5 языков программирования ИИ для начинающих
Основные аспекты искусственного интеллекта
Некоторые из крупнейших компаний мира, в том числе Google, Facebook, Amazon и Microsoft, уже ступили на путь повсеместного использования искусственного интеллекта. Эти компании не только внедряют ИИ-решения в свои продукты, но и предоставляют инструменты и фреймворки, предназначенные для программирования ИИ. В частности, компания Google выложила в открытый доступ многие из своих выдающихся разработок в области ИИ, что свидетельствует о его растущей популярности среди инженеров-программистов.
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.
Для разработки алгоритмов ИИ сегодня могут использоваться различные универсальные и специализированные языки программирования, наиболее популярным из которых является универсальный Python. Python используется энтузиастами ИИ из-за его мощности и в то же время простому синтаксису, что делает язык одинаково доступным как для новичков, так и для опытных пользователей.
R, специальный язык программирования используемый для статистических вычислений, — также популярен для разработки алгоритмов ИИ. R хорошо подходит для современного ИИ, поскольку позволяет легко обрабатывать большие объемы данных. Кроме того, статистика является важной частью разработки модели ИИ, что делает его вторым, наиболее распространенным языком программирования для ИИ.
Кроме них, для программирования ИИ используются такие языки программирования, как C++ и Java. Эти языки используются в тех случаях, когда существует конкретная потребность, которая может быть решена только с их помощью. Другим популярным вариантом для программирования ИИ является Scala — объектно-ориентированный язык программирования.
Чтобы определиться с языком программирования ИИ предлагаем подробнее узнать о каждом из них.
Если вы хотите профессионально работать над созданием ИИ, вы можете пройти обучение в GeekBrains. Вы научитесь создавать и обучать нейронные сети за 12 месяцев на 200+ реальных задачах, создадите ИИ, которые распознают изображения и лица, прогнозируют данные и генерируют текст. Выбрать свою программу обучения можно здесь .
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.
SciKit-Learn -— это еще одна библиотека Python, которая работает с важной частью рабочего процесса ИИ — данными. SciKit-Learn предоставляет функции для классификации, выбора моделей и предварительной обработки данных. Она часто используется для приложений по добыче и анализу данных. Эта библиотека с открытым исходным кодом используется для обработки данных и управления ими таким образом, чтобы алгоритмам было удобно их воспринимать.
Примеры успешных проектов по созданию ИИ
ИИ используется для диагностики, прогнозирования заболеваний и разработки новых лекарств. Он применяется для автоматизации производства и оптимизации процессов в строительстве. В финансовой сфере ИИ используется для анализа рынков, прогнозирования трендов и разработки инвестиционных стратегий. Автономные автомобили, системы управления трафиком и маршрутизации могут быть улучшены с помощью искусственного интеллекта.
Разработка искусственного интеллекта — не такая уж и непонятная, как может показаться с первого взгляда, задача. В своей основе ИИ представляет собой последовательность алгоритмов, предназначенных для выполнения конкретной задачи. Алгоритм — это просто способ, с помощью которого пользователь указывает компьютеру, каким образом выполнять ту или иную задачу.
Например, можно написать короткий алгоритм для определения наибольшего из трех чисел. В этом алгоритме компьютеру предлагается сравнить все три числа между собой и вывести число, которое больше двух других. В свою очередь алгоритмы искусственного интеллекта — это более специализированный тип алгоритмов.
Когда речь идет об искусственном интеллекте, большее количество подобных алгоритмов объединяется для выполнения более сложных процессов. Однако некоторые алгоритмы ИИ позволяют компьютерам самообучаться и улучшать свои предыдущие результаты. Такой подход чаще всего называют машинным обучением.
Кроме перечисленных выше языков, сегодня большую популярность приобретает Lisp. На вопрос о причинах этого Даниэль Вивона, генеральный директор UDX Interactive, отвечает: «Lisp и его разновидности — языки, предоставляющие программисту широкие возможности. Его растущая популярность является отражением зрелости области ИИ. Для крупных проектов, в которых имеются исследовательские группы или много опытных программистов в области ИИ, Lisp является отличным языком.
Однако в качестве инструмента для разработки игр, Python выглядит более полезным. В командах разработчиков игр очень важна мобильность кода — он должен быть легко передан, воспринят и понят членами команды разработчиков, от опытных до новичков, находящихся в разных местах физически.
Глубокое обучение (Deep Learning) ― это подраздел машинного обучения, фокусирующийся на использовании нейронных сетей с несколькими слоями для извлечения представлений из данных. В глубоком обучении компьютерная модель пытается обучаться представлять данные в иерархических уровнях абстракции, что позволяет модели в автоматическом режиме извлекать характеристики и сделать высококачественные прогнозы или принимать решения на основе сложных данных.
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.
Алгоритмический воркфлоу построен таким образом, чтобы воспринимать и обрабатывать информацию в манере, напоминающей человеческий разум. Этот процесс, являющийся начальным состоянием программы ИИ, в дальнейшем применяется на набор данных, относящихся к решаемой проблеме.
Получив набор данных, алгоритм или модель ИИ распознает в них закономерности и пытается учиться на них. При выполнении второй итерации алгоритма на наборе данных он использует знания, полученные в ходе первой итерации, постепенно совершенствуясь в решении проблемы. Этот процесс повторяется до тех пор, пока модель не достигнет определенной степени точности. Этот процесс называется обучением модели.
Чтобы убедиться, что модель ищет наиболее оптимальное решение, обычно рассчитывают так называемую “функцию стоимости”. Функция стоимости определяет, насколько эффективно алгоритм справляется с поставленной задачей, рассчитывая некоторый процент ошибки в конечном результате работы алгоритма.
После того как модель прошла обучение и научилась самостоятельно решать задачу, ее можно запустить в работу. Такой подход позволяет получить алгоритмы, точность и эффективность которых превосходит человеческий труд.
Языки, используемые для создания этих сложных алгоритмов ИИ, похожи на те, что применяются для создания других компьютерных программ. Однако в последнее время на первый план выходит концепция, известная как фреймворки. Фреймворки строятся на основе существующих языков программирования, но предоставляют уникальную функциональность, позволяющую создавать алгоритмы искусственного интеллекта.
Pybrain, что расшифровывается как Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library, — это модульная библиотека, созданная для начинающих разработчиков ИИ. Она содержит алгоритмы для нейронных сетей и обучения с подкреплением, которые можно просто добавлять и использовать совместно с Python. Она также широко часто используется для быстрого обучения и развертывания распространенных алгоритмов ИИ.
