Programming languages that everyone should learn | George Hotz and Lex Fridman

Summary

Dans cette discussion, l'orateur recommande d'apprendre plusieurs langages de programmation pour mieux comprendre les différents niveaux d'abstraction dans le développement logiciel. Il suggère d'abord d'apprendre l'assembleur et le C pour saisir comment fonctionne l'ordinateur, puis Python pour sa simplicité. Ensuite, il propose Haskell pour les paradigmes de programmation fonctionnelle, Verilog ou VHDL pour comprendre le matériel, et enfin PyTorch pour le machine learning, qu'il décrit comme une nouvelle approche « data-driven ». Cette combinaison permettrait d'acquérir une vision complète des différentes facettes de la programmation.

Takeaways

• 💻 **Apprendre les bases**: Il est important d'apprendre les langages de programmation C et Assembly pour comprendre les opérations de base de l'ordinateur.
• 🔍 **Comprendre l'assemblage**: coder en assembly permet de saisir les niveaux d'abstraction en programmation moderne.
• 🧩 **L'allocation de mémoire en C**: il est essentiel de comprendre comment C gère l'allocation de mémoire.
• 🐍 **Python pour la facilité**: Python est un langage puissant qui offre une abstraction plus élevée, simplifiant la programmation.
• 🎯 **Programmation fonctionnelle**: Apprendre Haskell pour comprendre la programmation fonctionnelle et les concepts avancés tels que la théorie des types dépendants.
• 🌐 **Programmation logique**: Verilog ou VHDL sont importants pour comprendre la programmation en parallèle, typique du fonctionnement du matériel.
• 🔩 **Hardware et logiciel**: L'assemblage aide à comprendre la compilation, tandis que Verilog donne une vision du matériel.
• 🌟 **Les paradigmes de programmation**: Il est utile de connaître les paradigmes de programmation impératif, fonctionnel, matériel et d'apprentissage machine.
• 🤖 **L'apprentissage machine**: Les langages comme PyTorch et TensorFlow représentent un nouveau paradigme, l'apprentissage machine, nécessitant une approche de programmation axée sur les données.
• 📈 **Évolution du paradigme**: L'évolution des paradigmes de programmation indique que nous sommes en train de découvrir de nouvelles façons de concevoir des programmes, comme le suggère Programming 2.0.

Q & A

Quelles sont les premières langues de programmation que tout le monde devrait apprendre selon l'orateur ?

Tout le monde devrait apprendre le C et l'assembleur, car cela permet de comprendre comment fonctionne l'ordinateur à un niveau fondamental.

Pourquoi l'assembleur est-il important à apprendre, même si on ne l'utilise pas souvent ?

L'assembleur permet de comprendre ce que fait réellement l'ordinateur. Il donne une perspective plus profonde des niveaux d'abstraction en programmation moderne.

Comment le langage C aide-t-il à apprécier la programmation moderne ?

Le C permet de comprendre la gestion de la mémoire et les avantages des langages plus abstraits comme Python. Il aide à développer une intuition sur la compilation et l'allocation de ressources.

Quel est le lien entre l'assembleur, le C et Python selon l'orateur ?

L'assembleur permet de comprendre la base matérielle des ordinateurs, le C construit sur cette base avec une gestion de mémoire plus élevée, et Python ajoute encore plus d'abstraction tout en étant construit sur le C.

Pourquoi l'orateur recommande-t-il d'apprendre un langage fonctionnel comme Haskell ?

Les langages fonctionnels comme Haskell introduisent un nouveau paradigme de programmation qui est très différent des langages impératifs comme le C et Python. Ils aident à comprendre des concepts avancés comme les types dépendants.

Quelle est l'importance d'apprendre Verilog ou VHDL selon l'orateur ?

Apprendre Verilog ou VHDL permet de comprendre comment le matériel fonctionne réellement, avec des instructions exécutées simultanément, ce qui est une approche totalement différente de la programmation logicielle séquentielle.

Quel est le lien entre la programmation en Verilog et le matériel informatique ?

Verilog permet de simuler le comportement du matériel, où toutes les instructions d'un bloc sont exécutées en même temps, reflétant ainsi la nature parallèle des circuits matériels.

Quel est le quatrième paradigme de programmation mentionné par l'orateur ?

Le quatrième paradigme est lié à la programmation orientée machine learning. Il s'agit d'un nouveau modèle de programmation appelé par certains 'programming 2.0', centré sur les données.

Pourquoi l'orateur préfère-t-il PyTorch à TensorFlow pour la programmation en machine learning ?

PyTorch est préféré parce qu'il est plus intuitif et plus adapté au paradigme moderne de la programmation orientée données et apprentissage automatique.

Pourquoi l'orateur considère-t-il la programmation en machine learning comme un paradigme différent ?

Parce que la programmation en machine learning repose sur un ensemble de compétences et de concepts très différents des autres paradigmes de programmation traditionnels, tels que l'impératif, le fonctionnel ou le matériel.