5 ngôn ngữ lập trình tốt cho trí tuệ nhân tạo, học lập trình ở đâu tốt nhất?

Nếu nó giống như bạn đang làm việc trong một dự án trí tuệ nhân tạo mới mà vẫn chưa quyết định bạn nên sử dụng ngôn ngữ nào để lập trình nó, thì bạn đang ở đúng nơi.  Trí tuệ nhân tạo là một nhánh của kỹ thuật, về cơ bản nhằm mục đích tạo ra các máy tính có thể suy nghĩ thông minh, theo cách tương tự như con người thông minh nghĩ. Dưới đây là các ngôn ngữ hàng đầu được sử dụng phổ biến nhất để thực hiện các dự án AI:



1. Python
Python được coi là ở vị trí đầu tiên trong danh sách tất cả các ngôn ngữ phát triển AI do tính đơn giản. Các cú pháp thuộc về python rất đơn giản và có thể dễ dàng học được. Do đó, nhiều thuật toán AI có thể dễ dàng thực hiện trong đó. Python mất thời gian phát triển ngắn so với các ngôn ngữ khác như Java, C ++ hoặc Ruby. Python hỗ trợ hướng đối tượng, chức năng cũng như các kiểu lập trình hướng thủ tục. Có rất nhiều thư viện trong python, giúp cho công việc của chúng ta dễ dàng hơn. Ví dụ: Numpy là một thư viện dành cho trăn giúp chúng ta giải quyết nhiều tính toán khoa học. Ngoài ra, chúng tôi có Pybrain, dùng để học máy trong Python.
 
2. R
R là một trong những ngôn ngữ và môi trường hiệu quả nhất để phân tích và thao tác dữ liệu cho mục đích thống kê. Sử dụng R, chúng ta có thể dễ dàng tạo ra cốt truyện chất lượng xuất bản được thiết kế tốt, bao gồm các biểu tượng và công thức toán học khi cần thiết. Ngoài việc là ngôn ngữ có mục đích chung, R còn có rất nhiều gói như RODBC, Gmodels, Class và Tm được sử dụng trong lĩnh vực học máy. Các gói này làm cho việc thực hiện các thuật toán học máy dễ dàng, để phá vỡ các vấn đề liên quan đến kinh doanh.
 
3. Lisp
Lisp là một trong những ngôn ngữ lâu đời nhất và phù hợp nhất cho sự phát triển trong AI. Nó được phát minh bởi John McCarthy, cha đẻ của Trí tuệ nhân tạo vào năm 1958. Nó có khả năng xử lý thông tin mang tính biểu tượng một cách hiệu quả. 
Nó cũng được biết đến với khả năng tạo mẫu tuyệt vời và dễ dàng tạo các đối tượng mới, với bộ sưu tập rác tự động. Chu kỳ phát triển của nó cho phép đánh giá tương tác các biểu thức và biên dịch lại các hàm hoặc tệp trong khi chương trình vẫn đang chạy. Trong những năm qua, do sự tiến bộ, nhiều tính năng trong số này đã chuyển sang nhiều ngôn ngữ khác do đó ảnh hưởng đến tính độc đáo của Lisp. 

4. Prolog
Ngôn ngữ này ở cùng với Lisp khi chúng ta nói về sự phát triển trong lĩnh vực AI. Các tính năng được cung cấp bởi nó bao gồm khớp mẫu hiệu quả, cấu trúc dữ liệu dựa trên cây và quay lui tự động. Tất cả các tính năng này cung cấp một khung lập trình linh hoạt và mạnh mẽ đáng ngạc nhiên. Prolog được sử dụng rộng rãi để làm việc trên các dự án y tế và cũng để thiết kế các hệ thống AI chuyên gia.

5. Java
Java cũng có thể được coi là một lựa chọn tốt để phát triển AI. Trí tuệ nhân tạo có liên quan nhiều đến các thuật toán tìm kiếm, mạng lưới thần kinh nhân tạo và lập trình di truyền. Java cung cấp nhiều lợi ích: dễ sử dụng, dễ gỡ lỗi, dịch vụ gói, công việc đơn giản hóa với các dự án quy mô lớn, biểu diễn dữ liệu đồ họa và tương tác người dùng tốt hơn. Nó cũng có sự kết hợp của Swing và SWT (Bộ công cụ widget tiêu chuẩn). Những công cụ này làm cho đồ họa và giao diện trông hấp dẫn và tinh vi
 
 

Share:

ĐỐI TÁC LIÊN KẾT TUYỂN DỤNG NHÂN SỰ CỦA IMIC TECHNOLOGY

IMIC Technology

IMIC Technology tự hào là doanh nghiệp đầu tiên tại Việt Nam triển khai các Chương trình Đào tạo chuyên môn dự án cho Học viên ngành CNTT/CNPM. Cũng là một trong những doanh nghiệp đạt được nhiều giải thưởng lớn trong lĩnh vực này. Góp phần phát triển mạnh ngành CNTT/CNPM tại nước ta hiện nay.