[Cẩm nang AI] TOP 7 ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong các dự án AI/Machine Learning
21/03/2022Trong bài viết thuộc Cẩm nang AI cuối cùng này, chúng ta sẽ khám phá các ngôn ngữ lập trình khác nhau đang được sử dụng trong các dự án AI / Machine Learning. Bên cạnh đó, bạn cũng được tìm hiểu về cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình này.
Chúng ta sẽ bắt đầu hướng dẫn này bằng cách nghiên cứu một tin tức về tình hình thị trường.
Thị trường đang thiếu các chuyên gia về trí tuệ nhân tạo / học máy có tay nghề cao. Theo báo cáo gần đây, số lượng các loại bằng sáng chế về AI / máy học đã tăng trưởng 34%. Apple, Google, Microsoft và nhiều gã khổng lồ công nghệ khác đang đổ tiền vào AI.
Bây giờ, chúng ta hãy kiểm tra một số sự kiện và tin tức. Theo CNBC, AI sẽ sớm xóa sổ 1,8 triệu việc làm nhưng ở chiều ngược lại, AI / Machine Learning cũng sẽ bổ sung thêm 2,3 triệu việc làm khác trên thị trường.
Đây là thời điểm tuyệt vời để bắt đầu sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực AI / máy học. Các kỹ năng quan trọng trong lĩnh vực này sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc, giúp hoạt động hiệu quả hơn trong các tổ chức.
Một trong những kỹ năng cốt lõi mà bạn cần trong lĩnh vực AI / Machine Learning là kỹ năng lập trình. Tính đến thời điểm hiện tại, có hàng nghìn ngôn ngữ lập trình, nhưng đừng lo lắng, bạn không cần phải học tất cả các ngôn ngữ này.
TOP 7 ngôn ngữ lập trình về AI
Ngôn ngữ lập trình trong AI/Machine Learning
Không phải tất cả các ngôn ngữ lập trình đều quan trọng và đều được sử dụng. Trong số hàng nghìn ngôn ngữ lập trình, chỉ một số ít ngôn ngữ tồn tại phổ biến và phục vụ cộng đồng.
Có một cuộc thảo luận thú vị giữa các chuyên gia tại Đại học Berkley về lý do tại sao một số ngôn ngữ lập trình tồn tại và tại sao một số ngôn ngữ khác lại chết. Họ đưa ra một số luận điểm góp phần vào sự điêu tàn của một vài ngôn ngữ lập trình:
- Cần có thời gian để học một ngôn ngữ lập trình và cộng đồng lập trình sẽ không thích thú gì với một ngôn ngữ mới không mang lại công dụng thực sự.
- Các tính năng quá phức tạp khiến người dùng bị bối rối.
- Tài liệu kém
- Khi một lập trình viên có kinh nghiệm, họ sẽ tìm cách giải quyết vấn đề của họ hơn là học ngôn ngữ mới.
Các ngôn ngữ lập trình mà chúng tôi sắp tiết lộ bây giờ đã tồn tại qua thử thách của thời gian. Chúng được sử dụng cho nhiều loại dự án trong nhiều thập kỷ.
Các ngôn ngữ lập trình này đang tạo ra tác động đáng kể trong lĩnh vực AI / Máy học. Dưới đây là các ngôn ngữ lập trình mà bạn phải cân nhắc học:
I. Python
Ngôn ngữ lập trình Python đã và đang phát triển rất mạnh mẽ. Các tính năng cũng như mức độ phổ biến của Python đã tăng trưởng rất mạnh kể từ khi chúng được ra mắt cộng đồng.
Nguyên nhân mà Python được cộng đồng ưa chuộng đến vậy là do tính linh hoạt, khả năng mở rộng và tính đơn giản của nó. Bên cạnh đó, Python còn hỗ trợ nhiều tính năng và thư viện khác. Python tập trung vào yếu tố nhanh chóng.
Các chuyên gia AI và Machine Learning thích Python hơn vì tính đơn giản của nó. Họ không phải suy nghĩ nhiều và vất vả nhiều để viết mã cho các bài toán Machine Learning phức tạp.
Đây là ngôn ngữ đầu tiên bạn phải học và cũng là ngôn ngữ lập trình được nhiều chuyên gia ưa thích nhất trong khoa học dữ liệu, AI và học máy. Nếu bạn muốn đi sâu vào lĩnh vực AI / Machine Learning, đây là lựa chọn lý tưởng.
Python có rất nhiều thư viện để giải quyết phần lớn các vấn đề về khoa học dữ liệu và AI / Học máy, chẳng hạn như AIMA, Pybrain, Numpy,...
Chúng cũng được sử dụng rộng rãi trong không gian phát triển web.
II. Ngôn ngữ lập trình R
R là một ngôn ngữ đặc biệt, giúp bạn giải các bài toán số / thống kê. Trên thực tế thì nó không quá phổ biến khi vừa được ra mắt. Tuy nhiên, sự phát triển của khoa học dữ liệu, học máy và AI đã làm ngôn ngữ này dần được nhiều người biết đến hơn. Đó là vì khoa học dữ liệu, AI và học máy cần các tính năng và thư viện số khổng lồ mà R đang cung cấp.
Bạn có thể tìm thấy một bộ thư viện và chức năng khổng lồ trong ngôn ngữ này, giúp bạn có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến phân tích dữ liệu, lấy mẫu, học có giám sát và đánh giá mô hình. Bạn có thể bắt đầu lập trình miễn phí (đây là ngôn ngữ lập trình nền tảng mã nguồn mở). Rất nhiều học giả thích sử dụng R cho các dự án của họ.
III. C++
C ++ là một trong những ngôn ngữ nhanh nhất, do khả năng truyền thông điệp của nó ở cấp độ phần cứng. Đây là một ngôn ngữ lập trình phù hợp cho các dự án máy học / AI cần sự chính xác theo thời gian. Nó hoạt động hiệu quả với phương pháp tiếp cận AI thống kê, là một phần của mạng nơ-ron.
C và C ++ cũng được sử dụng để phát triển nhiều thư viện về Machine Learning hoặc Deep Learning.
C ++ cung cấp cho bạn sự ổn định về cả thời gian chạy và hiệu suất. Bạn có thể sử dụng các mẫu của nó một cách an toàn, bảo mật và tổng quát hóa các API.
IV. Java
Java là một ngôn ngữ lập trình phù hợp với nhiều phân khúc của ngành công nghệ thông tin, bao gồm cả AI và học máy. Bạn có thể sử dụng công nghệ máy ảo Java để tạo ra ứng dụng cho một phiên bản.
Ngôn ngữ lập trình Java
Java là lựa chọn hỗ trợ tuyệt vời cho các dự án lớn như dự án trong AI / Machine Learning. Ngôn ngữ này có tính trực quan hóa, giúp bạn có thể gỡ lỗi dễ dàng, hệ thống tương tác người dùng ổn định. Bạn có thể dễ dàng tìm kiếm trợ giúp trực tuyến, nhờ vào cộng đồng trực tuyến rộng lớn của Java.
Một số ứng dụng Java nổi tiếng là:
- Bộ máy học WEKA
- Robocode
- Công cụ nơron JOONE (JOONE neural engine)
- ALICE (ứng dụng AI)
V. JavaScript
JavaScript là một ngôn ngữ phổ biến trong việc sử dụng để tạo các chương trình trực tuyến và các ứng dụng web tương tác. Tuy nhiên, nó đã dần được ứng dụng vào thế giới của AI / Machine Learning và ngày càng trở nên phổ biến hơn.
Bạn có thể tìm thấy nhiều thư viện bên trong Java Script để thực hiện các tác vụ AI / Machine Learning. Một số trong số những thư viện phổ biến là:
- ConventJS: dùng để triển khai Deep Learning
- Synaptic: Phát triển và huấn luyện mạng neural
- Thuyết tâm trí để đào tạo dữ liệu
VI. Julia
Julia cho phép bạn giải quyết các phân tích các phép tính toán và con số với hiệu suất cực kỳ nhanh, và chúng không có yêu cầu biên dịch riêng biệt.
Khả năng ứng dụng vào toán học sâu rộng kết hợp với khả năng tùy chỉnh cao, giúp các chuyên gia AI / Máy học có thể làm việc với nó dễ dàng hơn. Chúng ta có thể dễ dàng chuyển một bài toán bất kỳ thành thuật toán mà không tốn nhiều thời gian.
Julia tương thích với tất cả các phần cứng chính như IBM, Intel, ARM và Nvidia. Bạn sẽ thấy cú pháp của nó tương tự như Python, R và MatLab và nó có tốc độ nhanh chóng như C ++.
Ngôn ngữ lập trình này sẽ loại bỏ nhu cầu ước lượng mô hình bằng một ngôn ngữ và tạo ra nhu cầu trong một ngôn ngữ khác, vì tính dễ dàng và nhanh chóng của nó. Nhiều tập đoàn lớn đang sử dụng Julia cho các dự án của họ.
Vào năm 2016, các nhà phát triển đã sử dụng Julia cho các giải pháp Deep Learning để chẩn đoán tốt hơn ở các vùng nông thôn của Ấn Độ.
VII. Haskell
Ngôn ngữ cuối cùng xuất hiện trong danh sách là Haskell. Đây là một ngôn ngữ tĩnh mạnh mẽ đã xuất hiện từ năm 1990. Đến hiện nay, đã có rất nhiều tổ chức uy tín sử dụng Haskell cho các dự án của họ, tuy nhiên, nó chỉ hổ biến trong giới học thuật.
Ngôn ngữ Haskell sẽ hỗ trợ cho các ngôn ngữ dành riêng cho miền được nhúng, điều này rất quan trọng đối với nghiên cứu AI. Nó cũng sẽ hỗ trợ tốt cho toán học trừu tượng. Haskell hỗ trợ nhiều thư viện phù hợp, có năng suất cao để phát triển các thuật toán AI.
Ngôn ngữ này sử dụng các cấu trúc đại số phổ biến, chẳng hạn như đơn nguyên (monoids) và mô-đun (module) để nâng cao hiệu quả của các thuật toán trong Machine Learning.
Haskell cũng là lựa chọn lý tưởng khi bạn muốn lập trình xác suất. Các nhà phát triển AI / Machine Learning có thể xác định lỗi trong giai đoạn biên dịch của lần lặp một cách nhanh chóng.
Đôi lời dành cho bạn
Việc học một ngôn ngữ lập trình sẽ mang lại rất nhiều lợi ích. Chúng sẽ giúp bạn tăng cơ hội nhận được một công việc trong lĩnh vực AI / Machine Learning. Bên cạnh đó, bạn có thể áp dụng kỹ năng đó trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như khoa học dữ liệu, phát triển phần mềm doanh nghiệp, phát triển web,...
Bạn không cần phải học tất cả các ngôn ngữ lập trình trong AI / Machine Learning cùng một lúc. Đầu tiên, học một ngôn ngữ và sau đó bạn có thể chuyển sang ngôn ngữ khác. Sau khi biết một ngôn ngữ lập trình, bạn sẽ dễ dàng học thêm một ngôn ngữ khác. Chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu hành trình học tập ngôn ngữ lập trình của mình với Python.
>> Xem lại: Bài 21: Tìm hiểu về bộ tứ Artificial intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) và Data Science (DS)
Để tìm hiểu thêm về giải pháp Giám sát & Ứng dụng AI, vui lòng liên hệ đến Viettel IDC:
- Hotline: 1800.8088 (miễn phí cước gọi)
- Fanpage: https://www.facebook.com/viettelidc
- Website: https://viettelidc.com.vn
Tin liên quan
Viettel IDC tổ chức hội thảo Nâng cao nhận thức An Toàn Thông Tin cho khách hàng
Viettel IDC với mục tiêu cam kết đồng hành cùng khách hàng, vừa qua vào ngày 25/04/2024 đã phối hợp cùng Viettel Cyber Security, Coteccons, Unicons tổ chức buổi hội thảo Nâng cao nhận thức An Toàn Thông Tin dành cho toàn thể CBNV của Coteccons và Unicons tại trụ sở và các đầu cầu công trường.
[Cẩm nang AI] Tìm hiểu về bộ tứ Artificial intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) và Data Science (DS)
Vào thế kỷ 21 hiện nay, công nghệ đã và đang thay đổi nhanh chóng hơn bao giờ hết. Do đó, để đáp ứng và hòa nhập với các cơ hội hiện tại của thị trường, chúng ta nên tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo AI, Machine Learning, Deep Learning và Data Science.
[Cẩm nang AI] AI và Machine Learning - Các khía cạnh cốt lõi của bộ đôi xu hướng tương lai
Đã bao giờ bạn xem những bộ phim khoa học viễn tưởng về AI nhưng theo chiều hướng xấu chưa? Và bạn tự đặt câu hỏi: liệu rằng máy móc có thể thực sự tiếp quản thế giới? Liệu rằng AI sau này sẽ thành công trong việc cướp quyền thống trị thế giới? Ắt hẳn bạn cũng đã nghe tin về việc các chatbot AI của facebook bị mất kiểm soát và cần phải đóng cửa 2 năm trước.
[Cẩm nang AI] TOP những cuốn sách AI từ cơ bản đến nâng cao hay nhất
Thông qua cẩm nang AI này, bạn sẽ tìm hiểu về những cuốn sách hay nhất về trí tuệ nhân tạo (bằng tiếng Anh) dành cho cả người mới bắt đầu tìm hiểu cho đến cả các chuyên gia về AI. Nào, bây giờ hãy cùng Viettel IDC tìm hiểu nhé! Dưới đây là danh sách những cuốn sách về trí tuệ nhân tạo được đề xuất bởi các chuyên gia AI hàng đầu trên thế giới.
[Cẩm nang AI] Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) trong AI là gì?
Trong cẩm nang AI này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing). Những thông tin chúng ta sẽ tìm hiểu bao gồm khái niệm, thành phần cũng như quy trình, các ví dụ của Natural Language Processing (NLP).
[Cẩm nang AI] Hệ thống chuyên gia (Expert System) là gì? Cách hệ thống ES giải quyết vấn đề
Trong cẩm nang AI này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về hệ thống chuyên gia (tên tiếng Anh là Expert System) là gì, cũng như các đặc điểm về thành phần, phân loại của hệ thống này. Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ đi sơ lược qua các ưu nhược điểm của hệ thống này. Viettel IDC sẽ sử dụng nhiều hình ảnh minh họa trong bài viết để có thể thể hiện nó một cách đơn giản và giúp bạn hiểu nó dễ hơn.
[Cẩm nang AI] Hệ thống Logic mờ (Fuzzy Logic) là gì?
Trong cẩm nang AI này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về hệ thống Logic mờ (tên tiếng Anh là Fuzzy Logic). Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ đi qua các kiến thức về ứng dụng và kiến trúc của Fuzzy Logic trong AI, cũng như các ưu nhược điểm của hệ thống này nhé!
[Cẩm nang AI] Artificial Neural Network là gì? Cấu trúc, cách hoạt động và ứng dụng của mô hình này
Trong phần hướng dẫn về ANN (Artificial Neural Network) này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về mạng nơ ron nhân tạo. Cụ thể, chúng ta sẽ nghiên cứu qua cách làm việc và các loại cấu trúc, phân loại cũng như ứng dụng của ANN. Cuối cùng, chúng ta sẽ tìm hiểu về mạng Bayesian (Bayesian Network) trong trí tuệ nhân tạo AI.
[Cẩm nang AI] Thành phần và ứng dụng của Robot AI
Trong bài viết này của cẩm nang AI tại Viettel IDC, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu kỹ hơn về khái niệm robot AI. Ngoài việc tìm hiểu về các thành phần cũng như cách chuyển động của robot, chúng ta sẽ cùng đi qua những ứng dụng của robot trong thực tế nhé!
