Думаете о разработке ИИ? Это отличный карьерный ход. Мало того, что рабочие места, связанные с ИИ, растут как на дрожжах, но многие технические рабочие места теперь также требуют знаний ИИ.
Первый шаг? Изучите язык программирования . Но какой язык программирования лучше всего подходит для ИИ?
Существует много популярных языков программирования ИИ, включая Python, Java, Julia, Haskell и Lisp. Хороший язык программирования ИИ должен быть простым в изучении, чтении и развертывании.
Язык, который вы изучаете, определяет:
- Как легко вы можете программировать приложения ИИ.
- Доступные инструменты, библиотеки и фреймворки.
- Документация и сообщество у вас есть для поддержки.
Давайте рассмотрим лучший язык для ИИ, другие популярные языки программирования ИИ и то, как вы можете начать работу уже сегодня.
Какой лучший язык программирования для ИИ?
Для большинства программистов Python — лучший язык программирования для ИИ. Другие главные претенденты включают Java, C++ и JavaScript, но Python, вероятно, является лучшим универсальным вариантом для разработки ИИ.
Давайте сравним некоторые из основных особенностей этих четырех языков:
Почему Python лучший язык программирования для искусственного интеллекта?
- Легко учиться . Синтаксис Python чрезвычайно гибок, а язык имеет множество качественных и простых в использовании функций. Даже непрограммисты найдут Python интуитивно понятным. Этот низкий барьер для входа важен, потому что многие специалисты по данным и аналитики, работающие с ИИ, не имеют опыта программирования.
- Хорошо интегрированный . Программистам не нужно изобретать велосипед. Многие фреймворки, библиотеки и платформы ИИ уже разработаны на Python и доступны в виде проектов с открытым исходным кодом.
- Хорошо документировано . Изучать Python стало еще проще, потому что в Интернете так много учебных пособий, проектов и учебных курсов. Менее популярные языки могут иметь не так много доступных примеров.
- Просто и легко читается . Код, который легче читать, легче разрабатывать. Python создает чрезвычайно читаемый короткий код, особенно по сравнению с такими языками, как Java.
- Независимость от платформы . Python может работать практически на любой платформе, от Windows до Unix. Его не нужно компилировать, потому что это интерпретируемый язык.
- Отличные инструменты визуализации . В Python есть обширный выбор библиотек визуализации данных, необходимых для разработки ИИ. Специалисты по данным могут создавать привлекательные, удобочитаемые диаграммы с помощью таких библиотек, как Matplotlib .
Индустрия ИИ . Многие работодатели нанимают разработчиков Python AI. По данным Payscale, средняя зарплата инженера по машинному обучению со знанием Python в 2022 году составляла 112 178 долларов.
Наиболее заметным недостатком Python является его скорость — Python — это интерпретируемый язык. Но для приложений ИИ и машинного обучения быстрая разработка зачастую важнее, чем чистая производительность.
Другие популярные языки программирования для программирования ИИ
Конечно, вы можете использовать другие языки для ИИ. Технически вы можете использовать любой язык для программирования ИИ — просто некоторые делают это проще, чем другие. Давайте взглянем на некоторые другие лучшие языки для ИИ.
1. Ява
- Плюсы: Java — популярный язык общего назначения с большим сообществом разработчиков. Он статически типизирован, что означает, что вы можете раньше отлавливать ошибки и быстрее запускать программы.
- Минусы: Java может быть многословным и имеет крутую кривую обучения. У него очень мало функций качества жизни; программистам придется делать довольно много вручную.
2. Julia
- Плюсы: Julia была разработана для высокопроизводительных численных вычислений и имеет надежную поддержку машинного обучения.
- Минусы: Julia — молодой язык и, следовательно, не имеет большой поддержки сообщества. Изучение этого языка может быть трудным.
3. Хаскелл
- Плюсы: Haskell — это функциональный язык программирования, в котором особое внимание уделяется корректности кода. Его можно использовать для разработки ИИ, хотя чаще он используется в обучении и исследованиях.
- Минусы: Haskell сложен в изучении. Это также может быть очень запутанным, так как язык очень нишевый.
4. Лисп
- Плюсы: Lisp уже много лет используется для ИИ. Он известен своей гибкостью и символическим, логически ориентированным подходом.
- Минусы: Lisp может быть трудно читать и писать. У него также есть небольшое сообщество разработчиков.
5. Р
- Плюсы: R — популярный статистический язык программирования среди специалистов по данным. Он хорошо интегрируется с другими языками и имеет множество доступных пакетов. Он отлично подходит для ИИ с надежными потребностями в обработке данных.
- Минусы: R может быть медленным и имеет крутую кривую обучения. Это также не очень хорошо поддерживается.
6. JavaScript
- Плюсы: JavaScript — популярный язык для веб-разработки. Разработчики используют JavaScript в библиотеках машинного обучения, таких как TensorFlow.js .
- Минусы: JavaScript сложнее и сложнее в изучении, чем Python. Он надежен и имеет так много опций, что может запутать не-разработчиков.
7. С++
- Плюсы: C++ — быстрый и мощный язык, популярный среди разработчиков игр. Он хорошо продуман и хорошо задокументирован, и его можно использовать для самых разных целей. Это также очень эффективно.
- Минусы: C++ может быть трудным для изучения и не имеет большого количества качественных функций — многие вещи должны обрабатываться программистом вручную.
8. Пролог
- Плюсы: Prolog — это декларативный язык программирования, который хорошо подходит для разработки ИИ. Он в основном используется для логического программирования — основы разработки ИИ.
- Минусы: Пролог может быть трудным для изучения и имеет небольшое сообщество разработчиков.
9. Скала
- Плюсы: Scala — это язык общего назначения со многими функциями, подходящими для разработки ИИ. Он хорошо интегрируется с Java и имеет большое сообщество разработчиков.
- Минусы: Scala может быть сложной и трудной для изучения. Scala в основном используется для продвинутых разработок, таких как обработка данных и распределенные вычисления.
Предположим, вы знаете любой из вышеперечисленных языков кодирования для ИИ. В этом случае может быть проще разрабатывать приложения ИИ на одном из этих языков, чем изучать новый. В конечном счете, лучший язык ИИ для вас — тот, который вам легче всего выучить.
Какие языки программирования не следует использовать для ИИ?
Некоторые языки плохо подходят для разработки ИИ. Как правило, это нишевые языки или языки слишком низкого уровня.
- PHP — это язык сценариев, популярный для веб-разработки. Однако он недостаточно гибок или надежен для разработки ИИ.
- Руби — еще один язык сценариев, популярный для веб-разработки. Но в отличие от Python, Ruby не подходит для быстрого прототипирования — для создания работающей системы ИИ потребуется больше времени.
- С — популярный язык низкого уровня среди системных администраторов и разработчиков встраиваемых систем. Однако он не очень подходит для разработки ИИ, поскольку не имеет многих высокоуровневых функций.
- Фортран в основном популярен среди ученых и инженеров. Однако его трудно освоить, и он не предоставляет многих качественных функций, что затрудняет разработку.
Хороший программист может написать ИИ практически на любом языке программирования. Вопрос лишь в том, насколько сложным будет этот процесс.
Заключение
Python — лучший язык программирования для ИИ. Он прост в освоении и имеет большое сообщество разработчиков. Java также является хорошим выбором, но его сложнее освоить. Другие популярные языки программирования ИИ включают Julia, Haskell, Lisp, R, JavaScript, C++, Prolog и Scala.
Если вы только учитесь программировать для ИИ, у вас есть много преимуществ, чтобы начать с Python. Вы можете сразу взяться за дело и приступить к разработке.
С другой стороны, если вы уже знаете Java или C++, вполне возможно создавать отличные приложения ИИ на этих языках — просто это будет немного сложнее.
Часто задаваемые вопросы
1. Какой язык лучше всего подходит для ИИ?
Python — лучший язык для ИИ. Он прост в освоении, имеет большое сообщество разработчиков и обширную коллекцию фреймворков, библиотек и кодовых баз. Однако у Python есть некоторые критические замечания: он может быть медленным, а его свободный синтаксис может научить программистов плохим привычкам.
2. Подходит ли C++ для ИИ?
Вы можете использовать C++ для разработки ИИ, но он не так хорошо подходит, как Python или Java. C++ — сложный язык с крутой кривой обучения. Тем не менее, C++ — отличный универсальный язык, и его можно эффективно использовать для разработки ИИ, если программист знает его.
3. Можно ли использовать Python для ИИ?
Да, Python — один из лучших языков ИИ. Фактически, за последнее десятилетие Python стал «языком разработки ИИ» — сейчас большинство систем ИИ разрабатываются на Python.
4. Что лучше для ИИ, Java или Python?
В вакууме Python лучше для ИИ, чем Java. Легче учиться, писать и читать. Однако Java — это надежный язык, обеспечивающий более высокую производительность. Если вы уже знаете Java, вам может быть проще программировать ИИ на Java, чем изучать новый язык.
5. Python или C++ лучше для ИИ?
Python лучше для ИИ, чем C++. C++ сложен в использовании и имеет очень высокий барьер для входа. Для C++ доступно несколько кодовых баз и интеграций, потому что разработчики не используют C++ так часто, как Python для разработки ИИ.
6. Почему Python предпочтительнее для программирования искусственного интеллекта?
Python предпочтительнее для программирования ИИ , потому что он прост в освоении и имеет большое сообщество разработчиков. Довольно много платформ ИИ было разработано на Python, и его легче понять непрограммистам и ученым.
Обогатите свой багаж знаний в HR-сфере и IT с нашим блогом в Telegram - мы поможем вам развиваться и достигать новых высот! Подписывайтесь и развивайтесь вместе с нами!