Trí tuệ nhân tạo giờ đây đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta với tất cả những lợi ích mà nó mang lại trong hàng trăm trường hợp và tình huống sử dụng độc đáo , chưa kể đến việc nó đã làm cho chúng ta trở nên đơn giản và dễ dàng như thế nào.

Với sự thúc đẩy trong những năm gần đây, AI đã đi một chặng đường dài để giúp các doanh nghiệp phát triển và đạt được toàn bộ tiềm năng của mình. Những tiến bộ này trong AI sẽ không thể thực hiện được nếu không có những cải tiến cốt lõi trong các ngôn ngữ lập trình cơ bản .

Với sự bùng nổ của AI , nhu cầu về các lập trình viên và kỹ sư hiệu quả và có kỹ năng tăng vọt cùng với những cải tiến trong ngôn ngữ lập trình. Mặc dù có rất nhiều ngôn ngữ lập trình để giúp bạn bắt đầu phát triển trên AI, nhưng không có ngôn ngữ lập trình nào là giải pháp toàn diện cho lập trình AI vì các mục tiêu khác nhau yêu cầu một cách tiếp cận cụ thể cho mọi dự án.

Chúng tôi sẽ thảo luận về một số trong số những cái phổ biến nhất được liệt kê bên dưới và để bạn quyết định -

● Python

Python là ngôn ngữ mạnh mẽ nhất mà bạn vẫn có thể đọc.
- Pau Dubois

Được phát triển vào năm 1991 , Python đã là một cuộc thăm dò cho thấy hơn 57% các nhà phát triển có nhiều khả năng chọn Python hơn C ++ làm ngôn ngữ lập trình của họ để phát triển các giải pháp AI. Dễ học , Python cung cấp một cơ hội thâm nhập dễ dàng hơn vào thế giới phát triển AI cho các lập trình viên cũng như các nhà khoa học dữ liệu.

Python là một thử nghiệm về mức độ tự do mà các lập trình viên cần. Quá nhiều tự do và không ai có thể đọc mã của người khác; quá ít và tính biểu cảm đang bị đe dọa.

- Guido van Rossum

Với Python, bạn không chỉ nhận được sự hỗ trợ tuyệt vời từ cộng đồng và một bộ thư viện phong phú mà còn tận hưởng sự linh hoạt do ngôn ngữ lập trình cung cấp. Một số tính năng mà bạn có thể được hưởng lợi nhiều nhất từ ​​Python là tính độc lập của nền tảng và các khuôn khổ mở rộng cho Học sâu và Học máy.

Niềm vui của việc viết mã Python là khi thấy các lớp ngắn gọn, súc tích, có thể đọc được, thể hiện nhiều hành động trong một lượng nhỏ mã rõ ràng - không phải trong hàng đống mã tầm thường khiến người đọc chết.

- Guido van Rossum

Ví dụ về đoạn mã Python:

Một số thư viện phổ biến nhất của nó là -

● TensorFlow , dành cho khối lượng công việc học máy và làm việc với bộ dữ liệu

● scikit-learning , để đào tạo mô hình máy học

● PyTorch , dành cho thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

● Keras , làm giao diện mã cho các phép tính và phép toán phức tạp

● SparkMLlib , giống như thư viện Máy học của Apache Spark, giúp mọi người học máy dễ dàng với các công cụ như thuật toán và tiện ích

● MXNet , là một trong những thư viện khác của Apache để giảm bớt quy trình làm việc học sâu

● Theano , như một thư viện để xác định, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán học

● Pybrain , dành cho các thuật toán học máy mạnh mẽ

Ngoài ra, Python đã vượt qua Java và trở thành ngôn ngữ phổ biến thứ 2 theo đóng góp của kho lưu trữ GitHub . Trên thực tế, Stack Overflow gọi nó là ngôn ngữ lập trình chính “ phát triển nhanh nhất ”. ”

Các khóa học Python cho người mới bắt đầu -

● Java

Viết một lần, chạy mọi nơi

Java được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất trên thế giới và 20 năm sử dụng nó là minh chứng cho điều đó.

Với tính thân thiện với người dùng cao , bản chất linh hoạt và nền tảng độc lập , Java đã được sử dụng để phát triển cho AI theo nhiều cách khác nhau, hãy đọc để biết về một số trong số chúng:

● TensorFlow
Danh sách các ngôn ngữ lập trình được hỗ trợ của TensorFlow cũng bao gồm Java với API. Hỗ trợ không nhiều tính năng như các ngôn ngữ được hỗ trợ đầy đủ khác, nhưng nó có và đang được cải thiện với tốc độ nhanh chóng.

● Thư viện Deep Java
được Amazon xây dựng để tạo và triển khai khả năng học sâu bằng Java.

● Kubeflow
Kubeflow tạo điều kiện dễ dàng triển khai và quản lý các ngăn xếp Học máy trên Kubernetes, cung cấp các giải pháp ML sẵn sàng sử dụng.

● OpenNLP OpenNLP của
Apache là một công cụ máy học để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

● Thư viện máy học
Java Java-ML cung cấp cho các nhà phát triển một số thuật toán máy học.

● Neuroph
Neuroph giúp thiết kế mạng nơ-ron bằng cách sử dụng khung mã nguồn mở của Java với sự trợ giúp của Neuroph GUI.

Nếu Java có bộ sưu tập rác thực sự, hầu hết các chương trình sẽ tự xóa khi thực thi.
- Robert Sewell

Ví dụ về đoạn mã Java:

Các khóa học Java cho người mới bắt đầu -

● R

R được tạo ra bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman với phiên bản đầu tiên ra mắt vào năm 1995 . Hiện đang được duy trì bởi Nhóm cốt lõi phát triển R, R là người triển khai ngôn ngữ lập trình S và hỗ trợ phát triển phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu.

Những phẩm chất khiến R trở thành một lựa chọn phù hợp cho việc lập trình AI giữa các nhà phát triển là:

● Đặc điểm cơ bản của R là giỏi thu thập những con số khổng lồ đặt nó ở vị trí tốt hơn so với Python với gói NumPy tương đối không tinh chế của nó.

● Với R, bạn có thể làm việc trên nhiều mô hình lập trình khác nhau như lập trình hàm, tính toán vectơ và lập trình hướng đối tượng.

Một số gói lập trình AI có sẵn cho R là:

● Gmodels cung cấp một bộ sưu tập nhiều công cụ để lắp mô hình

● Tm, làm khung cho các ứng dụng khai thác văn bản

● RODBC làm giao diện ODBC cho R

● OneR, để triển khai thuật toán phân loại Học máy một quy tắc, hữu ích cho các mô hình học máy

Được sử dụng rộng rãi giữa các Công cụ khai thác dữ liệu và nhà thống kê, các tính năng do R cung cấp là:

● Nhiều thư viện và gói đa dạng để mở rộng chức năng của nó

● Cộng đồng năng động và hỗ trợ

● Có thể hoạt động song song với C, C ++ và Fortran

● Một số gói giúp mở rộng các chức năng

● Hỗ trợ tạo đồ thị chất lượng cao

Điều gì đó thú vị -
Bản đồ tương tác Covid-19 được tạo bằng R

● Prolog

Viết tắt của Logic Programming , Prolog xuất hiện lần đầu tiên vào năm 1972 . Nó tạo nên một công cụ thú vị để phát triển Trí tuệ nhân tạo , đặc biệt là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Prolog hoạt động tốt nhất để tạo chatbot, ELIZA là chatbot đầu tiên được tạo bằng Prolog từng tồn tại.

Để hiểu Prolog, bạn phải tự làm quen với một số thuật ngữ cơ bản của Prolog hướng dẫn nó hoạt động, chúng được giải thích ngắn gọn bên dưới:

● Dữ kiện xác định các tuyên bố đúng

● Các quy tắc xác định câu lệnh nhưng với các điều kiện bổ sung

● Các mục tiêu xác định vị trí của các báo cáo đã gửi theo cơ sở kiến ​​thức

● Truy vấn xác định cách làm cho tuyên bố của bạn đúng và phân tích cuối cùng về các sự kiện và quy tắc

Prolog đưa ra hai cách tiếp cận để triển khai AI đã được áp dụng trong thực tế từ lâu và được các nhà khoa học và nghiên cứu dữ liệu biết đến:

● Phương pháp Tiếp cận Biểu tượng bao gồm các hệ thống chuyên gia dựa trên quy tắc, các trình khám phá định lý, các cách tiếp cận dựa trên ràng buộc.

● Phương pháp thống kê bao gồm mạng thần kinh, khai thác dữ liệu, máy học và một số phương pháp khác.

● Lisp

Viết tắt của List Processing , nó là ngôn ngữ lập trình lâu đời thứ hai sau Fortran . Được gọi là một trong những người sáng lập AI, Lisp được tạo ra bởi John McCarthy vào năm 1958 .

Lisp là một ngôn ngữ để làm những gì bạn đã được bảo là không thể.

-Kent Pitman

Được xây dựng như một ký hiệu toán học thực tế cho các chương trình, Lisp nhanh chóng trở thành lựa chọn ngôn ngữ lập trình AI cho các nhà phát triển. Dưới đây là một số tính năng của Lisp khiến nó trở thành một trong những lựa chọn tốt nhất cho các dự án AI trên Máy học:

● Tạo mẫu nhanh

● Tạo đối tượng động

● Thu gom rác

● Tính linh hoạt

Với những cải tiến lớn trong các ngôn ngữ lập trình cạnh tranh khác, một số tính năng dành riêng cho Lisp đã được đưa vào các ngôn ngữ khác. Một số dự án đáng chú ý liên quan đến Lisp tại một số thời điểm là Reddit và HackerNews .

Lấy Lisp, bạn biết nó là ngôn ngữ đẹp nhất trên thế giới - ít nhất là cho đến khi Haskell xuất hiện.
- Tường gỗ

● Haskell

Được định nghĩa vào năm 1990 và được đặt theo tên của nhà toán học nổi tiếng Haskell Brooks Curry , Haskell là một ngôn ngữ lập trình thuần chức năng và được gõ tĩnh , kết hợp với đánh giá lười biếng và mã ngắn hơn.

Nó được coi là một ngôn ngữ lập trình rất an toàn vì nó có xu hướng cung cấp tính linh hoạt hơn trong việc xử lý lỗi vì chúng rất hiếm khi xảy ra trong Haskell so với các ngôn ngữ lập trình khác. Ngay cả khi chúng xảy ra, phần lớn các lỗi không phải cú pháp được phát hiện tại thời gian biên dịch thay vì thời gian chạy. Một số tính năng được cung cấp bởi Haskell là:

● Khả năng trừu tượng hóa mạnh mẽ

● Quản lý bộ nhớ tích hợp

● Khả năng tái sử dụng mã

● Dễ hiểu

SQL, Lisp và Haskell là những ngôn ngữ lập trình duy nhất mà tôi từng thấy ở đó người ta dành nhiều thời gian suy nghĩ hơn là gõ.
-Philip Greenspun

Các tính năng của nó giúp cải thiện năng suất của lập trình viên. Haskell rất giống các ngôn ngữ lập trình khác, chỉ được sử dụng bởi một nhóm các nhà phát triển thích hợp. Đặt những thách thức sang một bên, Haskell có thể chứng minh là tốt như các ngôn ngữ cạnh tranh khác cho AI với sự chấp nhận ngày càng tăng của cộng đồng nhà phát triển.

● Julia

Julia là một ngôn ngữ lập trình động có mục đích chung và hiệu suất cao được thiết kế riêng để tạo ra hầu hết mọi ứng dụng nhưng rất phù hợp cho phân tích số và khoa học tính toán. Các công cụ khác nhau có sẵn để làm việc với Julia là:

● Các trình chỉnh sửa phổ biến như Vim và Emacs

● IDE như Juno và Visual Studio

Một số tính năng do Julia cung cấp khiến nó trở thành một lựa chọn đáng chú ý cho lập trình AI, Học máy, thống kê và lập mô hình dữ liệu là:

● Hệ thống loại động

● Trình quản lý gói tích hợp

● Có thể hoạt động cho tính toán song song và phân tán

● Macro và khả năng lập trình siêu thị

● Hỗ trợ nhiều công văn

● Hỗ trợ trực tiếp cho các chức năng C

Được xây dựng để loại bỏ các điểm yếu của các ngôn ngữ lập trình khác, Julia cũng có thể được sử dụng cho các ứng dụng Học máy với sự tích hợp với các công cụ như T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl và nhiều ngôn ngữ khác sử dụng khả năng mở rộng do Julia cung cấp.

Xu hướng Google - Sở thích Julia theo thời gian

Điểm nổi bật của JuliaCon 2019 -

Phần kết luận

Với một số ngôn ngữ lập trình AI để lựa chọn, các kỹ sư và nhà khoa học AI có thể chọn đúng ngôn ngữ phù hợp với nhu cầu của dự án của họ. Mọi ngôn ngữ lập trình AI đều đi kèm với những ưu và nhược điểm của nó. Với những cải tiến được thực hiện thường xuyên cho các ngôn ngữ này, sẽ không lâu khi việc phát triển cho AI sẽ trở nên thoải mái hơn so với hiện tại để nhiều người hơn có thể tham gia làn sóng đổi mới này. Sự hỗ trợ xuất sắc của cộng đồng đã khiến mọi thứ trở nên tốt hơn đối với những người mới và những đóng góp của cộng đồng đối với một số gói và tiện ích mở rộng giúp cuộc sống của mọi người trở nên dễ dàng hơn.

Các bài viết tương tự -

Tôi hy vọng bạn thấy bài viết này hữu ích! Dưới đây là các tài nguyên bổ sung nếu bạn muốn tìm hiểu thêm: -

7 ngôn ngữ và khung lập trình cần học vào năm 2020

về tác giả

Claire D . là Nhà soạn thảo nội dung và Nhà tiếp thị tại Digitalogy - một thị trường tìm nguồn cung ứng công nghệ và mai mối tùy chỉnh kết nối mọi người với các nhà phát triển và nhà thiết kế hàng đầu và được sàng lọc trước dựa trên nhu cầu cụ thể của họ trên toàn cầu. Kết nối với Digitalogy trên Linkedin , Twitter , Instagram .