Tải 5 ngôn ngữ lập trình tốt nhất dành cho phát triển AI - Các ngôn ngữ lập trình tốt nhất dành cho phát triển AI

<span class='text_page_counter'>(1)</span><div class='page_container' data-page=1>

<b>Những ngơn ngữ lập trình tốt nhất dành cho phát triển AI</b>

Bạn là một người có niềm đam mê với trí tuệ nhân tạo (AI – artificial intelligence) và
đang phân vân không biết nên chọn ngôn ngữ lập trình nào cho dự án AI của mình? Vậy
thì, trong khuôn khổ bài viết hôm nay, chúng tôi xin giới thiệu đến với các bạn tốp 5 ngôn
ngữ lập trình hay nhất dành cho phát triển AI.

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng lớn và có nhiều khía cạnh cần phải tìm hiểu, nên
thật khó để có thể nói ngơn ngữ lập trình nào là phù hợp với nó nhất. Rõ ràng, hiện nay
có rất nhiều ngơn ngữ có thể được sử dụng, nhưng khơng phải tất cả đều mang đến cho
bạn những giá trị tốt nhất về mặt thời gian và nỗ lực. Và khơng có câu trả lời đích xác nào
cho câu hỏi ngơn ngữ lập trình nào bạn nên sử dụng cho dự án AI của mình.

Dưới đây là 5 ngơn ngữ tốt nhất:

<b>Python</b>

Python là một trong những ngơn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực
trí tuệ nhân tạo nhờ vào tính đơn giản của nó. Nó có thể được sử dụng một cách trơn tru
với các cấu trúc dữ liệu và các thuật toán AI được sử dụng thường xuyên khác.

Sự lựa chọn Python dành cho các dự án AI cũng xuất phát từ thực tế là Python có nhiều
library hữu ích có thể được sử dụng trong AI. Ví dụ: Numpy mang đến khả năng tính
tốn khoa học (scientific computation), Scypy thì dành cho tính tốn tiên tiến (advanced
computing) và Pybrain thì dành cho máy học (machine learning) trong Python.

Bạn cũng sẽ không gặp phải bất kỳ vấn đề nào khi tìm hiểu về Python cho các dự án AI
vì hiện nay có rất nhiều nguồn học trực tuyến dành cho bạn.

<b>Java</b>

Java cũng là một lựa chọn tuyệt vời. Nó là một ngơn ngữ lập trình theo hướng đối tượng
chú trọng đến việc cung cấp các tính năng cấp cao cần thiết trong quá trình thực hiện dự
án AI, nó khả chuyển (portable), và có bộ thu dọn rác (garbage collection) gắn liền. Cộng
đồng Java cũng là một điểm cộng vì khi bạn có bất kỳ thắc mắc hay vấn đề nào, thì cũng
sẽ có nhiều người có thể giúp đỡ bạn.

</div>
<span class='text_page_counter'>(2)</span><div class='page_container' data-page=2>

<b>Lisp</b>

Lisp cũng là một lựa chọn khác dành cho dự án AI bởi vì các khả năng prototyping (tạo
mẫu) tuyệt vời của nó và sự hỗ trợ của nó đối với symbolic expression (biểu thức ký
hiệu). Nó là một ngơn ngữ lập trình mạnh và được sử dụng trong các dự án AI lớn như
Macsyma, DART, và CYC.

Ngôn ngữ Lisp phần lớn được sử dụng trong Máy học (Machine learning)/ILP sub-field
bởi vì cấu trúc ký hiệu (symbolic structure) và tính khả dụng của nó.

<b>Prolog</b>

Prolog xếp ngang hàng với Lisp khi nhắc đến sự hữu ích và tính khả dụng. Theo tài liệu
Prolog Programming for Artificial Intelligence, Prolog là một trong những ngôn ngữ lập
trình có một số cơ chế cơ bản mà sẽ cực kỳ hữu ích trong lập trình AI. Ví dụ: nó mang
đến đối sánh mẫu (pattern matching), quay lui tự động (automatic backtracking), và các
cơ chế cấu trúc dữ liệu dạng cây (tree-based data structuring mechanisms). Kết hợp
những cơ chế này sẽ mang đến cho bạn một framework linh hoạt trong quá trình làm
việc.

Prolog được sử dụng bao quát trong các hệ chuyên gia (expert system) của AI và cũng rất
hữu ích khi thực hiện các dự án y tế.

<b>C++</b>

C++ là ngơn ngữ lập trình nhanh nhất trên thế giới. Khả năng giao tiếp với phần cứng cho
phép các nhà phát triển cải thiện thời gian thực thi chương trình. C + + vơ cùng hữu ích
cho các dự án AI có sự nhạy cảm về thời gian (time-sensitive). Ví dụ các cơng cụ tìm
kiếm có thể sử dụng C + + rộng rãi.

Đối với AI, C + + có thể được sử dụng cho các kỹ thuật thống kê AI như trong neural
network. Các thuật tốn cũng có thể được viết bao quát bằng C ++ để tăng tốc độ thực
thi, và AI trong các trò chơi hầu hết được code bằng C ++ để thực thi nhanh hơn và thời
gian phản hồi cũng nhanh hơn.

<b>Kết luận</b>

</div>

<!--links-->