Які мови програмування вивчати для роботи з AI?

Штучний інтелект чи AI (artificial intelligence) досить швидко став невіддільною частиною життя сучасної людини. Ще кілька місяців тому люди не знали про ChatGPT, а вже зараз держави у всьому світі обговорюють його впровадження у свою роботу.

В результаті у багатьох програмістів-початківців виникло закономірне питання: що вибрати для вивчення, щоб не залишитися в минулому? У статті ми розглянемо найпопулярніші мови програмування для розробки AI-продуктів, детально розповівши про мінуси та плюси кожного.

Python

Python — найвідоміша мова програмування для роботи зі штучним інтелектом. Причин цього дві: простота і гнучкість.

Популярність Python обумовлена великою колекцією доступних бібліотек та фреймворків. Такі бібліотеки, як TensorFlow, PyTorch і Keras, дозволяють розробникам створювати складні моделі типу ChatGPT і LLaMA.

Крім цього, зростання попиту на AI призвело до появи специфічних для цієї сфери бібліотек та фреймворків. Наприклад, scikit-learn та NLTK полегшують завдання обробки природної мови, а Keras дозволяє зручно будувати модулі нейромережі, просто додаючи функції чи класи.

Що стосується мінусів Python, можна виділити хіба що споживання пам’яті, що може стати проблемою при роботі з великими масивами даних. Проте переваги Python переважують недоліки, через що більшість AI-розробників використовує у своїй роботі саме його.

Java

Java — популярна мова програмування, яка виділяється серед конкурентів своїми продуктивністю та масштабованістю.

Активна спільнота програмістів, яка зібралася навколо цієї мови, регулярно розробляє нові інструменти, орієнтовані працювати з AI. Зі специфічних бібліотек та фреймворків можна відзначити WEKA та Deeplearning4j.

Однією зі значних переваг Java є його продуктивність. Це компільована мова, отже, перед виконанням код перетворюється на машинний код. Цей процес призводить до швидшого виконання та кращої продуктивності порівняно з мовами, що інтерпретуються (PHP, Python і JavaScript).

Java має один недолік — це не дуже доброзичлива до новачків мова, яка може бути складною в освоєнні без попереднього досвіду в програмуванні.

R

R — це мова програмування, спеціально розроблена для статистичних обчислень та аналізу даних, що робить її ідеальною для роботи зі штучним інтелектом.

R має велику колекцію статистичних бібліотек і фреймворків, таких як caret і mlr, що дозволяють розробникам створювати надійні та точні AI-моделі. Однією з найбільших переваг цієї мови є простий і легкий у вивченні синтаксис, що робить його ідеальним вибором для новачків.

Втім, варто враховувати, що продуктивність R може бути нижчою, ніж в інших мов, що робить її непридатною для розробки великомасштабних систем штучного інтелекту. R також має в рази меншу спільноту, ніж Java і Python, а отже, нерідко розв’язувати проблеми доведеться самостійно.

C++

C++ — це низькорівнева мова програмування, яка забезпечує високу продуктивність і масштабованість. Її часто використовують розробники проєктів, які потребують великої обчислювальної потужності.

C++ широко використовується при роботі над проєктами на стику штучного інтелекту та робототехніки, а також в іграх.

Як і в описаних вище мовах, C++ є специфічні AI-бібліотеки. З найбільших варто відзначити OpenCV та TensorFlow C++, які значно спрощують процес розробки. Крім цього, з Java, про яку ми говорили раніше, його ріднить і компілювання, яке позитивно позначається на продуктивності.

Серед мінусів C++ зазвичай відзначають її складність та неінтуїтивність, які можуть стати серйозними перешкодами для новачків.

БІЛЬШЕ ЦІКАВОГО:

Читайте также:

Штучний інтелект ожив або як Realbotix дала ChatGPT, Claude та Gemini обличчя, руки та силіконову шкіру

Розумне кільце Interface або як стартап Natura хоче зробити ШІ агентів невіддільною частиною життя

Топ 100 найкращих сервісів зі штучним інтелектом за даними Andreessen Horowitz

Штучний інтелект може знищити людство у найближче десятиліття