Theo báo cáo mới nhất của công ty kiểm toán PricewaterhouseCoopers (PwC), nhờ trí tuệ nhân tạo, GDP toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng 14% (tương đương 15,7 nghìn tỷ USD) vào năm 2030. Điều này làm cho AI trở thành cơ hội kinh doanh lớn nhất trong nền kinh tế ngày nay.
Nếu bạn muốn tận dụng cơ hội này, bạn có thể muốn biết bắt đầu từ đâu. Cách nhanh nhất để theo đuổi sự nghiệp AI, hoặc ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho AI là gì? Không có câu trả lời rõ ràng, nhưng nhiều trang web kỹ thuật đưa ra đề xuất cho 5 ngôn ngữ lập trình sau:
1. Python
Python đi đầu trong phát triển AI vì những lý do sau:
less Mã là bắt buộc. Trí tuệ nhân tạo có nhiều thuật toán. Kiểm tra tất cả những điều này có thể trở thành một nhiệm vụ khó khăn. Do đó, Python thường hữu ích. Ngôn ngữ này có phương pháp “kiểm tra trong khi mã hóa”, giúp quá trình kiểm tra dễ dàng hơn. -Tích hợp danh dự. Thư viện Python rất phù hợp cho các nhà phát triển AI. Ví dụ: Pybrain cho máy học, Numpy cho máy tính khoa học và Scipy cho máy tính nâng cao.
Tính linh hoạt và độc lập. Ưu điểm của ngôn ngữ này là có thể chạy trên các hệ điều hành khác nhau và chỉ cần thay đổi một số đoạn mã. Điều này tiết kiệm thời gian vì bạn không phải kiểm tra thuật toán trong từng cộng đồng hệ điều hành riêng lẻ. Cộng đồng người dùng Python rất tích cực – bạn có thể tìm thêm các nhà phát triển có kinh nghiệm để giúp bạn giải quyết vấn đề của mình. Sự phổ biến của Python đang tăng lên. Có rất nhiều khóa học, dự án mã nguồn mở và các bài báo tổng hợp sẽ giúp bạn thành thạo ngôn ngữ ngay lập tức.
2. C ++
C ++ là sự lựa chọn đáng tin cậy cho các nhà phát triển AI. Đầu tiên, Google sử dụng ngôn ngữ để tạo thư viện TensorFlow. Mặc dù hầu hết các nhà phát triển đã chuyển sang các ngôn ngữ lập trình “đơn giản hơn” như Python, vẫn có nhiều chức năng AI cơ bản được xây dựng trong C ++. Ngoài ra, nó là một tùy chọn để chẩn đoán AI nâng cao.
Để phát triển các thuật toán AI bằng C ++, bạn cần phải là một nhà phát triển thực sự có kinh nghiệm.
Python là sự khởi đầu của sự phát triển AI .—— 3. Lisp
Lisp là một trong những ngôn ngữ lâu đời nhất và phù hợp nhất để phát triển AI. Nó được phát minh vào năm 1958 bởi John McCarthy, cha đẻ của trí tuệ nhân tạo.
Lisp có các chức năng mạnh mẽ của riêng nó. Ví dụ, Lisp cho phép bạn viết mã tự sửa đổi rất dễ dàng. Hoặc bạn có thể mở rộng ngôn ngữ theo cách phù hợp hơn với một miền cụ thể, do đó tạo ra một ngôn ngữ dành riêng cho miền.
4. Java
là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới. Phát triển tổng thể cũng là một ngôn ngữ phù hợp để phát triển AI.
Tính linh hoạt của bảo mật dữ liệu. Tính đến các quy định GDPR và các vấn đề bảo vệ dữ liệu chung, việc đảm bảo an toàn cho dữ liệu khách hàng là điều cần thiết. Java cung cấp sự linh hoạt để tạo ra các môi trường máy khách khác nhau, do đó bảo vệ thông tin cá nhân của họ.
Hệ sinh thái mạnh mẽ. Nhiều dự án mã nguồn mở được viết bằng Java. So với các ngôn ngữ khác, ngôn ngữ này đang tăng tốc phát triển rất nhanh.
Một cộng đồng ấn tượng. Nhiều nhà phát triển và chuyên gia Java có kinh nghiệm sẵn sàng chia sẻ kiến thức và chuyên môn của họ. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng nhiều dự án và thư viện mã nguồn mở để học cách phát triển AI.
5. Prolog
Prolog là một lựa chọn ít phổ biến hơn 4 lựa chọn trên. Tuy nhiên, Prolog vẫn hữu ích cho các nhà phát triển AI. Hầu hết những người mới bắt đầu sẽ đồng ý rằng đây là một ngôn ngữ thuận tiện để thể hiện các mối quan hệ và mục tiêu:
Bạn có thể nêu các sự kiện và tạo ra các quy tắc dựa trên những sự kiện này. . Điều này cho phép các nhà phát triển trả lời và giải thích các truy vấn khác nhau.
Prolog là một ngôn ngữ đơn giản được sử dụng để giải quyết và phát triển vấn đề. Tin tốt là Prolog hỗ trợ khôi phục, do đó, việc quản lý thuật toán tổng thể dễ dàng hơn.
Nguyên Chương