Популярността на невронните мрежи само нараства: ChatGPT, Midjourney, DALL-E… Нови проекти се появяват почти всеки месец и изглежда, че сега е моментът да се потопите в разработването на AI решения. Говорим за езиците за програмиране, необходими за работа с изкуствен интелект.

Изкуственият интелект или AI (изкуствен интелект) бързо се превърна в неразделна част от живота на съвременния човек. Преди няколко месеца хората не знаеха за ChatGPT, а сега държави по света обсъждат внедряването му в работата си.

В резултат на това много начинаещи програмисти имат естествен въпрос: какво да изберат да учат, за да не останат в миналото? В тази статия ще разгледаме най-популярните езици за програмиране за разработване на AI продукти, като подробно описваме плюсовете и минусите на всеки от тях.

Съдържание:

  • Python
  • Java
  • Р
  • C++

Python

Python е най-известният език за програмиране за работа с изкуствен интелект. Има две причини за това: простота и гъвкавост.

Популярността на Python се дължи на огромната колекция от налични библиотеки и рамки. Библиотеки като TensorFlow, PyTorch и Keras позволяват на разработчиците да създават сложни модели като ChatGPT и LLaMA.

В допълнение, нарастването на търсенето на AI доведе до появата на библиотеки и рамки, специфични за тази област. Например scikit-learn и NLTK улесняват задачите за обработка на естествен език, докато Keras ви позволява удобно да изграждате модули за невронни мрежи чрез просто добавяне на функции или класове.

Що се отнася до недостатъците на Python, единственото нещо, което може да се подчертае, е потреблението на памет, което може да бъде проблем при работа с големи масиви от данни. Въпреки това, предимствата на Python са повече от недостатъците, поради което повечето разработчици на AI го използват в работата си.

Java

Java е популярен език за програмиране, който се отличава от своите конкуренти със своята производителност и мащабируемост.

Активната общност от програмисти, която се е събрала около този език, редовно разработва нови инструменти, фокусирани върху работата с AI. От специфичните библиотеки и рамки могат да се отбележат WEKA и Deeplearning4j.

Едно от значителните предимства на Java е нейната производителност. Това е компилиран език, което означава, че кодът се преобразува в машинен код преди изпълнение. Този процес води до по-бързо изпълнение и по-добра производителност в сравнение с интерпретираните езици (PHP, Python и JavaScript).

Java има един недостатък – не е много удобен за начинаещи език и може да бъде труден за научаване без предишен опит в програмирането.

Р

R е език за програмиране, специално създаден за статистически изчисления и анализ на данни, което го прави идеален за работа с изкуствен интелект.

R разполага с обширна колекция от статистически библиотеки и рамки като caret и mlr, които позволяват на разработчиците да създават стабилни и точни AI модели. Едно от най-големите предимства на този език е неговият прост и лесен за научаване синтаксис, което го прави идеален избор за начинаещи.

Имайте предвид обаче, че производителността на R може да бъде по-бавна от другите езици, което го прави неподходящ за разработване на широкомащабни AI системи. R също има много по-малка общност от Java и Python, което означава, че често трябва да решавате проблеми сами.

C++

C++ е език за програмиране от ниско ниво, който осигурява висока производителност и мащабируемост. Често се използва за разработване на проекти, които изискват много изчислителна мощност.

C++ се използва широко при работа по проекти в пресечната точка на изкуствения интелект и роботиката, както и в игрите.

Както в езиците, описани по-горе, C++ има специфични AI библиотеки. От най-големите си струва да се отбележат OpenCV и TensorFlow C ++, които значително опростяват процеса на разработка. В допълнение, с Java, за която говорихме по-рано, тя също има сложност, което има положителен ефект върху производителността.

Сред недостатъците на C ++ обикновено отбелязват неговата сложност и неинтуитивност, което може да се превърне в сериозни пречки за начинаещите.