10 лучших языков программирования с искусственным интеллектом для изучения в 2024 году - разъяснено для начинающих

Python выделяется как широко распространенный язык программирования в сфере разработки искусственного интеллекта, главным образом благодаря своему легко понятному синтаксису, что делает его доступным для новичков. Его обширная коллекция библиотек и фреймворков, включая NumPy, Scikit-learn и Matplotlib, повышает его привлекательность за счет оптимизации разработки проектов, позволяя пользователям импортировать и использовать эти ресурсы вместо того, чтобы создавать все с нуля.

Furthermore, Python's versatility is evident in its diverse applications. It finds utility in the creation of neural networks and machine learning algorithms through frameworks like TensorFlow and PyTorch. Additionally, Python proves beneficial in data analysis, facilitating the identification of patterns, trends, and relationships. Python's open-source nature, coupled with a robust community, contributes significantly to its prominence in software development. Beginners can easily seek assistance from active users on platforms like GitHub and Stack Overflow.

Java - это надежный, универсальный и широко используемый язык программирования, который уже более двух десятилетий является краеугольным камнем разработки программного обеспечения. Java, разработанная Sun Microsystems (теперь принадлежащая корпорации Oracle), была официально выпущена в 1995 году с обещанием «Напиши один раз, работай где угодно» (WORA) благодаря независимости от платформы, достигнутой с помощью виртуальной машины Java (JVM). Одной из самых сильных сторон Java является ее переносимость. Программы Java могут работать на любом устройстве или платформе, имеющей совместимую JVM, будь то ПК с Windows, macOS, сервер Linux или даже встроенные устройства, такие как смартфоны и устройства IoT. Эта кросс-платформенная совместимость сделала Java популярным выбором для создания всего: от настольных приложений и веб-серверов до мобильных приложений и систем корпоративного уровня.

Популярность Java в корпоративных средах объясняется ее надежностью, масштабируемостью и обширной экосистемой. Строгая типизация, обработка исключений, сборка мусора и поддержка многопоточности языка способствуют разработке надежных, высокопроизводительных приложений, которые могут легко обрабатывать крупномасштабные рабочие нагрузки.

Julia завоевала популярность в сообществе искусственного интеллекта, в первую очередь благодаря своим высокопроизводительным возможностям и эффективным функциям прототипирования. Язык известен своей высокой скоростью обработки, что является важнейшим аспектом в разработке ИИ, особенно при работе с обширными наборами данных. Его удобный синтаксис, похожий на Python, еще больше упрощает обучение. Совместимость Julia с другими языками программирования, такими как R, C и Python, является заметным преимуществом. Эта совместимость позволяет разработчикам использовать возможности надежных библиотек и зависимостей, таких как TensorFlow и PyTorch, написанных на разных языках, легко интегрируя их в свои приложения.

Встроенная поддержка параллелизма и распределенных вычислений в Julia позволяет платформам искусственного интеллекта справляться со значительными вычислительными нагрузками и управлять большими наборами данных без значительного снижения производительности. Будучи языком с открытым исходным кодом, Julia позволяет разработчикам использовать библиотеки, управляемые сообществом, сокращая время и усилия на разработку. Среди заслуживающих внимания инструментов, предоставленных Julia, — Plots.jl и Gadfly.jl для визуализации данных, а также MLJ.jl для построения моделей глубокого и машинного обучения. Кроме того, Julia предлагает Scikitlearn.jl, служащий интерфейсом для библиотеки Python scikit-learn.

JavaScript - это универсальный и вездесущий язык программирования, который обеспечивает динамическое поведение веб-сайтов в Интернете. Первоначально разработанный Netscape в середине 1990-х годов, JavaScript с тех пор превратился в фундаментальную технологию веб-разработки, обеспечивающую интерактивный пользовательский интерфейс, динамическое обновление контента и асинхронную связь с серверами.

Одной из определяющих особенностей JavaScript является его способность выполнять код непосредственно в веб-браузерах, что делает его языком сценариев на стороне клиента. Это позволяет разработчикам расширять статические HTML-страницы с помощью динамических функций, таких как проверка формы, манипулирование DOM, эффекты анимации и обработка событий. С появлением современных платформ и библиотек веб-разработки, таких как React, Angular и Vue.js, JavaScript стал еще более мощным, позволяя разработчикам создавать сложные одностраничные приложения (SPA) с богатым пользовательским интерфейсом и плавным взаимодействием.

Пролог - декларативный язык программирования, специально разработанный для символических и логических рассуждений. Пролог, разработанный в начале 1970-х годов Аленом Кольмерауэром и Филиппом Русселем в Университете Экс-Марсель во Франции, означает «Программирование в логике». С тех пор он приобрел популярность в области искусственного интеллекта (ИИ), обработки естественного языка (НЛП), экспертных систем и символьных вычислений. Одной из определяющих особенностей Пролога является его упор на логическое программирование, где программы выражаются как набор логических правил и фактов, а не как последовательность императивных инструкций. В Прологе вычисления управляются запросами, которые сопоставляют шаблоны с определенными правилами и фактами, что обеспечивает мощные и выразительные возможности решения проблем.

Язык основан на формальной системе, известной как логика первого порядка, которая состоит из утверждений (предикатов) об объектах и ​​их отношениях. Программы на Прологе определяют отношения между объектами с помощью предикатов, которые организованы в предложения, состоящие из заголовка и тела. Запросы к программе на Прологе включают доказательство того, что данная цель может быть достигнута путем применения определенных правил и фактов.

R - это язык программирования, предназначенный для статистических вычислений и анализа данных, предлагающий множество библиотек визуализации данных, таких как Ggplot2, Lattice и Shiny. Эти библиотеки позволяют разработчикам быстро создавать графики, диаграммы и другие визуальные элементы на основе своих данных. Встроенные функции, такие как glm и lm, облегчают статистическое моделирование. Пакет Caret расширяет возможности R, позволяя создавать, обучать и тестировать модели машинного обучения. Caret также поддерживает настройку гиперпараметров, позволяя разработчикам ИИ оптимизировать производительность своих алгоритмов машинного обучения.

R предоставляет программистам инструменты оценки производительности, включая методы повторной выборки и перекрестную проверку, для оценки эффективности их моделей ИИ и внесения необходимых корректировок. Кроме того, совместимость R с другими языками программирования, такими как Java и Python, способствует созданию надежной экосистемы, включающей широкий спектр библиотек для разработки различных приложений.

Lisp, сокращение от «LISt Processing», представляет собой семейство языков программирования, известное своим уникальным синтаксисом, мощной системой макросов и поддержкой функционального программирования. Лисп, разработанный в конце 1950-х годов Джоном Маккарти, является одним из старейших языков программирования, используемых до сих пор. Несмотря на свой возраст, Лисп продолжает оказывать влияние на современные языки программирования и остается популярным среди исследователей, преподавателей и энтузиастов.

Одной из отличительных особенностей Лиспа является использование символических выражений, или «S-выражений», для представления как данных, так и кода. В Lisp программы записываются как вложенные списки символов и выражений, которыми манипулируют с помощью небольшого набора фундаментальных функций, называемых «примитивами». Эта простота и единообразие представления делают программы на Лиспе очень выразительными и легко расширяемыми, что позволяет быстро создавать прототипы и экспериментировать.

Haskell придерживается парадигмы функционального программирования, включающей такие основные принципы, как сопоставление с образцом, функции высокого порядка и неизменяемость, что делает его хорошо подходящим для обработки и манипулирования сложными структурами данных при разработке ИИ. Построенный на надежной математической основе, Haskell облегчает создание сложных алгоритмов, потенциально расширяемых до моделей глубокого обучения. Его отличительная особенность — отложенное вычисление — гарантирует, что выражения оцениваются только при необходимости, оптимизируя использование вычислительных ресурсов.

Строгая система типов и безопасность типов, присущие Haskell, не позволяют программистам присваивать переменным несовместимые значения, что способствует надежности и устойчивости приложений ИИ, разработанных на этом языке.

C++, известный своей ролью в разработке сложных программных систем с высоким уровнем абстракции, завоевал популярность в разработке ИИ благодаря своей универсальности, производительности и возможностям низкого уровня, обеспечивающим быструю связь между программными и аппаратными компонентами. Хотя C++ может взаимодействовать с библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch, через привязки или API, эти библиотеки в первую очередь предназначены для использования на Python. Тем не менее, использование этих библиотек в C++ позволяет разработчикам интегрировать расширенные функциональные возможности в свои приложения, не создавая все с нуля. C++ поддерживает параллельные вычисления и многопоточность, что крайне важно для создания высокопроизводительных приложений искусственного интеллекта.

В C++ разработчики ИИ получают больший контроль над распределением памяти, что позволяет им выделять больше памяти для функций, выполняющих сложные вычисления, тем самым уменьшая задержки и другие проблемы с производительностью. Такие платформы, как OpenCL и CUDA, поддерживают аппаратное ускорение, позволяя приложениям машинного обучения использовать компьютерное оборудование, такое как графические процессоры, для повышения производительности.

Объединение в Scala функций функционального и объектно-ориентированного программирования делает его хорошо подходящим языком для разработки ИИ, предлагая программистам возможность создавать понятный и эффективный код для создания высокопроизводительных приложений. Встроенная поддержка неизменяемости в Scala гарантирует, что объекты сохраняют постоянное состояние после объявления, что позволяет разработчикам ИИ эффективно отслеживать эти объекты и работать с ними на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения. Подобно C++, Scala поддерживает многопроцессорную обработку и параллельные вычисления, что позволяет инженерам ИИ создавать программы, способные одновременно выполнять несколько задач.

Взаимодействие Scala с Java является преимуществом, поскольку разработчики могут использовать библиотеки и инструменты на основе Java, такие как Apache Hadoop и Spark, для крупномасштабной обработки данных. Эта возможность дает профессионалам возможность обнаруживать скрытые закономерности и взаимосвязи в огромных наборах данных, способствуя принятию обоснованных решений. Возможности Scala по сопоставлению с образцом делают ее хорошо подходящей для таких задач, как обработка естественного языка (NLP), где системам искусственного интеллекта необходимо обрабатывать вводимые пользователем данные и генерировать соответствующие ответы. Его объектно-ориентированный характер еще больше повышает его пригодность для создания наборов инструментов, позволяя разрабатывать инструменты для прототипирования и исследований с использованием Scala.