Пятью наиболее важными языками программирования для ИИ являются Python, C++, R, MATLAB и Java. Прежде чем мы углубимся в каждый из них, давайте рассмотрим, что следует изучить в первую очередь.

Для большинства людей первым изучаемым языком программирования является Python. Он прост в освоении, легко адаптируется и имеет множество библиотек специально для машинного обучения. По этим и другим причинам он является де-факто языком программирования в ИИ. Что изучать дальше, зависит от ваших карьерных целей.

  • После Python вы должны изучить:
  • C++: Если вы хотите работать в области робототехники, беспилотных автомобилей или аппаратного обеспечения. 
  • Р: Если вы хотите работать в академических кругах или в финансовой сфере.
  • MATLAB: Если вы перейдете к работе в компании, которая все еще использует MATLAB (вы должны убедить эту компанию перейти на Python).
  • Java: если вы хотите построить масштабируемую инфраструктуру ИИ.

И последний совет: не пытайтесь выучить два языка одновременно. Сначала сосредоточьтесь на том, чтобы хорошо освоить Python. После того, как вы достигли его пределов, расширяйтесь в зависимости от ваших карьерных целей. 

Читайте дальше, чтобы более подробно изучить Python и другие языки программирования ИИ.

Пять языков программирования, которые вам нужно знать в ИИ

Питон

Лучший универсальный язык программирования для ИИ.

Что это такое? Python — это популярный язык программирования общего назначения, который относительно легко освоить. Его простота позволяет разрабатывать ИИ, и сообщество ИИ приняло Python в качестве языка де-факто. 

Какие плюсы? Python популярен по нескольким важным причинам. 

  • Он простой: по сравнению с другими языками программирования Python имеет простой синтаксис (слова, символы и выражения, которые вы будете вводить для создания программ). Это означает, что у вас будет больше времени, чтобы посвятить его важным вещам: просмотру данных и настройке моделей. 
  • Он универсален: ваша операционная система поддерживает Python, независимо от того, используете ли вы iOS, Windows или Linux. Более того, вам не нужно сильно модифицировать программу Python, чтобы заставить ее работать на разных платформах.
  • Имеет открытый исходный код: любой может адаптировать, обновить или дополнить код, лежащий в основе Python. В результате многие члены сообщества Python создали фреймворки и библиотеки, которые делают его адаптируемым практически к любой задаче машинного обучения или обработки данных. 

Каковы недостатки? Python имеет ограничения, когда дело доходит до выполнения сложных математических и статистических функций. Он также работает медленнее по сравнению с такими языками, как C++ и Java (см. ниже). 

Для кого он? Скажем еще раз: Python — самый популярный язык программирования в машинном обучении и науке о данных. Если ваша работа связана с созданием моделей машинного обучения и работой с большим количеством данных, Python для вас. Однако вы можете специализироваться на втором языке, если занимаетесь анализом данных, инфраструктурой ИИ или планируете заниматься более интенсивным программированием вне своей основной работы с ИИ. Продолжайте читать, чтобы узнать больше.

С++

Лучший язык программирования для инфраструктуры ИИ.

Что это такое? C++ — один из самых популярных языков для приложений общего назначения. Это основа таких операционных систем, как Windows, iOS и Linux; такие приложения, как Spotify и Photoshop; такие сайты, как YouTube; а также видеоигры, банковские системы и многое другое. Это также важный язык для всех, кто работает с беспилотными автомобилями или робототехникой. 

Какие плюсы? C++ — компилируемый язык: он не требует программы-интерпретатора, что увеличивает нагрузку на обработку. С практической точки зрения программы, написанные на C++, работают быстро и эффективно

Каковы недостатки? Программы на C++ могут быть эффективными в выполнении, но их написание сложно — с заглавной буквы C и двумя плюсами. Написание программы на C++ требует времени, ее отладка часто занимает еще больше времени, а ее переписывание каждый раз, когда вы настраиваете свои гиперпараметры, занимает больше времени, чем вы думаете. C++ также известен своей сложностью в изучении. Если ваша цель — стать специалистом по данным, изучение C++ — это все равно, что научиться летать на вертолете, а затем использовать его только для покупок в продуктовом магазине. 

Для чего он? C++ не очень подходит для большинства специалистов по обработке и анализу данных или инженеров по машинному обучению, но он необходим для некоторых дисциплин в области искусственного интеллекта.

  • Если ваша роль связана с созданием или обслуживанием инфраструктуры искусственного интеллекта — основных программных библиотек, которые другие используют для развертывания моделей или анализа данных, — вам обязательно нужно изучить C++.
  • Большинство команд, работающих над робототехникой и беспилотными автомобилями, используют C++ для своего производственного кода из-за его скорости и эффективности.
  • Большинство рабочих мест в индустрии чипов и аппаратного обеспечения требуют C++.
  • Важно изучить C++, если вы хотите участвовать в сообществе открытого исходного кода. Многие из самых популярных фреймворков и наборов инструментов Python написаны на C++.

р

Лучший язык программирования для анализа данных. 

Что это такое? R был создан специально для статистического анализа. 

Для чего он хорош? R был разработан статистиками для статистиков. Он отлично справляется с поиском закономерностей в данных и извлечением информации из выходных данных модели. По понятным причинам R также нравится инженерам по машинному обучению и специалистам по данным, которые используют его для статистического анализа, визуализации данных и подобных проектов. Как и Python, он имеет открытый исходный код, и сообщество создало ряд фреймворков и библиотек для задач ИИ. 

Каковы недостатки? С точки зрения сложности, новичкам будет сложнее изучить R, чем Python. R имеет больше встроенных функций для обработки чисел, чем Python, но он также имеет тенденцию отставать при обработке проектов, которые используют слишком много данных одновременно. Р? Больше похоже на Арххх!

Для чего он? R — отличный инструмент для анализа данных, науки о данных и смежных профессий, но он часто используется учеными. Вам также может потребоваться изучить R, если вы работаете в сфере финансов, а также для команд, которые используют его в своем устаревшем программном обеспечении.

МАТЛАБ

Когда-то популярный язык программирования ИИ, который в основном затмил Python.

Что это такое? MATLAB — это больше, чем язык программирования, это система из пяти частей, состоящая из языка, среды разработки, графического визуализатора, математической библиотеки и интерфейса для написания программ на других языках. MATLAB фокусируется на матричных вычислениях. Если вы не знакомы, матрицы — это массивы чисел, и способность хорошо их вычислять играет центральную роль во многих приложениях машинного обучения и обработки данных. 

Плюсы языка? MATLAB отлично подходит для работы с числовыми массивами. Он также отлично подходит для многих других математических операций и имеет встроенные функции для реализации моделей машинного обучения. Эти функции дают ему преимущество над Python, для которого требуются дополнительные наборы инструментов и фреймворков как для математических функций, так и для реализации моделей. С точки зрения скорости он быстр и легко опережает Python во многих операциях.

Каковы недостатки? Самым большим недостатком MATLAB является стоимость: вам нужно заплатить за доступ к системе и, возможно, за дополнительные функции в зависимости от вашей цели. Этот барьер для входа частично способствовал снижению популярности MATLAB среди разработчиков ИИ; Python, в конце концов, бесплатный и с открытым исходным кодом. Наконец, синтаксис MATLAB труднее изучить по сравнению с Python. 

Для чего он? Некоторые работодатели и команды ИИ предпочитают MATLAB либо потому, что они являются устаревшими пользователями, либо потому, что их цели требуют большей математической ловкости. Забавный факт: оригинальный курс Эндрю Нг по машинному обучению преподавался с использованием MATLAB. Когда Эндрю и его команды из DeepLearning.AI и Стэнфордского университета модернизировали специализацию по машинному обучению в 2022 году, одним из ключевых обновлений стал переход на Python.

Джава

Быстрый универсальный язык программирования, полезный для создания масштабируемой инфраструктуры ИИ.

Что это такое? Java во многом похож на Python: он популярен, имеет открытый исходный код и имеет множество фреймворков и наборов инструментов специально для машинного обучения и науки о данных. Java намного старше, и поэтому многие организации используют его по наследству. Кроме того, он технически более сложен, чем Python. Это означает, что его сложнее изучить, чем Python и R, но он может выполнять программы гораздо эффективнее. 

Плюсы Java? Все, что может Python, Java может делать так же хорошо, а в некоторых случаях и лучше. Например, у языка есть фреймы для науки о данных, классификации, глубокого обучения и многого другого. В Java больше правил, чем в Python, что затрудняет взлом или неправильное использование кода. Это полезно для создания полного стека, серверной, крупномасштабной инфраструктуры для развертывания моделей машинного обучения. 

Каковы недостатки? У Java более крутая кривая обучения, чем у Python (хотя и не такая крутая, как у C++). Написание программ на Java также занимает больше времени, чем на Python, и эти программы часто требуют большего объема отладки из-за их сложности. Это «лежачие полицейские», которые замедляют быстрое прототипирование моделей машинного обучения. Наконец, сообщество Java не так активно, как сообщество Python, когда дело доходит до разработки инструментов, ориентированных на ИИ, и в результате Java полезен для более узкого круга задач машинного обучения и обработки данных. 

Для чего используется? Если бы не его сложность, Java мог бы быть доминирующим языком программирования ИИ. Однако вам, вероятно, нужно изучить его только в том случае, если вы нацелены на создание инфраструктуры искусственного интеллекта или развертывание продуктов машинного обучения. Для начинающих лучше использовать Python. А пока вы можете каждое утро наслаждаться джавой в своей кружке.

Советы по обучению программированию

Один из лучших способов научиться программировать — это принять участие в проекте по программированию. Начинайте с малого, с проекта, который вы можете закончить за неделю или две в свободное время. Цель состоит не в том, чтобы создать приложение, которое изменит мир, а в том, чтобы применить свои знания на практике и учиться на своих ошибках.

При работе над проектами программисты обычно используют Google или Stack Overflow, чтобы найти предварительно написанные строки кода, которые соответствуют их потребностям. Это эффективный способ работы, и вы можете делать то же самое. Однако не стоит просто копировать и вставлять то, что вы найдете. Вместо этого перепечатайте код самостоятельно. Физический акт этого укрепит мышечную память вашего мозга, сформирует нужные карты памяти, помогая вам усвоить концепцию и синтаксис. Продолжайте в том же духе, и вы будете тем, кто публикует фрагменты кода, которые копируют другие люди!

В письме 2020 года читателям своего информационного бюллетеня The Batch Эндрю Нг написал:

«Когда вы пытаетесь освоить технику программирования, рассмотрите следующие практики:

  • Прочтите строку кода, а затем введите ее самостоятельно. (Бонусные баллы за то, что вы делаете это, не глядя на справочный код во время ввода.)
  • Узнайте об алгоритме, а затем попробуйте реализовать его самостоятельно.
  • Прочтите исследовательскую работу и попытайтесь воспроизвести опубликованный результат.
  • Выучите математику или теорему и попробуйте вывести ее самостоятельно, начиная с чистого листа бумаги».

Заключение

Программирование — важный навык для создателей ИИ. На самом деле, можно сравнить написание кода с грамотностью: «Код — это самая глубокая форма общения человека с машиной. По мере того, как машины становятся все более важными в повседневной жизни, это общение становится все более важным». 

Итак, какой язык вам следует учить? Для большинства инженеров по машинному обучению и специалистов по данным в начале своей карьеры лучшим выбором является Python. Он прост в освоении, быстро внедряется и имеет множество надстроек, специально созданных для ИИ. У вас может возникнуть соблазн немного изучить Python, затем немного изучить R, немного Java и так далее, чтобы быть более универсальным. Мы рекомендуем не смотреть в эту сторону. Сосредоточьтесь на том, чтобы хорошенько изучить Python, прежде чем что-то менять.