Рад всех видеть, друзья!
ChatGPT привлек внимание к искусственному интеллекту, вызвав интерес новых разработчиков к изучению языков программирования ИИ.
Теперь корпорации стремятся не остаться в стороне от гонки за ИИ, открывая двери для начинающих программистов, хорошо знающих основы, а также умеющих работать с генеративным ИИ.
По прогнозам, объем рынка ИИ в ближайшие семь лет составит 1,85 трлн долларов, что обусловливает большой спрос на специалистов, разбирающихся в программировании ИИ. Хотя, по словам Нильса Нильссона (Nils J. Nilsson), исследователя-основателя отдела искусственного интеллекта и компьютерных наук в Стэнфорде, ИИ не придет и не отнимет у разработчиков работу в ближайшее время:
"В будущем ИИ будет распространен во всех сферах экономики".
1. Что такое программирование ИИ?
Программирование ИИ - это разработка любого программного обеспечения под эгидой ИИ.
Сюда можно отнести:
- Машинное обучение (ML),
- Компьютерное зрение (КЗ)
- Робототехника
- Искусственный интеллект общего назначения (ИИО).
Довольно часто эти термины объединяют в одно понятие "ИИ".
Тебе интересен анализ данных и хочется приобщиться к прорывным технологиям ИИ? Тогда обязательно записывайся на курс "Data-инженер" от онлайн-школы для айтишников Слёрм!
На курсе вы:
- Научитесь строить дата-пайплайны и выстраивать эффективную работу дата-архитектуры
- Разберетесь в ландшафте инструментов для управления данными
- Выполните реальный проект на собственных данных под руководством опытных экспертов
Скорее записывайся на курс и выбери удобный для себя формат оплаты - единовременно или в рассрочку!
2. Какие языки программирования лучше всего подходят для разработки ИИ?
Хотя не существует какого-то одного лучшего языка ИИ, есть некоторые, которые лучше подходят для работы с большими данными, лежащими в основе программирования ИИ.
Выбор языка зависит от потребностей вашего проекта и часто требует совместного использования с другими языками. Рассмотрим некоторые из них:
Python
Python, самый популярный и быстрорастущий язык программирования, - это адаптивный, универсальный и гибкий язык с понятным синтаксисом и обширным сообществом.
На нем работают тысячи библиотек и фреймворков для ИИ, таких как TensorFlow и PyTorch, предназначенных для классификации и анализа больших массивов данных.
Python можно найти практически везде, например, при разработке ChatGPT, вероятно, самой известной модели обучения естественному языку в 2023 году. Некоторые реальные примеры использования Python - это веб-разработка, робототехника, машинное обучение и игры, причем будущее ИИ пересекается с каждым из них. Поэтому неудивительно, что Python, несомненно, является одним из самых популярных языков программирования для ИИ.
Java
Java занимает второе место после Python как лучший язык для программирования общего назначения и искусственного интеллекта.
Выпущенный в 1995 году, он прошел всестороннее тестирование и доказал свою надежность. Язык Java не так прост, но быстро осваивается, однако он обладает невероятной мощностью, простым синтаксисом и удобством отладки.
Java можно встретить в разработке веб-приложений и мобильных приложений - двух областях, где ИИ получает все большее распространение.
Она имеет большое и активное сообщество с обширной стандартной библиотекой, а также доступ к таким пакетам ИИ, как:
- Weka
- Deeplearning4j
- Deep Java Library
- KubeFlow
- OpenNLP
- Java Machine Learning Library
- Neuroph
Поговорка "Тяжело в учении, легко в бою" не совсем точно применима к курсу "Java-разработчик с нуля" от Нетологии! Этапы обучения разбиты на видеолекции, вебинары, статьи и индивидуальные задания, что бы знания усваивались легко и непринужденно!
На курсе вы:
- С нуля освоите универсальный язык программирования и будете востребованы в направлениях веб- и мобильной разработки, Big Data и других
- Изучите JavaCore, Spring Boot, основы DevOps, SQL, Git и создадите 8 полностью работоспособных проектов для портфолио
- Сможете начать работать уже через 7 месяцев обучения
Успей занять своё место на курсе с приятной скидкой 40% по нашей ссылке!
JavaScript
JavaScript является основой фронтенд- и полнофункциональной веб-разработки, обеспечивая большую часть интерактивности в современном Интернете. Большим преимуществом этого языка является то, что изучение JavaScript не занимает много времени по сравнению с другими языками программирования ИИ.
Java вызывает большой интерес в области ИИ, поскольку позволяет обрабатывать ИИ на стороне клиента через веб-страницу.
Он может стать единственным языком, необходимым для разработки ИИ. К популярным библиотекам и фреймворкам для ИИ относятся:
- ConvNet.js
- Math.js
- Brain.js
- Node-fann
- TensorFlow.js
Если вы сомневаетесь, стоит ли вам изучать JavaScript, то он также отлично подходит для разработки программного обеспечения и игр.
C++
C++ - быстрый и эффективный язык, широко используемый в разработке игр, робототехнике и других приложениях с ограниченными ресурсами.
Хотя он не всегда идеально подходит для проектов, ориентированных на ИИ, его можно использовать в сочетании с другими языками программирования для ИИ. Учитывая масштабы больших данных и итеративный характер обучения ИИ, C++ может стать отличным инструментом для ускорения работы.
Haskell
Haskell - функциональный и читаемый язык программирования ИИ, в котором особое внимание уделяется корректности. Хотя его можно использовать при разработке ИИ, он чаще всего применяется в научных кругах для описания алгоритмов. Не имея большого сообщества за пределами академических кругов, этот язык может быть более сложным для изучения.
В Haskell есть библиотеки, ориентированные на ИИ, например HLearn, включающая алгоритмы машинного обучения.
Scala
Scala - удобный и надежный язык, имеющий большое сообщество пользователей, но при этом сложный в изучении. Он используется для перспективных разработок, таких как обработка данных и распределенные вычисления.
Scala был разработан для того, чтобы устранить некоторые проблемы, возникающие при использовании Java. На нем существует множество библиотек и фреймворков, таких как BigDL, Breeze, Smile и Apache Spark, некоторые из которых также работают с Java.
В них можно найти множество функций, подходящих для разработки ИИ, таких как построение алгоритмов машинного обучения и работа с большими данными.
Julia
Julia - это новый язык с небольшой, но быстро растущей базой пользователей, ориентированный на академические вычисления. Он быстрый и гибкий, что позволяет быстро выполнять итерации, идеально подходящие для ИИ. Julia, как правило, прост в изучении, его синтаксис похож на синтаксис более распространенных языков, при этом он работает с библиотеками этих языков.
Julia пока не нашла широкого применения в ИИ, но ее использование растет благодаря скорости и параллелизму - типу вычислений, при котором множество различных процессов выполняются одновременно.
Помимо большой стандартной библиотеки Julia, существуют библиотеки и фреймворки машинного обучения, в том числе:
- Flux
- KNet
- MLJ
- TensorFlow.jl
- MLBase.jl
- MXNet.jl
R
Созданный для статистики, R широко используется в научных кругах, при анализе и добыче данных.
Хотя R не очень хорошо поддерживается и более сложен для изучения, у него есть активные пользователи с множеством статистических библиотек и других пакетов. Он хорошо сочетается с другими языками программирования ИИ, но имеет сложную кривую обучения.
R лучше других языков справляется с обработкой и анализом больших данных, что делает его отличным инструментом для обработки, моделирования и визуализации данных ИИ. Хотя этот язык не является идеальным для ИИ, он все же имеет большое количество библиотек и пакетов для него.
Lisp
Lisp- второй по возрасту язык программирования, на котором развивалась большая часть информатики и современных языков программирования, многие из которых пришли ему на смену.
Гибкий и символьный язык, изучение Lisp может помочь в понимании основ ИИ, что, несомненно, будет иметь большое значение для программирования ИИ.
Lisp сложен для чтения и имеет меньшее сообщество пользователей, что приводит к появлению меньшего количества программ. Он быстрее обрабатывается компьютерами, что приводит к быстрым итерациям.
Go
Язык Go был разработан компанией Google и сообществом разработчиков с открытым исходным кодом для решения проблем, возникающих в языке C++, при сохранении его эффективности. Он обладает высокой производительностью и хорошо масштабируется. За десятилетие, прошедшее с момента разработки, популярность Go сильно изменилась.
По удобству чтения он похож на Python, но по скорости значительно превосходит C, что делает его идеальным для начинающих разработчиков ИИ. Благодаря своей скорости он отлично подходит для машинного обучения, требующего быстрых вычислений. В Go появляется все больше библиотек для ИИ.
Swift
Разработанный компанией Apple и сообществом разработчиков с открытым исходным кодом, язык Swift был выпущен в 2014 году для замены языка Objective-C, вдохновившись многими современными языками.
Он имеет простой и читаемый синтаксис, работает быстрее, чем большинство читаемых языков. Он хорошо работает в связке с другими языками, особенно с Objective-C.
В Swift имеется высокопроизводительная библиотека глубокого обучения ИИ под названием Swift AI.
3. Какие языки программирования не подходят для разработки ИИ?
Php, Ruby, C, Perl и Fortran - вот некоторые примеры языков, которые не подходят для программирования ИИ.
У этих языков есть много причин, по которым вы можете рассмотреть другой язык. Такой язык, как Fortran, просто не имеет большого количества пакетов для ИИ, а C требует большего количества строк кода для разработки аналогичного проекта. Язык сценариев или низкоуровневый язык не очень хорошо подходит для разработки ИИ.
Многие из этих языков лишены функций облегчения жизни, сборки мусора или медленнее обрабатывают большие объемы данных. Хотя на этих языках все же можно разрабатывать ИИ, они значительно уступают другим по эффективности и удобству использования.
4. Языки программирования ИИ Вопросы и ответы
- Нуждается ли ИИ в кодировании?
Для разработки ИИ действительно необходимо кодирование. Хотя в некоторых конкретных проектах кодирование может и не понадобиться, это язык, на котором ИИ разговаривает и взаимодействует с данными. Возможно, в некоторых областях, которые касаются ИИ, кодирование не требуется.
- Написана ли система искусственного интеллекта на языке Python?
ИИ написан на языке Python, хотя потребности проекта будут определять, какой язык вы будете использовать. В настоящее время Python является наиболее популярным языком кодирования в программировании ИИ, поскольку он широко распространен в общих проектах по программированию, прост в изучении, а также имеет огромное количество библиотек и фреймворков.
- Какой язык лучше всего подходит для ИИ-робота?
Для ИИ-роботов лучше всего подойдет язык, который обычно используется как в ИИ, так и в робототехнике в отдельности, например Python или Java.
- Что лучше для ИИ - Java или C++?
Решение о том, какой язык - Java или C++ - лучше для ИИ, зависит от конкретного проекта. Java более удобен для пользователя, в то время как C++ - быстрый язык, лучше всего подходящий для использования в условиях ограниченных ресурсов. Области применения обоих языков могут пересекаться.
Подытожим
Теперь, когда вы узнали, что отличает каждый язык в плане разработки и взаимодействия с программированием генеративного ИИ, вы уже на пути к принятию обоснованного решения о том, какой из них лучше всего соответствует вашим потребностям и уровню опыта.
Лучшего языка программирования ИИ не существует, поскольку каждый из них уникален с точки зрения соответствия потребностям конкретного проекта. С учетом постоянно развивающейся природы генеративного ИИ эти языки программирования и те, кто умеет их использовать, будут востребованы и в дальнейшем.
По своей сути ИИ - это инструмент, и умение работать с ним - это то, что нужно добавить в свой арсенал. Главное, что от вас потребуется, - это владение основными навыками кодирования.
Успехов во всех начинаниях и до скорых встреч!
