Языки программирования важны, потому что они являются инструментами, которые разработчики используют для создания программного обеспечения, приложений и веб-сайтов. Различные языки программирования имеют собственный синтаксис, структуру и функциональность, что делает их подходящими для конкретных задач и проектов. Изучение и понимание языков программирования необходимо разработчикам для написания эффективного и действенного кода, а также для совместной работы над проектами с другими разработчиками.
Вот пять языков программирования, которые нужно изучить для разработки ИИ.
питон
Python — популярный выбор для разработки искусственного интеллекта (ИИ) из-за его простоты, удобочитаемости и универсальности. Он имеет обширную коллекцию 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 массивными наборами данных, интерпретировать естественный язык и многое другое. Кроме того, Python — популярный язык для исследований и обучения в области ИИ, и существует множество онлайн-руководств и курсов, доступных для людей, которые хотят начать разработку ИИ благодаря его удобству для пользователя и поддержке сообщества.
По теме: Топ-10 самых известных программистов всех времен
Лисп
Lisp — это язык программирования, созданный в конце 1950-х годов, что делает его одним из старейших языков программирования, используемых до сих пор. Lisp известен своим уникальным синтаксисом и мощной поддержкой функционального программирования.
Поскольку он использовался для создания некоторых из самых ранних систем искусственного интеллекта, Лисп традиционно оказывал значительное влияние на область искусственного интеллекта. Lisp — хороший выбор для исследований и разработок в области ИИ, поскольку он поддерживает символьные вычисления и может обрабатывать код как данные.
Несмотря на то, что Lisp используется не так часто, как некоторые другие языки, обсуждавшиеся ранее при разработке ИИ, он, тем не менее, имеет преданных поклонников среди экспертов по ИИ. Многие исследователи и разработчики ИИ ценят выразительность и возможности Lisp по управлению сложностью. Искусственный интеллект Common Lisp (CLAI) и Portable Standard Lisp (PSL) — две хорошо известные инфраструктуры и библиотеки ИИ, реализованные на Lisp.
CLAI и PSL — это платформы искусственного интеллекта на основе Lisp, при этом CLAI ориентирован на экспертные системы, а PSL обеспечивает переносимую реализацию языка программирования Common Lisp.
Lisp — это Metallica в мире программирования
— Стивен Болтон (@skbolton) 4 апреля 2023 г.
Джава
Java — это язык программирования общего назначения, который часто используется при разработке крупномасштабных корпоративных приложений ИИ. Из-за репутации Java в плане безопасности, надежности и масштабируемости он часто используется для создания сложных систем искусственного интеллекта, которые должны управлять огромными объемами данных.
Deeplearning4j, Weka и Java-ML — это лишь некоторые из библиотек и фреймворков для разработки ИИ, доступных на Java. С помощью этих инструментов вы сможете создавать и обучать нейронные сети, обрабатывать данные и работать с алгоритмами машинного обучения.
Более того, Java — популярная альтернатива для создания приложений ИИ, которые работают на нескольких устройствах или в распределенных контекстах, благодаря свободе платформы и поддержке распределенных вычислений. Благодаря признанию Java в корпоративной разработке, для тех, кто хочет начать разработку ИИ на Java, доступно значительное сообщество разработчиков Java и множество материалов.
По теме: 11 самых влиятельных женщин в истории технологий
С++
При разработке ИИ часто используется высокопроизводительный язык программирования C++, особенно при создании алгоритмов и моделей, которые должны быть быстрыми и эффективными. Из-за хорошо известного низкоуровневого аппаратного управления C++ часто используется для создания систем ИИ, которым требуется точный контроль над ресурсами памяти и процессора.
TensorFlow, Caffe и MXNet — это лишь некоторые из библиотек и фреймворков для разработки ИИ, доступных на C++. С помощью этих инструментов вы сможете создавать и обучать нейронные сети, обрабатывать данные и работать с алгоритмами машинного обучения.
C++ также популярен в игровой индустрии, где он используется для создания игровых движков и графических библиотек реального времени. Этот опыт воплотился в разработке приложений ИИ, требующих обработки в реальном времени, таких как автономные транспортные средства или робототехника.
Хотя C++ может быть более сложным для изучения, чем некоторые другие языки, его мощность и скорость делают его популярным выбором для создания высокопроизводительных систем искусственного интеллекта.
Вы знаете?
Название C++ означает эволюционный характер отличий от C. «++» — это оператор приращения C#cplusplus #coding #CodeNewbie #learntocode #programming #100DaysOfCode #codinglife
— Программирование на C++ (@CProgramming1) 12 августа 2022 г.
р
R — это язык программирования и программная среда для статистических вычислений и графики. R широко используется в области разработки ИИ, особенно для статистического моделирования и анализа данных. R — популярный выбор для разработки и изучения моделей машинного обучения из-за мощной поддержки статистического анализа и визуализации.
Caret, mlr и h2o — это лишь некоторые из библиотек и фреймворков, доступных в R для разработки ИИ. Эти технологии позволяют создавать и обучать нейронные сети, использовать методы машинного обучения и обрабатывать данные.
В академическом мире, где исследования и анализ данных распространены, R также популярен. Исследователи, которые хотят проводить сложный анализ данных или создавать модели прогнозирования, часто используют его из-за его удобного интерфейса и мощных статистических аналитических возможностей.
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 с опытом работы с языками программирования 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 — это гибкий язык, который используется для решения множества задач, связанных с блокчейном, от разработки аналитических платформ до создания смарт-контрактов, тогда как Go и C++ являются популярными альтернативами для создания высокопроизводительных систем блокчейна.
Вполне возможно, что новые языки программирования могут развиваться в ответ на потребности разработчиков, работающих в этой увлекательной и быстро расширяющейся области, поскольку среда блокчейна продолжает меняться.
Источник: Сointеlеgrаph
