5 языков программирования ИИ для начинающих

Большие данные: использование наборов данных, которые слишком велики и/или сложны для анализа людьми или традиционными методами обработки данных. Большие данные могут создавать проблемы с точки зрения скорости (т. е. скорости, с которой они поступают) или достоверности (т. е. поддержания высокого качества данных).

Итак, программирование ИИ работает на основе тех же алгоритмов, но отличается сложностью и обучаемостью. Для работы алгоритмов ИИ нет необходимости в явном виде задавать входные и выходные параметры. В то же время обычный алгоритм требует предоставления полной информации, необходимой для решения задачи.
Поскольку ИИ представляет собой комбинацию множества алгоритмов, разработчики должны уделять особое внимание налаживанию обмена информацией и передачей знаний о данных между этими алгоритмами — и этот поток разработчику необходимо организовать, чтобы выполнить более сложные задачи. В совокупности, этот процесс организации и считается созданием воркфлоу программы.

C++ — универсальный объектно-ориентированный язык программирования. Благодаря своим мощным возможностям и компилируемости он уже более 30 лет является основным языком программирования. Благодаря компилируемости, любые команды, написанные на языке C++, напрямую передаются в центральный процессор компьютера, что исключает задержки на пути их выполнения.
Из-за этого C++ обычно используется в ситуациях, когда вычислительная мощность ограничена. Сюда входят ИИ, развернутые вне серверных ферм, а также ИИ, развернутые на граничных устройствах, таких как автомобили и устройства Интернета вещей (IoT). Тем не менее, у C++ есть некоторые недостатки, которые препятствуют его использованию в мире искусственного интеллекта.
Код на языке C++ не так легко читается, как на Python, и он поставляется с меньшим набором библиотек для специализированных задач. Кроме того, C++ имеет крутую кривую обучения при тех же преимуществах, что и Python. В связи с этим С++ используется для задач, непосредственно взаимодействующих с центральным процессором.

Scala, или «scalable language (масштабируемый язык)», — это универсальный язык, который был создан для усовершенствования Java, сохранив при этом его самую мощную особенность — JVM. Таким образом, Scala полностью совместим с Java. Код, написанный на Scala, полностью исполняется на Java, и наоборот. Scala обеспечивает взаимодействие со всей экосистемой JVM и даже имеет тот же синтаксис, что и Java.
Однако Scala имеет множество улучшений по сравнению с Java, наиболее существенным из которых является возможность одновременного выполнения множества операций. Это расширяет возможности распараллеливания тяжелых вычислительных операций, позволяя сократить общее время выполнения программы. Scala также имеет доступ ко всему набору библиотек для Java, что делает ее очевидным выбором для тех, кто уже работает на Java.

TensorFlow — это библиотека на языке Python, разработанная компанией Google и предоставленная в открытом доступе. Библиотека используется для написания программ ИИ, использующих машинное обучение. Она также поддерживает реализацию нейронных сетей и составляет большую часть производственных ИИ-сервисов Google. TensorFlow широко используется многими специалистами в области ИИ благодаря возможности распараллеливания рабочих нагрузок и легкому масштабированию. Она активно поддерживается компанией Google и имеет развитое сообщество разработчиков.

Чат-бот: компьютерная программа, которая использует методы обработки естественного языка для ведения реалистичных разговоров с людьми. Чат-боты часто используются в таких областях, как поддержка клиентов (например, ответы на простые вопросы или обработка возвратов товаров).

Edge AI : использование алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, работающих на периферийных устройствах, для обработки данных на локальном оборудовании, а не для их загрузки в облако. Возможно, самым большим преимуществом Edge AI является более высокая скорость (поскольку данные не нужно отправлять в облако и из облака туда и обратно), что позволяет принимать решения в режиме реального времени.

Распознавание лиц: использование человеческих лиц в качестве биометрической характеристики путем изучения различных черт лица (например, расстояние и расположение глаз, носа, рта и скул). Распознавание лиц используется как для аутентификации лиц (идентификация отдельных людей с их согласия), так и в системах видеонаблюдения, которые фиксируют изображения людей в общественных местах.

Обнаружение тональности: Подобласть ИИ и компьютерного зрения, которая стремится понять тон данного текста. Это может включать в себя определение того, имеет ли текст положительное, отрицательное или нейтральное мнение или содержит ли он определенное эмоциональное состояние (например, «грустный», «сердитый» или «счастливый»).

Программирование искусственного интеллекта становится теперь более доступным, чем когда-либо, благодаря большому количеству библиотек и обучающего материала по данной теме. Для популярных языков, таких как Python и Java, обучающий материал широко представлен в интернете, что делает вход в программирование искусственного интеллекта даже легче для новичков.
Создание программ ИИ также требует знания когнитивных систем человека, так как в этом случае будет легче разрабатывать алгоритмы, которые работают аналогичным способом, как и наш мозг, это позволит более глубоко понять всю процедуру в целом.
Как правило, выпускники Kata легко справляются даже не с самыми простыми задачами, включая работу с ИИ. На курсах ребята получают актуальные знания и практический опыт работы с реальными проектами. Если ты тоже хочешь начать свой путь в IT, то сделай это прямо сейчас. Переходи по ссылке, чтобы узнать актуальную информацию.

Сбор данных: процесс накопления больших объемов информации для использования при обучении модели ИИ. Данные можно собирать из собственных источников (например, ваших собственных видеороликов) или из общедоступных наборов. После сбора данные должны быть аннотированы или помечены для использования в обучении ИИ.

Глубокое обучение: Подобласть искусственного интеллекта и машинного обучения, в которой используются нейронные сети с несколькими «скрытыми» (глубокими) слоями. Благодаря как алгоритмическим улучшениям, так и технологическим достижениям, в последние годы глубокое обучение успешно используется для обучения моделей ИИ, которые могут выполнять множество сложных задач, подобных человеческим, — от распознавания речи до идентификации содержимого изображения.