Реклама, маркетинг, инновации

5 языков программирования, которые необходимо изучить для разработки ИИ

21 июля 2023
250
5 языков программирования, которые необходимо изучить для разработки ИИ

Языки программирования важны потому, что с их помощью разработчики создают программное обеспечение, приложения и веб-сайты. Различные языки программирования имеют свой синтаксис, структуру и функциональность, что делает их пригодными для решения конкретных задач и проектов. Изучение и понимание языков программирования необходимо разработчикам для написания эффективного и действенного кода, а также для совместной работы с другими разработчиками над проектами.

Ниже приведены пять языков программирования, которые необходимо изучить для разработки ИИ.

Python

Язык Python является популярным выбором для разработки искусственного интеллекта (ИИ) благодаря своей простоте, читабельности и универсальности. Он обладает обширной коллекцией библиотек и фреймворков для машинного обучения, обработки естественного языка и анализа данных, включая TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn и NLTK.

С помощью этих инструментов можно создавать и обучать нейронные сети, работать с огромными массивами данных, интерпретировать естественный язык и многое другое. Кроме того, Python является популярным языком для исследований и обучения ИИ, а для тех, кто хочет начать разработку ИИ, существует множество онлайн-уроков и курсов благодаря удобству использования и поддержке сообщества.

Lisp

Лисп - это язык программирования, созданный в конце 1950-х годов, что делает его одним из старейших языков программирования, используемых до сих пор. Лисп известен своим уникальным синтаксисом и мощной поддержкой функционального программирования.

Поскольку на его основе были созданы одни из самых ранних систем искусственного интеллекта, Lisp традиционно оказывает значительное влияние на область ИИ. Лисп является хорошим выбором для исследований и разработок в области ИИ, поскольку поддерживает символьные вычисления и может работать с кодом как с данными.

Несмотря на то, что Lisp не так часто используется в разработке ИИ, как некоторые другие языки, рассмотренные ранее, он, тем не менее, пользуется большой популярностью среди специалистов по ИИ. Многие исследователи и разработчики ИИ ценят выразительность и возможности Lisp по работе со сложностями. Common Lisp Artificial Intelligence (CLAI) и Portable Standard Lisp (PSL) - два известных фреймворка и библиотеки ИИ, реализованные на Лиспе.

CLAI и PSL - это платформы искусственного интеллекта на языке Лисп, причем CLAI ориентирована на экспертные системы, а PSL представляет собой переносимую реализацию языка программирования Common Lisp.

Java

Java - это язык программирования общего назначения, который часто используется при разработке крупномасштабных корпоративных приложений ИИ. Благодаря репутации языка Java как безопасного, надежного и масштабируемого, он часто используется для создания сложных систем ИИ, которые должны управлять огромными объемами данных.

Deeplearning4j, Weka и Java-ML - вот лишь некоторые из библиотек и фреймворков для разработки ИИ на Java. С помощью этих инструментов можно создавать и обучать нейронные сети, обрабатывать данные и работать с алгоритмами машинного обучения.

Кроме того, благодаря свободе платформы и поддержке распределенных вычислений Java является наиболее популярной альтернативой для создания приложений ИИ, работающих на нескольких устройствах или в распределенных контекстах. Благодаря тому, что Java получила широкое распространение в корпоративной разработке, желающие начать разработку ИИ на Java могут воспользоваться обширным сообществом Java-разработчиков и большим количеством материалов.

C++

При разработке ИИ язык C++ - это высокопроизводительный язык программирования, который часто используется, особенно при создании алгоритмов и моделей, которые должны быть быстрыми и эффективными. Благодаря известному низкоуровневому управлению аппаратными средствами C++ часто используется для создания систем ИИ, требующих точного контроля над ресурсами памяти и процессора.

TensorFlow, Caffe и MXNet - вот лишь некоторые из библиотек и фреймворков для разработки ИИ, доступных на языке C++. С помощью этих инструментов можно создавать и обучать нейронные сети, обрабатывать данные и работать с алгоритмами машинного обучения.

Язык C++ также популярен в игровой индустрии, где он используется для создания игровых движков реального времени и графических библиотек. Этот опыт находит применение при разработке приложений ИИ, требующих обработки данных в реальном времени, таких как автономные транспортные средства или робототехника.

Хотя изучение языка C++ может быть сложнее, чем некоторых других языков, его мощь и скорость делают его популярным выбором для создания высокопроизводительных систем ИИ.

R

R - это язык программирования и программная среда для статистических вычислений и графики. R широко используется в области разработки ИИ, в частности, для статистического моделирования и анализа данных. R является популярным выбором для разработки и исследования моделей машинного обучения благодаря сильной поддержке статистического анализа и визуализации.

Caret, mlr и h2o - вот лишь некоторые из библиотек и фреймворков, доступных в R для разработки ИИ. Построение и обучение нейронных сетей, использование методов машинного обучения и обработка данных - все это стало возможным благодаря этим технологиям.

В академической среде, где исследования и анализ данных являются обычным делом, R также пользуется большой популярностью. Исследователи, желающие провести сложный анализ данных или создать прогностические модели, часто используют его благодаря удобному интерфейсу и широким возможностям статистической аналитики.

Какой язык программирования используется при разработке DApp?

Технология блокчейн стала разрушительной силой в самых разных отраслях - от финансов до здравоохранения и управления цепочками поставок. В результате растет спрос на разработчиков, владеющих языками программирования для блокчейна.

Solidity - один из самых популярных языков программирования для создания смарт-контрактов на блокчейне Ethereum, а JavaScript часто используется для создания децентрализованных приложений (DApps). Python - гибкий язык, который используется для решения самых разных задач, связанных с блокчейном, от проектирования аналитических платформ до создания смарт-контрактов, а Go и C++ - популярные альтернативы для создания высокопроизводительных блокчейн-систем.


Комментарии 0