Bạn đã biết lập trình trí tuệ nhân tạo Python là gì chưa? Tại sao Python lại được sử dụng phổ biến trong lập trình nhân tạo và học máy? Đó là câu hỏi của rất nhiều bạn Coder khi bắt đầu làm quen với khái niệm nay. Thật ra có rất nhiều ngôn ngữ lập trình dành cho lĩnh vực này, nhưng trong số đó, Python là ngôn ngữ lập trình được lựa chọn hàng đầu. Lý do là gì vậy? Bạn có biết không? Nếu biết hãy cùng chia sẻ cho cộng đồng nhé! Còn nếu chưa hiểu rõ thì hãy cùng theo dõi bài viết sau đây!
Mục lục
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo, hay còn được gọi là AI (Artifical Intelligence), là những cỗ máy có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được. Bạn thấy đấy, máy móc không sở hữu những khả năng giống như con người, nhưng chúng lại có một bộ phận xử lý vô cùng mạnh mẽ, bộ xử lý này có thể thực hiện các phép tính cấp cao và những công việc phức tạp mà con người chưa thực hiện được. Tuy nhiên chúng chưa có khả năng suy nghĩ và lập luận như con người. Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo lần đầu tiên được John McCarthy đặt ra cách đây nhiều thập kỷ vào năm 1956 tại hội nghị Dartmouth. Ông định nghĩa AI là:
“Khoa học và kỹ thuật tạo ra máy móc thông minh mà con người là trung tâm điều khiển chính”
Nói cách khác, trí tuệ nhân tạo là khoa học giúp máy móc suy nghĩ và đưa ra quyết định giống như con người.
7 lý do khiến lập trình trí tuệ nhân tạo Python phổ biến nhất hiện nay
Hệ sinh thái thư viện
Sự lựa chọn thư viện tuyệt vời là một trong những lý do chính khiến bạn nên cân nhắc chọn lập trình trí tuệ nhân tạo Python. Thư viện là một mô-đun hoặc một nhóm các mô-đun được xuất bản bởi các nguồn khác nhau như PyPi, trong đó bao gồm một đoạn mã được viết sẵn, thư viện cho phép người dùng tiếp cận một số chức năng hoặc thực hiện một số hành động khác nhau. Thư viện Python cung cấp các mục cấp cơ sở để các nhà phát triển không phải viết mã ngay từ đầu. Đây là một số thư viện phổ biến nhất mà bạn có thể sử dụng cho AI:
- Scikit-learning để xử lý các thuật toán ML cơ bản như phân cụm, hồi quy tuyến tính và logistic, hồi quy, phân loại và các thuật toán khác
- Keras dùng cho người học chuyên sâu. Nó cho phép tính toán và tạo mẫu nhanh chóng, vì nó sử dụng GPU ngoài CPU của máy tính
- TensorFlow để làm việc với học sâu bằng cách thiết lập, đào tạo và sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với bộ dữ liệu khổng lồ
- Matplotlib để tạo các đồ thị 2D, biểu đồ và các dạng trực quan khác
- NLTK để làm việc với ngôn ngữ học tính toán, nhận dạng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- PyBrain dùng cho mạng nơ-ron, học tập không giám sát và tăng cường
- Caffe cho phép chuyển đổi giữa CPU, GPU và xử lý hơn 60 triệu hình ảnh mỗi ngày bằng cách sử dụng một GPU NVIDIA K40 duy nhất.
- StatsModels cho các thuật toán thống kê và thăm dò dữ liệu.
- Và còn rất nhiều kho tài liệu khác bạn có thể khám phá trong thư viện người dùng của Python.
Dễ dàng tìm hiểu
Làm việc trong ngành AI đòi hỏi bạn phải xử lý một loạt dữ liệu theo cách thuận tiện và hiệu quả nhất. Python rất dễ để tiếp cận, nó cho phép nhiều nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng hiểu được Python và bắt đầu sử dụng nó để phát triển AI mà không tốn quá nhiều công sức vào việc học ngôn ngữ.
Ngôn ngữ lập trình Python cũng gần giống như ngôn ngữ tiếng Anh hàng ngày, điều đó giúp quá trình học lập trình của bạn dễ dàng hơn. Cú pháp đơn giản của Python cho phép người dùng thoải mái làm việc với các hệ thống phức tạp.
Tính linh hoạt cao
Lập trình trí tuệ nhân tạo Python là một lựa chọn tuyệt vời, vì ngôn ngữ này rất linh hoạt:
- Nó cung cấp một tùy chọn để chọn sử dụng OOP hoặc tập lệnh
- Người dùng không cần biên dịch lại mã nguồn, các nhà phát triển có thể thực hiện bất kỳ thay đổi nào và nhanh chóng xem kết quả
- Các lập trình viên có thể kết hợp Python và các ngôn ngữ khác
- Hơn nữa, tính linh hoạt cho phép các nhà phát triển chọn các phong cách lập trình mà họ hoàn toàn thoải mái hoặc thậm chí kết hợp các phong cách này để giải quyết các loại vấn đề khác nhau theo cách hiệu quả nhất
- Kiểu mệnh lệnh bao gồm các lệnh mô tả cách máy tính thực hiện các lệnh này. Với kiểu này, bạn xác định chuỗi tính toán xảy ra giống như sự thay đổi trạng thái chương trình
- Kiểu chức năng còn được gọi là kiểu khai báo vì nó khai báo những thao tác nào nên được thực hiện. Nó không xem xét trạng thái chương trình, so với kiểu mệnh lệnh, nó khai báo các câu lệnh dưới dạng phương trình toán học
Yếu tố linh hoạt làm giảm khả năng xảy ra lỗi, vì các lập trình viên có cơ hội kiểm soát tình hình và làm việc trong một môi trường năng động và cực kỳ sáng tạo.
>> Bé học lập trình từ sớm cùng với Máy tính sáng tạo Yolo:Bit
Nền tảng độc lập
Python không chỉ là ngôn ngữ lập trình dễ học mà còn rất linh hoạt. Lập trình trí tuệ nhân tạo Python có thể chạy trên bất kỳ nền tảng nào bao gồm Windows, MacOS, Linux, Unix và 21 nền tảng khác. Để chuyển đổi dữ liệu Python từ nền tảng này sang nền tảng khác, các lập trình viên cần thực hiện một số thay đổi nhỏ và sửa đổi một số dòng mã để tạo một dạng mã có thể thực thi cho nền tảng đã chọn. Các nhà phát triển có thể sử dụng các gói như PyInstaller để Python có thể chạy trên các nền tảng khác nhau.
Điều này giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho các thử nghiệm trên các nền tảng khác nhau và làm cho quy trình tổng thể trở nên đơn giản, thuận tiện hơn đối với lập trình viên.
Ngôn ngữ lập trình dễ đọc
Python rất dễ đọc nên mọi lập trình viên Python có thể hiểu mã, thay đổi, sao chép hoặc chia sẻ nó một cách dễ dàng. Ngoài ra còn có các công cụ như IPython có sẵn, là một trình bao tương tác cung cấp các tính năng bổ sung như kiểm tra, gỡ lỗi, hoàn thành tab và các tính năng khác, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình làm việc.
Các tùy chọn hình ảnh tốt
Chúng tôi đã đề cập rằng Python cung cấp nhiều loại thư viện và một số trong số chúng là các công cụ trực quan hóa tuyệt vời. Tuy nhiên, đối với các nhà phát triển AI, điều quan trọng là phải nhấn mạnh rằng trong trí tuệ nhân tạo, điều quan trọng là có thể biểu diễn dữ liệu ở định dạng mà con người có thể đọc được.
Một số thư viện như Matplotlib cho phép các lập trình viên xây dựng biểu đồ, hình ảnh để hiểu dữ liệu tốt hơn, trình bày hiệu quả và trực quan hóa.
>> Tìm hiểu thêm: Top những câu hỏi thường gặp về ngôn ngữ lập trình Python
Hỗ trợ cộng đồng
Điểm mạnh của Python là luôn có sự hỗ trợ của cộng đồng mạnh mẽ, được xây dựng xung quanh ngôn ngữ lập trình. Python là một ngôn ngữ mã nguồn mở, điều này có nghĩa là có rất nhiều tài nguyên dành cho các lập trình viên bắt đầu từ người mới bắt đầu và chuyên nghiệp. Rất nhiều tài liệu Python có sẵn trực tuyến cũng như các cộng đồng và diễn đàn Python, nơi các lập trình viên và nhà phát triển máy học thảo luận về lỗi, giải quyết vấn đề và giúp đỡ lẫn nhau.
Các trường hợp sử dụng Python cho AI và ML
Python cung cấp nhiều tính năng hữu ích cho AL và điều đó làm cho nó trở thành ngôn ngữ tốt nhất hiện nay. Không có gì ngạc nhiên khi các ngành công nghiệp khác nhau sử dụng Python cho các dự đoán và các tác vụ học máy khác.
Du lịch
Lập trình trí tuệ nhân tạo Python được dùng để dự đoán hành vi của các tuyến máy bay mới. Đây là công cụ hữu ích để các doanh nghiệp so sánh hàng nghìn điểm xuất phát và điểm đến, đánh giá từng điểm đến với 30 tiêu chí khác nhau để xác định nhu cầu của hành khách.
Ví dụ như một ví dụ về Triển khai AI trong ngành du lịch cực kỳ hữu ích trong việc đề xuất điểm đến cho người dùng, hỗ trợ việc tạo ngân sách tiếp thị, cũng như đặt giá ban đầu cho các tuyến đường mới.
Lập trình trí tuệ nhân tạo Python trong lĩnh vực tài chính
AI được sử dụng trong các dịch vụ tài chính giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến quản lý rủi ro, phòng chống gian lận, ngân hàng được cá nhân hóa, tự động hóa và các công cụ khác giúp cung cấp dịch vụ tài chính chất lượng cao cho người dùng. Người ta dự đoán rằng AI trong tài chính có thể giúp giảm 22% chi phí vận hành vào năm 2030, dẫn đến con số ấn tượng là 1 nghìn tỷ đô la.
>> Có thể bạn quan tâm: Ứng dụng của Python – Cách kiếm tiền với Python
Một số ví dụ thành công về phần mềm ngân hàng trực tuyến được xây dựng trên Python là Venmo, Xác nhận hoặc Robin Hood. Các dịch vụ này không chỉ cho phép người dùng thực hiện và kiểm soát các khoản thanh toán và mua hàng của họ mà còn tạo ra một mạng xã hội bên trong phần mềm để mọi người có thể kết nối.
Lập trình trí tuệ nhân tạo Python trong chăm sóc sức khỏe
AI đang định hình lại ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe bằng cách giúp dự đoán và quét bệnh tật, phát hiện chấn thương và giúp mọi người duy trì sức khỏe tốt ngay cả hàng ngày bằng các ứng dụng di động dễ sử dụng. Al giúp các trung tâm chăm sóc sức khỏe trong việc đưa ra các sổ khám bệnh điện tử, giúp thuận tiện hơn trong việc theo dõi và xử lý.
Ngoài ra, việc ứng dụng AL vào y tế còn đảm bảo rằng bệnh nhân dùng đúng loại thuốc vào đúng thời điểm. Với mục đích đó, các bệnh viện có thể sử dụng các công nghệ như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng viên thuốc và nhận dạng hành động. Ứng dụng này cũng có thể phân tích trạng thái của bệnh nhân và hiểu liệu phương pháp điều trị có hiệu quả hay không.
Lời kết
Trên đây là những lý do tại sao lập trình trí tuệ Python lại trở nên phổ biến và là lựa chọn hàng đầu của nhiều lập trình viên. Nếu bạn đang bắt đầu làm quen với lập trình trí tuệ nhân tạo, không có lý do gì mà bạn không chọn Python làm ngôn ngữ đồng hành. OhStem Education hy vọng bài viết trên sẽ mang lại cho bạn nhiều kiến thức bổ ích. Mọi thắc mắc xin 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
