5 мов програмування, які варто вивчити для розробки АІ

Python, Lisp, Java, C++ і R — популярні мови програмування для розробки АІ.

Мови програмування важливі, тому що вони є інструментами, які розробники використовують для створення програмного забезпечення, додатків і веб-сайтів. Різні мови програмування мають власний синтаксис, структуру та функціональність, що робить їх придатними для конкретних завдань і проектів. Вивчення та розуміння мов програмування необхідне розробникам для написання ефективного та результативного коду, а також для співпраці з іншими розробниками над проектами.

Ось п’ять мов програмування, які варто вивчити для розробки ШІ.

Python

Python — популярний вибір для розробки штучного інтелекту (ШІ) завдяки своїй простоті, читабельності та універсальності. Вона має величезну колекцію бібліотек і фреймворків для машинного навчання, обробки природної мови та аналізу даних, включаючи TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn і NLTK.

За допомогою цих інструментів можна створювати та навчати нейронні мережі, працювати з великими масивами даних, інтерпретувати природну мову та багато іншого. Крім того, Python є популярною мовою для досліджень та навчання у сфері ШІ, а для тих, хто хоче розпочати розробку ШІ, існує безліч онлайн-уроків та курсів завдяки її зручності та підтримці з боку спільноти.

Лісп

Лісп — це мова програмування, яка була створена наприкінці 1950-х років, що робить її однією з найстаріших мов програмування, які використовуються і сьогодні. Лісп відомий своїм унікальним синтаксисом та потужною підтримкою функціонального програмування.

Оскільки її використовували для створення одних з перших систем штучного інтелекту, Лісп традиційно має значний вплив на сферу ШІ. Lisp є гарним вибором для досліджень і розробок ШІ, оскільки він підтримує символьні обчислення і може працювати з кодом як з даними.

Незважаючи на те, що Лісп не використовується так часто, як деякі інші мови, про які ми говорили раніше, у розробці ШІ, він все ж має відданих прихильників серед експертів у галузі ШІ. Багато дослідників і розробників ШІ цінують виразність мови Лісп та її здатність обробляти складні завдання. Common Lisp Artificial Intelligence (CLAI) та Portable Standard Lisp (PSL) — це два відомі фреймворки та бібліотеки ШІ, які реалізовані на Ліспі.

CLAI та PSL — це фреймворки штучного інтелекту на основі мови програмування Lisp, причому CLAI фокусується на експертних системах, а PSL забезпечує портативну реалізацію мови програмування Common Lisp.

Lisp — це Metallica у світі програмування

— Стівен Болтон (@skbolton) 4 квітня 2023 р.

Java

Java — це мова програмування загального призначення, яка часто використовується при розробці великомасштабних корпоративних додатків штучного інтелекту. Завдяки репутації Java як безпечної, надійної та масштабованої мови, її часто використовують для створення складних систем штучного інтелекту, які повинні керувати величезними обсягами даних.

Deeplearning4j, Weka і Java-ML — це лише деякі з бібліотек і фреймворків для розробки ШІ, доступних на Java. За допомогою цих інструментів ви можете створювати та навчати нейронні мережі, обробляти дані та працювати з алгоритмами машинного навчання.

• 5 інструментів штучного інтелекту для навчання та досліджень

  Розширюйте свої можливості в навчанні та дослідженнях за допомогою інструментів штучного інтелекту, щоб отримати конкурентну перевагу та вийти на новий…

• 5 інструментів штучного інтелекту для перекладу

  Ознайомтеся з інструментами штучного інтелекту, їхніми можливостями, перевагами та ціновими моделями, щоб знайти правильне рішення для ваших потреб….

• 5 інструментів штучного інтелекту для узагальнення наукової роботи

  Відкрийте для себе можливості інструментів штучного інтелекту для вилучення ключових ідей і конденсування складної інформації без особливих зусиль,…

• 5 фільмів про штучний інтелект, які варто подивитися

  Від похмурого майбутнього до емоційно заряджених зв’язків — фільми на тему штучного інтелекту мають унікальний спосіб зачепити наше захоплення штучним…

Крім того, Java є чудовою альтернативою для створення додатків ШІ, які працюють на декількох пристроях або в розподілених контекстах, завдяки своїй свободі платформи та підтримці розподілених обчислень. Завдяки тому, що Java широко використовується в корпоративній розробці, для тих, хто бажає розпочати розробку ШІ на Java, існує значна спільнота розробників Java і безліч матеріалів.

C++

При розробці ШІ C++ — це високопродуктивна мова програмування, яка часто використовується, особливо при створенні алгоритмів і моделей, які повинні бути швидкими та ефективними. Завдяки добре відомому низькорівневому апаратному контролю, C++ часто використовується для створення систем ШІ, які потребують точного контролю над пам’яттю та процесорними ресурсами.

TensorFlow, Caffe і MXNet — це лише деякі з бібліотек і фреймворків для розробки ШІ, доступних на C++. За допомогою цих інструментів ви можете створювати та навчати нейронні мережі, обробляти дані та працювати з алгоритмами машинного навчання.

C++ також популярна в ігровій індустрії, де її використовують для створення ігрових рушіїв реального часу та графічних бібліотек. Цей досвід трансформувався в розробку додатків зі штучним інтелектом, які вимагають обробки в реальному часі, наприклад, автономних транспортних засобів або робототехніки.

Хоча C++ може бути складнішою для вивчення, ніж деякі інші мови, її потужність і швидкість роблять її популярним вибором для побудови високопродуктивних систем штучного інтелекту.

Назва C++ означає еволюційний характер змін у порівнянні з C. "++" — це оператор інкременту в C. #cplusplus #кодування #CodeNewbie #вивчаємокод #програмування #100DaysOfCode #кодуванняжиття

— Програмування на C++ (@CProgramming1) 12 серпня 2022 р.

R

R — це мова програмування та програмне середовище для статистичних обчислень і графіки. R широко використовується у сфері розробки ШІ, зокрема для статистичного моделювання та аналізу даних. R є популярним вибором для розробки та дослідження моделей машинного навчання завдяки своїй потужній підтримці статистичного аналізу та візуалізації.

Caret, mlr та h2o — це лише деякі з бібліотек та фреймворків, доступних в R для розробки ШІ. Створення та навчання нейронних мереж, використання методів машинного навчання та обробка даних — все це стало можливим завдяки цим технологіям.

В академічному світі, де дослідження та аналіз даних є поширеним явищем, R також користується популярністю. Дослідники, які хочуть проводити складний аналіз даних або створювати моделі прогнозування, часто використовують її завдяки зручному інтерфейсу та потужним статистичним аналітичним можливостям.

Яка мова програмування використовується при розробці DApp?

Технологія блокчейн стала проривною силою в широкому спектрі галузей, від фінансів до охорони здоров’я та управління ланцюгами поставок. Як наслідок, зростає попит на розробників з досвідом роботи з мовами програмування на блокчейні.

Solidity — одна з найпопулярніших мов програмування для створення смарт-контрактів на блокчейні Ethereum, тоді як JavaScript часто використовується для створення децентралізованих додатків (DApps). Python — гнучка мова, яка використовується для різноманітних завдань, пов’язаних з блокчейном, від розробки аналітичних платформ до створення смарт-контрактів, тоді як Go і C++ є популярними альтернативами для створення високопродуктивних блокчейн-систем.

Цілком можливо, що нові мови програмування можуть з’явитися у відповідь на потреби розробників, які працюють у цій захоплюючій сфері, що швидко розвивається, оскільки середовище блокчейну продовжує змінюватися.