Trí tuệ nhân tạo đã từng là niềm phấn khích đối với thế giới trong nhiều thập kỷ. Bạn có thể tìm thấy sản phẩm lập trình trí tuệ nhân tạo Java – hay còn gọi là AI  trong nhiều cuốn sách và phim khoa học viễn tưởng. Ngày nay, các thuật toán lập trình trí tuệ nhân tạo Java, AI hoàn toàn có thật và phục vụ nhiều mục đích thực tế khác nhau. Trong bài đăng trên blog này, chúng ta đang nói về các ngôn ngữ lập trình ( đặc biệt là Java ) được sử dụng để phát triển chương trình trí tuệ nhân tạo.

Cảm hứng của lập trình trí tuệ nhân tạo Java

Nhiệm vụ tạo ra một bộ não nhân tạo được lấy cảm hứng từ các quá trình tự nhiên của bộ não con người. Dần dần, ý tưởng này trở thành một khái niệm khoa học và kích hoạt sự ra đời của các công nghệ thông minh thực tế. Tính đến thời điểm hiện tại, các nhà phát triển AI cũng như các nhà lập trình trí tuệ nhân tạo Java đã tạo ra một số kết quả tuyệt vời. Lấy ví dụ, AlphaGo – một chương trình máy tính đánh bại tất cả các kỳ thủ chuyên nghiệp của con người khi chơi ván cờ khó nhất là cờ vây.

Bạn sẽ không thể tưởng tượng được sức mạnh của công nghệ AI và lập trình trí tuệ nhân tạo Java khủng khiếp đến mức nào đâu. Khả năng tiềm ẩn của nó khiến ngày càng nhiều công ty triển khai các công nghệ lập trình trí tuệ nhân tạo Java vào quy trình của họ.

Dự báo của các chuyên gia về sự phát triển của thị trường AI khá lạc quan. IDC dự đoán rằng chi tiêu trên toàn thế giới cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo AI sẽ đạt 79,2 tỷ USD vào năm 2022, trong khi theo Statistic, doanh thu sẽ tích cực tăng trưởng và đạt 59 tỷ USD vào năm 2025.

Doanh thu của thị trường trí tuệ nhân tạo qua các năm
Doanh thu của thị trường trí tuệ nhân tạo qua các năm

Nguồn: Statista

Tỷ phú doanh nhân công nghệ Mark Cuban chắc chắn rằng các quốc gia dẫn đầu hiện đang trong một cuộc đua AI và người chiến thắng làm chủ công nghệ sẽ kiểm soát thế giới.

Ứng dụng thực tế AI

Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ bao hàm nhiều công nghệ: máy tính học và lý luận, Deep Learning, mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), sinh trắc học, chatbot , nhận dạng và tạo giọng nói , v.v.

Những công nghệ lập trình trí tuệ nhân tạo Java này có thể được áp dụng trong hầu hết các ngành, từ bán hàng và chăm sóc sức khỏe đến sản xuất và hàng không vũ trụ, mang lại những thay đổi đáng kể và tạo ra các mô hình kinh doanh mới. Ứng dụng thực tế của trí tuệ AI trong các tổ chức khác nhau có thể được chia thành ba loại:

  • Dịch vụ và sản phẩm
  • Quy trình
  • Thông tin chi tiết
Ứng dụng thực tế của trí tuệ nhân tạo AI
Ứng dụng thực tế của trí tuệ nhân tạo AI

Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực khoa học khổng lồ và ngày càng phát triển. Sự phát triển của trí tuệ AI khá phức tạp và có thể yêu cầu nhiều công cụ và ngôn ngữ khác nhau. Thực sự rất khó để xác định ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho AI vì mỗi công ty đều có những yêu cầu riêng cho từng dự án cụ thể.

>> Đọc thêm: 7+ điều cần lưu ý khi tự học lập trình robot

Trong số rất nhiều ngôn ngữ lập trình, có cả ngôn ngữ chuyên biệt được sử dụng cho các công nghệ AI cụ thể và ngôn ngữ chung được sử dụng để phát triển AI phổ biến hơn. Việc lựa chọn ngôn ngữ mã hóa phụ thuộc vào các yêu cầu chức năng đối với phần mềm AI cần thiết.

Ngôn ngữ chuyên ngành

  • IPL (Ngôn ngữ xử lý thông tin) là ngôn ngữ cấp cao hơn đầu tiên được tạo ra cho mục đích AI vào năm 1956. Các nhà phát triển hiện đại sử dụng một số tính năng của IPL, chẳng hạn như danh sách, đệ quy, hàm bậc cao hơn, ký hiệu và trình tạo.
  • AIML (Ngôn ngữ đánh dấu trí tuệ nhân tạo) dựa trên XML và được sử dụng để xây dựng các tác nhân ngôn ngữ tự nhiên hoặc chatbot. Nó bao gồm các danh mục chứa các mẫu đầu vào của người dùng và các mẫu phản hồi có thể có đối với các mẫu. Các danh mục tạo thành đơn vị kiến ​​thức cơ bản cho ngôn ngữ này.
Các ngôn ngữ lập trình chuyên ngành
Các ngôn ngữ chuyên ngành
  • Smalltalk là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng với cú pháp cực kỳ đơn giản được tạo ra trong những năm 1970 và được sử dụng để lập trình AI. Ngày nay, Smalltalk vẫn còn phổ biến đối với các nhà phát triển. Mặc dù cộng đồng này khá nhỏ, nhưng nó thường xuyên phát hành các thư viện cho mạng nơ-ron, NLP, xử lý hình ảnh, thuật toán di truyền và hơn thế nữa.

Ngôn ngữ chung

  • Python là ngôn ngữ đứng đầu trong số các ngôn ngữ phát triển AI. Nó có cú pháp cấp cao đơn giản và một lượng lớn các thư viện. Python hỗ trợ các kiểu lập trình hướng đối tượng, chức năng và thủ tục. Với Python, bạn có thể xây dựng mạng nơ-ron và các giải pháp máy học một cách hoàn hảo, cũng như kiểm tra các thuật toán và giải quyết các vấn đề NLP.
  • C ++ là một trong những ngôn ngữ nhanh nhất và có thể phù hợp với các chương trình AI tốc độ cao một cách hoàn hảo. C ++ hoạt động dựa trên nguyên tắc hướng đối tượng. Nó cung cấp một mức độ trừu tượng cao và một bộ sưu tập thư viện mẫu tiêu chuẩn (STL). Nó chủ yếu được sử dụng để học máy và xây dựng mạng nơ-ron.
  • LISP là ngôn ngữ lập trình cấp cao lâu đời thứ hai trên thế giới. Nó vẫn được sử dụng rộng rãi trong học máy và các dự án logic quy nạp do các tính năng độc đáo của nó:
  1. Khả năng tạo mức trừu tượng cho miền cụ thể
  2. Khả năng thích ứng với các vấn đề của khách hàng
  3. Khả năng tạo mẫu nhanh
  4. Mã hóa hiệu quả do trình biên dịch
  5. Thu gom rác tự động
  6. Hỗ trợ các biểu thức tượng trưng
  7. Đánh giá tương tác của các thành phần và biên dịch lại các tệp trong khi chương trình đang chạy
Lập trình trí tuệ nhân tạo Java
  • Prolog là một ngôn ngữ mã hóa khai báo, có nghĩa là logic của bất kỳ chương trình nào được mô tả bằng các sự kiện và quy tắc. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, Prolog có thể tạo ra các hệ thống chuyên gia và các chương trình logic để giải quyết vấn đề. Các tính năng chính là đối sánh mẫu, cấu trúc dữ liệu dựa trên cây, tạo mẫu nhanh và bẻ khóa ngược tự động.
>> Tải về: [PDF] Tài liệu hướng dẫn lập trình Scratch cho trẻ

Như bạn thấy, có thể là một thách thức thực sự để xác định ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho trí tuệ nhân tạo.

Lập trình trí tuệ nhân tạo Java

Một ngôn ngữ độc quyền cho trí tuệ nhân tạo vẫn chưa được phát minh. Tuy nhiên, các nhà phát triển đạt được kết quả tuyệt vời bằng cách sử dụng các công cụ hiện có.

Trong nhiều trường hợp sử dụng, Java có thể được mệnh danh là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho các dự án trí tuệ nhân tạo AI. Nói chung, nó là một trong những ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo được yêu thích và sử dụng phổ biến nhất. Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo Java chủ yếu được sử dụng để tạo ra các giải pháp học máy, mạng nơ-ron, thuật toán tìm kiếm, lập trình di truyền và các hệ thống nhiều robot.

Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo Java hướng đối tượng và có thể mở rộng, đây là những tính năng cần phải có cho các dự án AI. Công nghệ máy ảo làm cho ngôn ngữ Java trở nên linh hoạt, dễ bảo trì và minh bạch. Nó cho phép bạn xây dựng một phiên bản ứng dụng duy nhất sẽ chạy trên tất cả các nền tảng hỗ trợ Java, làm tăng giá trị cho doanh nghiệp của bạn.

Lập trình trí tuệ nhân tạo Java
Lập trình trí tuệ nhân tạo Java

Vì trí thông minh nhân tạo được kết nối chặt chẽ với các thuật toán, nên một điểm ưu tiên nữa của Java trong lập trình AI là khả năng viết mã các loại thuật toán khác nhau.

Lập trình trí tuệ nhân tạo Java là một lựa chọn tốt cho các dự án quy mô lớn. Nó có bộ thu gom rác tích hợp tự động xóa dữ liệu vô dụng, tạo điều kiện trực quan hóa và kết hợp Swing và Bộ công cụ tiện ích tiêu chuẩn. Những công cụ này tạo ra đồ họa và giao diện hấp dẫn.

Một điểm mạnh nữa là cộng đồng Java đáng kể với hàng triệu thành viên trên toàn thế giới. Ngay cả một người mới bắt đầu học cũng có thể dễ dàng tìm hiểu và tạo ra các giải pháp hiệu quả vì luôn có người có thể trả lời các câu hỏi của bạn. Hơn nữa, hàng ngàn hướng dẫn hữu ích có sẵn trên Internet miễn phí.

Tuy nhiên, ở một số khía cạnh, lập trình trí tuệ nhân tạo Java sẽ thua các ngôn ngữ khác. Nó có tốc độ chậm hơn và thời gian phản hồi lâu hơn so với C ++. Mặc dù lập trình trí tuệ nhân tạo Java có nhiều nền tảng, nó đòi hỏi những điều chỉnh đáng kể về phần mềm và phần cứng để hoạt động trên các nền tảng cũ hơn. Cho đến thời điểm hiện tại, Java là một ngôn ngữ AI chưa trưởng thành và những phát triển, cập nhật liên tục đang được thực hiện.

Ưu điểm:

  • Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo Java có thể mở rộng
  • Đa nền tảng
  • Dễ dàng để tìm hiểu và sử dụng
  • Dễ dàng gỡ lỗi khi lập trình trí tuệ nhân tạo Java
  • Các thuật toán dễ lập trình
  • Cung cấp sự tương tác với người dùng tốt hơn
  • Đơn giản hóa công việc với các dự án quy mô lớn
  • Cộng đồng đáng tin cậy
  • Nhiều hướng dẫn miễn phí về lập trình trí tuệ nhân tạo Java

Nhược điểm:

  • Chậm hơn C ++
  • Yêu cầu thay đổi khi chạy trên các nền tảng cũ hơn
  • Ngôn ngữ AI chưa trưởng thành

Không có ngôn ngữ nào có thể mang lại cho bạn giá trị lý tưởng về thời gian và công sức của bạn, nhưng Java đang phấn đấu để hoàn thiện. Lập trình AI trong Java có nhiều lợi ích hơn là bất lợi, vì vậy bạn có thể yên tâm sử dụng nó để phát triển các sản phẩm thông minh.

>> Tìm hiểu thêm: Top 5+ đồ chơi công nghệ thông minh cho trẻ 10 tuổi trở lên

Làm thế nào để học lập trình trí tuệ nhân tạo Java

Để bắt đầu triển khai AI, bạn nên có kiến ​​thức cơ bản về các thuật toán và khái niệm truyền thống. Tìm hiểu chúng thông qua các khóa học trực tuyến, sách chuyên ngành và các trang web. Nền tảng lý thuyết của AI là cần thiết để sử dụng các thư viện Java AI cực kỳ hữu ích cho các nhà phát triển.

Có rất nhiều thư viện Java AI. Hãy xem danh sách các ứng dụng và nền tảng cho các lĩnh vực phổ biến nhất.

Apache Jena – một ứng dụng để tạo các ứng dụng web và dữ liệu liên kết.

PowerLoom – một nền tảng để xây dựng các ứng dụng và hệ thống lý luận dựa trên tri thức.

d3web – một công cụ lập luận với nhiều thuật toán để giải quyết các vấn đề đã cho.

Tweety – một tập hợp các ứng dụng cho các khía cạnh logic của AI và biểu diễn tri thức.

Apache OpenNLP – một bộ công cụ để xử lý văn bản ngôn ngữ tự nhiên.

Stanford CoreNLP – một ứng dụng để thực hiện các nhiệm vụ NLP.

Java-ML – một tập hợp các thuật toán học máy.

RapidMiner – một nền tảng khoa học dữ liệu cung cấp các thuật toán học máy thông qua GUI và Java API.

Weka – tập hợp các thuật toán học máy.

Encog – tập hợp các thuật toán nâng cao.

Spring Roo – một công cụ dành cho nhà phát triển nhẹ.

Acceleo – một trình tạo mã cho Eclipse tạo mã từ các mô hình EMF.

Lời kết

Trên đây là tất cả chia sẻ của chúng tôi về lập trình trí tuệ nhân tạo Java, hy vọng bạn đã hiểu sơ lược về ngôn ngữ lập trình này và ứng dụng của chúng. Ngoài ra, nếu bạn muốn tìm hiểu về lập trình, hoặc muốn giảng dạy cho học sinh, cho các bé về lập trình, ngôn ngữ lập trình kéo thả là lựa chọn lý tưởng cho người mới học.

OhStem có cung cấp đủ các giáo cụ học lập trình kéo thả (dưới dạng máy tính mini và cả robot lập trình), cùng với sách hướng dẫn lập trình chi tiết. Ngoài ra, nếu bạn gặp khó khăn trong quá trình học, đội ngũ tư vấn chuyên nghiệp của OhStem sẵn sàng phục vụ bạn 24/7.

Để tìm hiểu thêm về các giáo cụ học lập trình, vui lòng liên hệ OhStem qua:

Fanpage: https://www.facebook.com/ohstem.aitt

Hotline: 08.6666.8168

Youtube: https://www.youtube.com/c/ohstem

Tags: , ,
1 Bình luận

Những bài liên quan

1 Bình luận. Leave new

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Fill out this field
Fill out this field
Vui lòng nhập địa chỉ email hợp lệ.
You need to agree with the terms to proceed

Menu