style="font-size:15px;"> Глава 2. Основы программирования для ИИ
Программирование является фундаментальной основой для создания систем искусственного интеллекта. Для реализации алгоритмов и моделей ИИ используются различные языки программирования. Рассмотрим подробно основы программирования применительно к задачам искусственного интеллекта.
Языки программирования для ИИ
Наиболее популярными языками программирования, применяемыми при разработке систем искусственного интеллекта, являются:
Python – высокоуровневый интерпретируемый язык общего назначения. Отличается простотой синтаксиса и наличием множества библиотек для ИИ. Является наиболее востребованным языком в области машинного обучения и глубокого обучения.
Java – популярный компилируемый объектно-ориентированный язык. Подходит для разработки крупных проектов ИИ. Обладает высокой переносимостью кода между разными платформами.
С/С++ – языки низкого уровня, позволяющие создавать очень эффективный код. Часто используются для реализации высокопроизводительных вычислений в задачах ИИ.
Lisp – исторически первый язык функционального программирования, сыгравший важную роль в становлении ИИ. Отличительными особенностями является работа со списками и деревьями, а также символьные вычисления.
Prolog – декларативный логический язык программирования, основанный на формальной логике. Хорошо подходит для задач, связанных с логическим выводом и обработкой знаний.
Python для ИИ
Python заслуженно считается одним из лучших языков программирования для решения задач искусственного интеллекта. Этому способствует ряд факторов:
Простота и читаемость кода. По сравнению с С/C++ и Java, Python позволяет быстрее писать программы и легче их отлаживать.
Множество библиотек для ИИ. В Python доступно огромное количество готовых библиотек с открытым кодом для машинного обучения, глубокого обучения, обработки данных.
Высокая производительность. Использование оптимизированных библиотек NumPy, PyTorch, TensorFlow обеспечивает Python высокую скорость работы.
Кроссплатформенность. Программы на Python легко переносить между Windows, Linux, macOS.
Интерактивность. Благодаря интерпретатору Python удобен для интерактивной разработки и тестирования.
Популярность в ИИ. Python стал стандартом де-факто для решения задач машинного обучения и глубокого обучения.
Рассмотрим библиотеки Python, наиболее полезные для ИИ:
NumPy – библиотека для работы с массивами и матрицами. Позволяет эффективно производить численные вычисления.
SciPy – содержит функции для научных и инженерных вычислений, статистики, оптимизации.
Pandas – предоставляет структуры данных и инструменты для анализа и манипулирования данными.
Matplotlib – библиотека для визуализации данных с помощью разнообразных графиков
