Какие программы следует изучать, чтобы иметь возможность делать компьютерное моделирование?

Question

У меня есть свободное время, и я ищу, чтобы изучить язык программирования или два, которые я могу использовать для вычислительного моделирования (я в когнитивной науке & психологии). Я не уверен, что в конечном итоге я буду заниматься нервными сетями, машинным обучением, искусственным интеллектом или чем-то совсем другим, поэтому я просто ищу хорошую, широкую базу для начала, как подталкивание в правильном направлении. Все, что я знаю, немного C, поэтому у меня есть способы пойти.

Не могли бы вы порекомендовать любые языки программирования, которые обычно используются в лабораториях, выполняющих вычислительную работу? Я надеюсь, что через пару лет я буду учиться в аспирантуре.

Мне также нужно подобрать немного больше математики, как дифференциальные уравнения и базовую линейную алгебру. Вы полагаете, что мне нужно что-нибудь еще?

Большое спасибо.

Answer 1

• FORTRAN по-прежнему очень распространен в научных приложениях.
• LISP является очень хорошим выбором (особенно для AI)
• этих дней Python становится очень модным в академических кругах.

tl; dr: Learn Lisp. Вы не пожалеете об этом.

Answer 2

Ну, вы можете попробовать использовать Google, чтобы получить снимок. «нейронная сеть python» получает 29 хитов. «нейронная сеть C++» получает 94 000 обращений. «neural network lisp» получает четыре хита (!). Очевидно, что это не является реальным решением проблемы, но может дать некоторые подсказки относительно того, какой язык следует использовать.

Answer 3

Я работал (до недавнего времени), точно в вашей области, исследования по познавательной науке. Вот мои предложения, в порядке важности:

1. Matlab - В дополнении к тому, твердый языком для реализации нейросетевых моделей и аналогичный, хороший кусок лабораторных экспериментов, реализованный с использованием системы Psychtoolbox, пакет Matlab первоначально предназначенный для психофизических исследований, но также применимый для таких вещей, как наблюдение за глазами, fMRI и простые поведенческие исследования. Это также отличный выбор для таких функций, как оптимизация функций и подгонка модели. Если вы закончите делать ИИ, Matlab - довольно распространенный выбор.
2. R - Это новичка up-and-comer (с растущим присутствием здесь на SO!). Это ваш лучший выбор для языка программирования с библиотеками для обработки и анализа данных, статистики и графического отображения. Он лучше поддерживает современную статистику (модели смешанных эффектов, байесовские подходы), чем пакеты с коммерческой статистикой. С другой стороны, это функциональный язык, разработанный и написанный статистиками, и его может быть довольно сложно изучить.
3. Python - У Python также есть значительное сообщество научных и числовых пользователей, а также некоторые хорошие библиотеки. Но я знаю только нескольких исследователей в области когнитивной науки, которые используют его, поэтому вам будет немного одиноко. Это гораздо более чистый язык для изучения, чем R, хотя он так же хорош, как и при манипулировании данными и более простой статистике. Я подозреваю, что это более распространено в ИИ.
4. Java - Если вы в конечном итоге работаете в ИИ или создаете более масштабные модели (используемые многими исследователями) для когнитивной науки, вы, вероятно, будете строить вещи с помощью графических интерфейсов, а Java - это стандарт для этого.

И несколько языков, которые вы могли бы узнать, но, возможно, можете избежать, если хотите.

4. Perl - Perl - отличный язык для строповки данных. Он страдает от того же «слишком много способов делать что-то» как R, и не имеет большой поддержки для анализа статистических данных. С другой стороны, если у вас есть гигантский набор файлов данных, созданных вашей системой eyetracking, и вам нужно преобразовать их в формат, который может использовать SPSS, Perl - хороший выбор, если вы не знаете R.
5. Visual Basic - очень распространенная система для построения психологических экспериментов - это E-Prime, которая является перетаскиванием на Visual Basic для приложений. Простые вещи, которые вы можете делать без программирования, но сложный материал требует работы, возможно, самого дерзкого языка программирования, когда-либо получающего широкое распространение.
6. C++ - Если вы закончите выполнение дорожки AI, вы обязательно закончите изучение C++. В противном случае это не стоит проблем.