Lập trình trí tuệ nhân tạo đã trở thành một cuộc cách mạng làm thay đổi thế giới trong nhiều năm trở lại đây. Trí tuệ nhân tạo có mặt ở khắp mọi nơi, giúp thay đổi cách con người sống và làm việc. Sự chuyển đổi kỹ thuật số này đã làm dấy lên nhu cầu ngày càng tăng đối với các học viên AI.
Trên thực tế, việc tuyển dụng liên quan đến AI đã tăng 165% trong khoảng thời gian từ tháng 7 năm 2020 đến tháng 8 năm 2021. Để có được công việc trong lĩnh vực này, bạn sẽ cần học cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình được hỗ trợ bởi các thư viện học máy và học sâu mạnh mẽ. Từ Java đến Julia, rất nhiều tùy chọn ngôn ngữ lập trình, vậy đâu là ngôn ngữ lập trình tốt nhất dành cho bạn? Hãy cùng tham khảo 9 ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo tốt nhất 2022 để tìm ra câu trả lời nhé!
Mục lục
Ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho AI là gì?
Việc lựa chọn ngôn ngữ lập trình cho các dự án AI đóng vai trò quyết định đến sự thành công của dự án đó. Nếu dự án của bạn liên quan đến phân tích dữ liệu mở rộng, bạn nên chọn ngôn ngữ lập trình R, được thiết kế để xử lý các con số lớn một cách dễ dàng. Tuy nhiên, R không phù hợp để triển khai các mô hình học máy trong sản xuất, thay vào đó, Python sẽ là lựa chọn tốt hơn.
Khi nói đến lập trình trí tuệ nhân tạo, mỗi ngôn ngữ lập trình đều có một tính năng riêng biệt. Một số thì phù hợp với xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trong khi một số khác được thiết kế để thực hiện phân tích số liệu. Để cùng hiểu thêm về đặc điểm của từng ngôn ngữ lập trình khác nhau, hãy cùng chúng tôi điểm qua 9 ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo tốt nhất 2022 qua bài viết dưới đây nhé!
Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo tốt nhất 2022
Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo Python
Python là một ngôn ngữ có mục đích chung với nhiều ứng dụng khác nhau trong lập trình trí tuệ nhân tạo, từ phát triển backend đến khoa học dữ liệu và học máy. Cú pháp trực quan của Python được giúp nó trở thành ngôn ngữ dễ đọc và dễ học, phù hợp cho những người mới bắt đầu làm quen với lập trình trí tuệ nhân tạo và thậm chí là những kỹ sư học máy dày dặn kinh nghiệm.
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình AI phổ biến nhất nhờ có nhiều thư viện được thiết kế sẵn, giúp người dùng tối ưu hóa quá trình phát triển AI. Scikit-learning của Python hỗ trợ các thuật toán học máy cơ bản như phân loại và hồi quy, trong khi Keras, Caffe và TensorFlow hỗ trợ học sâu. Do cấu trúc đơn giản, kết hợp với các công cụ xử lý văn bản như NTLK và SpaCy, Python là ngôn ngữ lập trình được lựa chọn hàng đầu để xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong lập trình trí tuệ nhân tạo.
>> Tìm hiểu thêm về Python qua bài viết: Python là gì? Tài liệu tự học Python A – Z
Java
Java là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, mạnh mẽ, cú pháp đơn giản và dễ dàng gỡ lỗi. Do đó, nó đã trở thành một ngôn ngữ phổ biến để phát triển ứng dụng dành cho thiết bị di động, vốn chủ yếu dựa vào trí tuệ nhân tạo. Java có thời gian chạy dự án nhanh hơn Python, điều này làm cho nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các dự án máy học đòi hỏi tốc độ và phức tạp.
Julia
Ngôn ngữ lập trình động này có ứng dụng vượt trội trong phân tích số và khoa học tính toán. Được MIT phát triển vào năm 2012, Julia là một ngôn ngữ tương đối mới – nhưng mức độ phổ biến của nó đang gia tăng, một phần nhờ tốc độ, khả năng tính toán mạnh mẽ, một phần vì cú pháp giống tập lệnh của nó. Julia có một cộng đồng hỗ trợ vô cùng lớn, thêm vào đó số lượng thư viện học máy ngày càng mở rộng như TensorFlow.jl, Scikit Learn.jl, Mocha.jl, Flux,…
Julia có thể dịch liền mạch các thuật toán từ các tài liệu nghiên cứu sang mã, giảm rủi ro và tăng an toàn cho các dự án. Hơn nữa, Julia cho phép các kỹ sư học máy ước tính một mô hình và triển khai nó trong sản xuất bằng cùng một ngôn ngữ. Julia là ngôn ngữ lập trình được lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng AI yêu cầu tính toán số công suất cao, và lý tưởng cho những người thực hành AI đã có nền tảng về các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R.
Haskell
Haskell là một ngôn ngữ lập trình chức năng dựa trên ngữ nghĩa của ngôn ngữ lập trình Miranda. Trên tất cả, Haskell mang lại sự an toàn và tốc độ cho các dự án máy học. Bởi vì nó hỗ trợ các ngôn ngữ được nhúng, dành cho miền cụ thể, điều này rất quan trọng đối với nghiên cứu AI.
Thư viện HLearn của Haskell cung cấp các thuật toán cho học máy, trong khi liên kết Tensorflow của nó hỗ trợ học sâu. Haskell cho phép người dùng viết mã các thuật toán có tính biểu cảm cao, lý tưởng cho các dự án liên quan đến toán học trừu tượng và lập trình xác suất.
LISP
LISP là ngôn ngữ lập trình lâu đời thứ hai sau Fortran, nhưng nó vẫn hữu ích cho các dự án nặng về máy học, nhờ vào khả năng thích ứng, khả năng tạo mẫu nhanh, thu thập rác tự động, khả năng tạo đối tượng động và hỗ trợ các biểu thức tượng trưng. Khả năng xử lý thông tin biểu tượng của LISP giúp nó vượt trội trong các ngữ cảnh liên quan đến tính toán với các ký hiệu và biểu thức tượng trưng. AI tượng trưng là phương pháp chính được sử dụng để giải quyết các vấn đề đòi hỏi tư duy logic và biểu diễn kiến thức.
Theo thời gian, nhiều tính năng độc đáo của LISP đã được đưa vào các ngôn ngữ lập trình phổ biến khác như Python, LINQ…
C ++
Ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, hiệu suất cao này có tốc độ xử lý nhanh chóng, cho phép các mô hình học máy phức tạp chạy với hiệu quả cao. Vì C ++ là ngôn ngữ được nhập kiểu tĩnh nên lỗi kiểu không xuất hiện trong thời gian chạy. C ++ cũng vượt trội ở khả năng cân bằng tải động, bộ nhớ đệm thích ứng và quản lý bộ nhớ – đó là lý do tại sao ngôn ngữ này là lựa chọn hàng đầu để xây dựng các khuôn khổ dữ liệu lớn có thể mở rộng.
Nhiều thư viện học máy và học sâu được viết bằng C ++. Các thư viện C ++ đáng chú ý bao gồm SHARK, hỗ trợ các thuật toán học có giám sát như hồi quy tuyến tính và MLPACK, cung cấp các thuật toán có thể mở rộng mà người dùng có thể tích hợp vào các giải pháp ML có thể mở rộng. C ++ thường được sử dụng trong bối cảnh các ứng dụng AI sử dụng nhiều tài nguyên yêu cầu thực thi nhanh chóng.
>> Có thể bạn sẽ quan tâm: Bí mật đằng sau lập trình C++
Prolog
Ngôn ngữ lập trình logic, khai báo này được phát triển để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trên thực tế, Watson của IBM sử dụng Prolog để phân tích ngôn ngữ tự nhiên khi trả lời các câu hỏi do con người tạo ra.
Quỹ tích của biểu thức Prolog nằm trong mối quan hệ giữa các dữ kiện – hay còn gọi là quy tắc. Để giải quyết vấn đề, trình thông dịch Prolog truy vấn các dữ kiện và quy tắc được biểu diễn trong cơ sở dữ liệu. Nói cách khác, một khi người dùng cung cấp các quy tắc và giải pháp mong muốn, Prolog sẽ giải quyết phần còn lại.
Khả năng đối sánh mẫu và lập luận cấp độ mạnh mẽ của Prolog làm cho nó trở thành một ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo tuyệt vời. Tính năng đối sánh mẫu của Prolog đặc biệt hữu ích cho việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tìm kiếm cơ sở dữ liệu thông minh và thị giác máy tính.
Hơn nữa, danh sách tích hợp của Prolog giúp việc viết các chương trình xử lý danh sách trở nên dễ dàng. Cơ chế xử lý danh sách của Prolog cũng là đệ quy, cho phép sử dụng đệ quy trong giải quyết vấn đề. Tính đơn giản hơn của việc giải quyết vấn đề đệ quy cho phép người dùng Prolog tạo ra các chương trình nhỏ gọn hơn, dễ hiểu hơn ngay cả khi đối mặt với các vấn đề phức tạp về AI. Một loạt các vấn đề về AI cũng vốn có tính đệ quy, điều này khiến Prolog trở thành một lựa chọn tuyệt vời để lập trình trí tuệ nhân tạo.
>> Đồ chơi lập trình trí tuệ nhân tạo dành cho trẻ: xBot – Robot STEM Kit
Scala
Ngôn ngữ lập trình mục đích chung này hỗ trợ cả lập trình hướng đối tượng và lập trình chức năng. Scala ra mắt lần đầu vào năm 2004 như một giải pháp thay thế ngắn gọn hơn, được xây dựng để giải quyết những thiếu sót trong thiết kế của Java. Mã nguồn của Scala được tạo ra để chạy trên máy ảo Java, có nghĩa là ngăn xếp Java và Scala có thể được tích hợp thay thế cho nhau. Scala hỗ trợ nhiều thư viện JVM và cũng chia sẻ các tính năng cú pháp có thể đọc được với các ngôn ngữ lập trình phổ biến khác.
Vì các ứng dụng Android thường được viết bằng Java, nên khả năng tương thích của Scala với Java làm cho ngôn ngữ này trở nên hữu ích cho việc phát triển các ứng dụng Android chuyên sâu về AI. Ngôn ngữ đáp ứng này là lựa chọn hàng đầu cho lập trình AI vì nó có thể xử lý các thuật toán phức tạp và truyền dữ liệu trên quy mô lớn. Scala là một lựa chọn phổ biến để giao tiếp với các công cụ xử lý dữ liệu lớn như Apache Spark.
Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo R
R là ngôn ngữ lập trình được phát triển cho mục đích tính toán thống kê. Bởi vì R có thể bẻ khóa các tập dữ liệu lớn một cách dễ dàng, ngôn ngữ lập trình này được sử dụng rộng rãi để phát triển phần mềm thống kê, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Ngôn ngữ lập trình này là lựa chọn hàng đầu cho các dự án máy học liên quan đến phân tích dữ liệu mở rộng, và cung cấp nhiều kỹ thuật để đào tạo và đánh giá mô hình.
R là một ngôn ngữ mạnh mẽ cho việc học máy một phần nhờ có rất nhiều gói, bao gồm CARAT để phân loại và đào tạo hồi quy, random Forest để tạo quyết định,… Môi trường tương tác của R cũng lý tưởng để tạo mẫu nhanh và thử nghiệm các vấn đề mới. Mặc dù R không phải là ngôn ngữ lập trình phù hợp để triển khai các mô hình học máy trong sản xuất, nhưng R là một công cụ hàng đầu cho công việc khám phá trong quá trình lựa chọn mô hình.
Tóm lại
Trên đây là top 9 ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo tốt nhất 2022 mà OhStem đã tìm hiểu được. Nếu bạn còn biết ngôn ngữ lập trình nào khác, hãy để lại bình luận bên dưới để mọi người cùng được biết nhé! Ngoài ra, nếu bạn còn thắc mắc nào khác cần được tư vấn, hãy liên hệ với chúng tôi tại đây!
Để tìm hiểu thêm về các đồ chơi, giáo cụ STEAM cho bé, vui lòng liên hệ OhStem qua:
- Fanpage: https://www.facebook.com/ohstem.aitt
- Hotline: 08.6666.8168
- Youtube: https://www.youtube.com/c/ohstem
OhStem Education – Đơn vị cung cấp công cụ và giải pháp giáo dục STEAM cho mọi lứa tuổi tại Việt Nam
