[Cẩm nang AI] TOP 7 ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong các dự án AI/Machine Learning

Trong 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