imaginilor până la proiectarea sistemului de control și modelarea financiară.
În plus, MATLAB are o interfață ușor de utilizat, care facilitează scrierea și depanarea codului și vizualizarea și analiza datelor. MATLAB acceptă crearea de aplicații independente și integrarea cu alte limbaje precum C++ și Java.
Fapt amuzant!
Știați că inițial, cursul de învățare automată al lui Andrew Ng a fost predat cu MATLAB? Cu toate acestea, în 2022, când Andrew și echipele sale de la DeepLearning.AI și Universitatea Stanford au actualizat specializarea Machine Learning, au făcut o îmbunătățire semnificativă prin tranziția la Python.
Este recomandat să nu încercați să învățați două limbi simultan. În schimb, prioritizează inițial să devii expert în Python. Odată ce ai atins un anumit nivel de stăpânire în Python, îți poți lărgi orizonturile în funcție de obiectivele tale profesionale.
Nu utilizați aceste limbaje de programare!
Deși nu există un limbaj de programare specific care să poată fi etichetat drept „reu” pentru AI, unele limbi s-ar putea să nu fie la fel de potrivite pentru anumite sarcini AI.
● De exemplu, limbaje precum C și Assembly, care sunt limbaje de nivel scăzut, ar putea să nu fie cea mai bună alegere pentru dezvoltarea aplicațiilor AI din cauza complexității și lipsei suportului încorporat pentru abstracțiile de nivel înalt utilizate în mod obișnuit în AI. ● limbaje precum PHP și Ruby, care sunt concepute în principal pentru dezvoltarea web, ar putea să nu fie potrivite pentru sarcinile AI, deoarece le lipsesc biblioteci și instrumente solide concepute special pentru AI. ● Fortran este favorizat în principal de oamenii de știință și ingineri, dar prezintă o provocare de învățat și nu are numeroase funcții ușor de utilizat, ceea ce duce la o dezvoltare dificilă.
Limbaje de programare utilizate în tehnologia blockchain
Există mai multe limbaje folosite în dezvoltarea blockchain, cum ar fi
● Soliditate, Rugină și Du-te. Solidity este cel mai popular limbaj pentru dezvoltarea de contracte inteligente pe blockchain-ul Ethereum, în timp ce Rust și Go câștigă popularitate pentru construirea infrastructurii blockchain și a aplicațiilor descentralizate. ● În plus, există cadre și instrumente specifice de dezvoltare blockchain disponibile care utilizează limbaje de programare și AI, cum ar fi Hyperledger Fabric, Corda și TensorFlow. Aceste instrumente și cadre permit dezvoltatorilor să creeze aplicații bazate pe blockchain cu securitate, scalabilitate și performanță îmbunătățite.
Fapt amuzant!
Lisp, care a fost inventat în 1958 de John McCarthy, are o istorie bogată de a fi folosit în cercetarea și dezvoltarea inteligenței artificiale (AI). De fapt, Lisp a fost unul dintre primele limbaje de programare care a fost folosită pentru AI și este adesea numit „limbajul AI”. În ciuda vechimii sale, Lisp rămâne un limbaj popular în comunitatea AI și este încă folosit pe scară largă astăzi.
De fapt, Lisp deține distincția de a fi al doilea cel mai vechi limbaj de programare de nivel înalt care este încă în uz pe scară largă, după FORTRAN. Longevitatea și relevanța continuă a Lisp sunt o dovadă a versatilității și puterii sale, în special în domeniul AI.
Concluzie:
Alegerea limbajului de programare potrivit este esențială pentru dezvoltarea AI, iar alegerea limbajului depinde de cerințele specifice ale aplicației AI. Python este cel mai popular limbaj pentru dezvoltarea AI, urmat de R, Java, C++ și MATLAB. Aceste limbi oferă biblioteci și instrumente puternice pentru construirea și implementarea modelelor AI. Să rămâi la curent cu cele mai recente evoluții în limbajele de programare AI este, de asemenea, crucial pentru construirea de aplicații AI eficiente și responsabile.
https://nftstudio24.com/5-essential-programming-languages-for-mastering-ai/