ИИ меняет мир, каким мы его знаем: от беспилотных автомобилей до виртуальных помощников. Но как создавать приложения ИИ? Чтобы освоить разработку ИИ, вы должны сначала иметь прочную основу в языках программирования, созданных специально для машинного обучения и науки о данных.
В этом блоге будут рассмотрены 5 лучших языков программирования, которые вам следует изучить для разработки ИИ, и почему они необходимы для создания передовых приложений ИИ. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным разработчиком, это руководство поможет вам раскрыть весь потенциал разработки ИИ.
Что такое ИИ?
Искусственный интеллект (ИИ) относится к разработке компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и обработка естественного языка.
Искусственный интеллект достигается за счет использования алгоритмов, математических моделей и статистических методов, которые позволяют машинам учиться и делать прогнозы или решения на основе входных данных.
Как создать приложение AI?
Искусственный интеллект произвел революцию в решении проблем, представив новые и сложные инструменты. Однако ИИ не является универсальным решением для всех задач программирования: разработка программы на основе ИИ требует тщательного планирования и рассмотрения.
Первым шагом на пути к созданию приложения ИИ является определение проблемы и желаемого результата. Это поможет вам выбрать подходящее решение, ориентированное на искусственный интеллект, например машинное обучение (ML) для обработки данных или компьютерное зрение (CV) для извлечения значимой информации из цифровых изображений и видео.
Качество и количество данных, обрабатываемых с помощью алгоритмов искусственного интеллекта, также имеют решающее значение. Алгоритмы искусственного интеллекта мощные, но для получения желаемых результатов требуют высококачественных данных. Очень важно убедиться, что данные проверены, очищены и организованы в соответствии с конкретными требованиями проекта.
Существует множество применений ИИ, и выбор лучшего языка программирования зависит от требований вашего проекта. Различные языки программирования превосходно справляются с конкретными задачами, связанными с искусственным интеллектом, поэтому выбор подходящего языка зависит от того, чего необходимо достичь в конкретном приложении.
Выбор языка программирования влияет на: ● Уровень простоты программирования приложений искусственного интеллекта. ● В вашем распоряжении широкий спектр инструментов, библиотек и платформ. ● Наличие документации и поддержки со стороны сообщества.
Топ-5 языков программирования для разработки ИИ:
В пятерку лучших языков программирования в области искусственного интеллекта входят Python, C++, R, MATLAB и Java. Однако важно подумать, какой язык выучить в первую очередь, прежде чем углубляться в каждый из них.
В целом Python считается идеальной отправной точкой для новичков из-за его простоты в использовании, универсальности и обилия библиотек машинного обучения. После освоения Python выбор языка для изучения в следующий раз должен основываться на индивидуальных карьерных устремлениях.
Питон
Python, несомненно, является наиболее используемым языком разработки ИИ. Обширная библиотека и набор инструментов, посвященных машинному обучению и науке о данных, делают его отличной альтернативой для новичков. Python прост в освоении и имеет легко читаемый синтаксис. Его привлекательность обусловлена его адаптируемостью в веб-разработке, анализе данных и научных вычислениях.
О популярности Python в исследованиях искусственного интеллекта свидетельствует тот факт, что, согласно исследованию Kaggle 2021 года, это самый популярный язык программирования среди специалистов по обработке данных; кроме того, такие компании, как Google, Facebook и Microsoft, выбирают Python для разработки искусственного интеллекта.
Библиотеки Python для разработки ИИ:
Python имеет множество библиотек и инструментов, предназначенных специально для разработки ИИ. Некоторые из популярных библиотек включают в себя:
● TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом для управления потоками данных и дифференцированного программирования для различных задач. Это популярная библиотека для создания и обучения моделей машинного обучения.
● Keras: Keras — это API нейронной сети высокого уровня на основе Python, который может работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Он предназначен исключительно для быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями.
● Scikit-learn: Scikit-learn — это библиотека языка программирования Python для машинного обучения, доступная бесплатно. Он предлагает ряд алгоритмов классификации и кластеризации, включая, помимо прочего, поддержку векторных машин, случайных лесов и k-средних.
● PyTorch: PyTorch — это библиотека обучения искусственному интеллекту с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке Torch. Этот инструмент находит применение в различных областях, включая, помимо прочего, обработку естественного языка и компьютерное зрение.
р
R — это компьютерный язык и среда для статистических вычислений и графики. Он популярен в приложениях для анализа данных и машинного обучения. R предлагает широкий спектр статистических и графических подходов, а также большой набор пакетов машинного обучения и анализа данных, таких как Caret, MLR и Tidymodels. Сильная сторона R заключается в статистическом анализе, что делает его хорошо подходящим для приложений искусственного интеллекта с интенсивным использованием данных.
Он имеет широкий спектр статистических моделей, таких как линейная и нелинейная регрессия, анализ временных рядов и анализ выживаемости. R также является отличным языком визуализации данных, упрощающим создание интерактивных диаграмм и графиков для визуализации результатов моделей ИИ.
Из-за выдающейся роли R в разработке ИИ были созданы различные специализированные пакеты и библиотеки, в том числе пакет глубокого обучения KerasR и пакет обучения с подкреплением Reinforcement Learning.
Библиотеки R для разработки ИИ:
Существует несколько библиотек R, которые обычно используются для разработки ИИ. Некоторые из них:
● Caret: комплексная библиотека для машинного обучения, включая предварительную обработку данных, выбор функций, настройку модели и оценку. ● mlr: высокоуровневый интерфейс для нескольких алгоритмов машинного обучения, включая глубокое обучение, машины опорных векторов, случайные леса и многое другое. ● mxnet: гибкая и эффективная библиотека для глубокого обучения с поддержкой распределенного обучения и различных языков программирования.
Джава
Java — это высокопроизводительный язык программирования, используемый в различных секторах, включая исследования в области искусственного интеллекта. Java отлично подходит для создания моделей машинного обучения благодаря мощным возможностям объектно-ориентированного программирования и комплексной поддержке библиотек.
Java используется для создания приложений искусственного интеллекта, таких как чат-боты, виртуальные помощники и системы распознавания речи. Основные библиотеки Java, используемые при разработке ИИ, включают Weka, Deeplearning4j и Mahout.
Обработка естественного языка, идентификация изображений и распознавание звука — вот несколько приложений искусственного интеллекта, использующих Java. Deeplearning4j, DL4J и Neuroph — основные библиотеки Java для разработки ИИ.
Библиотеки Java для разработки ИИ:
● Deeplearning4j — библиотека глубокого обучения, специально разработанная для работы на виртуальной машине Java. Он обеспечивает поддержку различных алгоритмов глубокого обучения, включая сверточные и рекуррентные нейронные сети. ● Weka — еще одна библиотека, предоставляющая набор алгоритмов для машинного обучения. Эти алгоритмы предназначены для выполнения таких действий по интеллектуальному анализу данных, как предварительная обработка, классификация, кластеризация и регрессия, среди прочего. ● Наконец, Apache Mahout — это библиотека машинного обучения, которая включает алгоритмы кластеризации, классификации и совместной фильтрации и может использоваться для создания масштабируемых приложений машинного обучения, работающих на Apache Hadoop.
С++
C++ — популярный язык программирования для создания высокопроизводительных систем, и ИИ — не исключение. Это отличная альтернатива для создания приложений искусственного интеллекта благодаря своей скорости, эффективности и способности обрабатывать огромные наборы данных. C++ широко используется для разработки систем компьютерного зрения и обработки естественного языка.
C++ хорошо известен своей скоростью и производительностью, что делает его идеальным языком для разработки высокопроизводительных систем искусственного интеллекта. Это популярный выбор для создания приложений, требующих большого количества вычислений и вычислительной мощности, таких как компьютерное зрение и робототехника.
C++ — это язык высокого уровня, а это означает, что он ближе к человеческому языку и его легче читать и писать, чем языки низкого уровня, такие как ассемблер. Он широко используется при разработке операционных систем, драйверов устройств и другого системного программного обеспечения. Он также используется при разработке крупномасштабных программных приложений, таких как видеоигры, финансовые системы и научное моделирование.
C++ — это постоянно развивающийся язык программирования, и в последнее время в этом языке произошло несколько изменений. Следующая версия стандарта C++, C++23, в настоящее время находится в разработке и, как ожидается, представит несколько новых функций, включая улучшения модулей и сопрограмм.
Библиотеки C++ для разработки ИИ:
Для разработки ИИ доступны многочисленные широко используемые библиотеки C++. К ним относятся:
● TensorFlow — библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google и широко используемая для создания нейронных сетей и других приложений искусственного интеллекта.
● Caffe — еще одна среда глубокого обучения C++, которая облегчает разработку эффективных и выразительных моделей искусственного интеллекта, особенно для задач компьютерного зрения и распознавания изображений.
● Shark также представляет собой легко адаптируемую библиотеку C++ для машинного обучения, которая предлагает множество алгоритмов для обучения на основе ядра, линейной и нелинейной оптимизации и нейронных сетей.
МАТЛАБ
MATLAB — это язык программирования высокого уровня и интерактивная среда, широко используемые в различных областях, таких как инженерия, физика, математика и финансы. Это мощный инструмент для численных вычислений и анализа данных, способный выполнять сложные математические операции, такие как манипулирование матрицами, решение систем уравнений и оптимизация.
MATLAB особенно популярен в инженерных и научных кругах благодаря своей способности быстро создавать прототипы и тестировать алгоритмы, а также богатым возможностям визуализации. Одним из преимуществ MATLAB является обширная библиотека встроенных функций и наборов инструментов, которые позволяют пользователям эффективно выполнять широкий спектр задач: от обработки сигналов и анализа изображений до проектирования систем управления и финансового моделирования.
Кроме того, MATLAB имеет удобный интерфейс, который позволяет легко писать и отлаживать код, а также визуализировать и анализировать данные. MATLAB поддерживает создание автономных приложений и интеграцию с другими языками, такими как C++ и Java.
Интересный факт!
Знаете ли вы, что изначально курс Эндрю Нга по машинному обучению преподавался с использованием MATLAB? Однако в 2022 году, когда Эндрю и его команды из DeepLearning.AI и Стэнфордского университета обновили специализацию «Машинное обучение», они добились значительного улучшения, перейдя на Python.
Не рекомендуется изучать два языка одновременно. Вместо этого изначально уделите приоритетное внимание освоению Python. Достигнув определенного уровня владения Python, вы сможете расширить свой кругозор в зависимости от своих профессиональных целей.
Не используйте эти языки программирования!
Хотя не существует конкретного языка программирования, который можно было бы назвать «плохим» для ИИ, некоторые языки могут оказаться неподходящими для определенных задач ИИ.
● Например, такие языки, как C и Ассемблер, которые являются языками низкого уровня, могут быть не лучшим выбором для разработки приложений ИИ из-за их сложности и отсутствия встроенной поддержки абстракций высокого уровня, обычно используемых в ИИ. ● такие языки, как PHP и Ruby, которые в первую очередь предназначены для веб-разработки, могут не подходить для задач ИИ, поскольку в них отсутствуют надежные библиотеки и инструменты, специально разработанные для ИИ. ● Фортран в основном предпочитают ученые и инженеры, но он сложен в освоении и не имеет множества удобных для пользователя функций, что затрудняет разработку.
Языки программирования, используемые в технологии блокчейна
В разработке блокчейна используется несколько языков, например
● Solidity, Rust и Go. Solidity — самый популярный язык для разработки смарт-контрактов на блокчейне Ethereum, а Rust и Go набирают популярность для создания инфраструктуры блокчейна и децентрализованных приложений. ● Кроме того, существуют специальные платформы и инструменты разработки блокчейнов, использующие языки программирования и искусственный интеллект, такие как Hyperledger Fabric, Corda и TensorFlow. Эти инструменты и платформы позволяют разработчикам создавать приложения на основе блокчейна с повышенной безопасностью, масштабируемостью и производительностью.
Интересный факт!
Лисп, изобретенный в 1958 году Джоном Маккарти, имеет богатую историю использования в исследованиях и разработках искусственного интеллекта (ИИ). Фактически, Лисп был одним из первых языков программирования, использовавшихся для искусственного интеллекта, и его часто называют «языком искусственного интеллекта». Несмотря на свой возраст, Lisp остается популярным языком в сообществе искусственного интеллекта и до сих пор широко используется.
Фактически, Лисп считается вторым старейшим языком программирования высокого уровня, который до сих пор широко используется, после FORTRAN. Долговечность и непреходящая актуальность Лиспа являются свидетельством его универсальности и мощи, особенно в области искусственного интеллекта.
Заключение:
Выбор правильного языка программирования имеет важное значение для разработки ИИ, и выбор языка зависит от конкретных требований приложения ИИ. Python — самый популярный язык для разработки ИИ, за ним следуют R, Java, C++ и MATLAB. Эти языки предлагают мощные библиотеки и инструменты для создания и развертывания моделей ИИ. Быть в курсе последних разработок в языках программирования искусственного интеллекта также имеет решающее значение для создания эффективных и ответственных приложений искусственного интеллекта.
https://nftstudio24.com/5-essential-programming-languages-for-mastering-ai/