Khi AI tiếp tục nâng cao chuyển đổi các ngành công nghiệp như ngày nay, nhiều người mới bắt đầu mong muốn tham gia và việc chọn ngôn ngữ lập trình phù hợp là bước quan trọng đầu tiên. Bài viết này sẽ giới thiệu về 10 ngôn ngữ lập trình AI hàng đầu. Đồng thời cũng sẽ đề cập đến cách chúng được sử dụng trong AI, các thư viện hàng đầu, thảo luận về các vai trò AI chủ yếu sử dụng và cung cấp thông tin giúp bạn bắt đầu.

Ngôn ngữ lập trình AI là gì?

Ngôn ngữ lập trình AI là công cụ được sử dụng để xây dựng các ứng dụng mô phỏng trí thông minh của con người. Những ngôn ngữ lập trình này giúp việc tạo ra các thuật toán có khả năng học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định trở nên khả thi. Mỗi ngôn ngữ hỗ trợ bộ thư viện và khung riêng, tăng cường phát triển các tác vụ như nhận dạng giọng nói, giải thích dữ liệu và lái xe tự động.

Việc chọn một ngôn ngữ giúp đơn giản hóa việc mã hóa và cung cấp các thư viện phù hợp cho các tác vụ như học máy và phân tích dữ liệu là điều cần thiết. Ví dụ: Python nổi tiếng với các thư viện như TensorFlow và PyTorch, trong khi R được ưa chuộng để phân tích thống kê. Ngôn ngữ lập trình AI tạo thành xương sống của các hệ thống thông minh, kết hợp mã với khả năng xử lý hiệu quả các tác vụ phức tạp dành riêng cho AI

10 ngôn ngữ lập trình AI hàng đầu

Dưới đây là danh sách 10 ngôn ngữ lập trình AI hàng đầu vào năm 2024. Dẫn đầu danh sách với tỷ số cách biệt đáng kể là Python

1. Python

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến và thân thiện với người dùng nhất trong lĩnh vực AI. Với cú pháp rõ ràng cùng nhiều thư viện và gói đa dạng khiến nó trở nên có giá trị.

Các nền tảng hàng đầu như TensorFlow và PyTorch giúp Python xây dựng các mô hình AI mạnh mẽ, trong khi các thư viện như scikit-learn cung cấp các công cụ cho các bài tập machine learning điển hình. Sự kết hợp giữa sự tiện lợi và các tính năng nâng cao này khiến Python trở thành sự lựa chọn của chuyên gia để phát triển các ứng dụng AI. Python được sử dụng rộng rãi trong AI nhờ phạm vi ứng dụng toàn diện, trải rộng trên toàn bộ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

1.1 Các gói và thư viện Python AI hàng đầu

NumPy: Có thể xử lý các cấu trúc toán học phức tạp một cách dễ dàng. Pandas: Cung cấp các cấu trúc dữ liệu người dùng như DataFrames để phân tích và thao tác dữ liệu. Matplotlib: Nó là một công cụ trực quan được sử dụng rộng rãi để tạo các đồ thị và biểu đồ hình ảnh và biểu đồ tương tác. Scikit-learn: Nó cung cấp một loạt các công cụ và thuật toán cho máy học. TensorFlow: Sản phẩm trí tuệ của Google cung cấp nền tảng vững chắc để xây dựng và triển khai mạng thần kinh nhân tạo.

1.2 Vai trò AI sử dụng Python

Python là nền tảng cho các chuyên gia AI, cung cấp các công cụ thiết yếu cho các vai trò khác nhau, từ kỹ sư máy học đến chuyên gia thị giác máy tính. Tìm hiểu thêm về cách nâng cao kỹ năng của bạn thông qua các khóa học của chúng tôi để trở thành nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư máy học. Dưới đây là một số vai trò công việc AI sử dụng Python:

Kỹ sư học máy: Họ chịu trách nhiệm tạo và triển khai các mô hình học máy bằng các thư viện Python như TensorFlow, PyTorch và scikit-learn. Nhà khoa học dữ liệu: Họ sử dụng Python cho các nhiệm vụ như phân tích, làm sạch, thao tác và trực quan hóa dữ liệu bằng các thư viện như Pandas và Matplotlib. Kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Họ xây dựng và triển khai các hệ thống có thể hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người để xử lý các tác vụ như dịch máy. Kỹ sư thị giác máy tính: Họ cho phép máy móc phân tích hình ảnh một cách hiệu quả. Các thư viện như TensorFlow cung cấp các chức năng cho các tác vụ như xử lý video. Các nhà khoa học nghiên cứu: Họ sử dụng Python để tạo nguyên mẫu và triển khai các thuật toán AI mới. Thư viện và các gói Python phục vụ nhiều lĩnh vực liên quan đến khoa học.

1.3 Các tài liệu Python hàng đầu để bắt đầu

Python phổ biến vì dễ sử dụng đối với người mới bắt đầu nên việc chọn khóa học và những bài hướng dẫn rất quan trọng. Dưới đây là một số kiến thức cơ bản mà INDA có thể giúp bạn khi mới bắt đầu:

Những điều cơ bản về Python cho người mới bắt đầu Python – Khóa Đào Tạo Python Cho Người Mới Bắt Đầu 15 thư viện Python dành cho khoa học dữ liệu bạn nên biết Xử lý dữ liệu với Pandas trong Python Thư Viện NumPy Trong Python

2. R

R là một ngôn ngữ lập trình tập trung vào phân tích dữ liệu (bao gồm làm sạch, trực quan hóa và giải thích), học máy và mô hình thống kê. R có khả năng thống kê mạnh mẽ và bộ sưu tập các tính năng trực quan hóa dữ liệu đã làm cho nó trở thành một lựa chọn phổ biến để tạo mô hình và phát triển các nguyên mẫu cho các thuật toán học máy.

2.1 Các gói và thư viện R AI hàng đầu

Tidyverse: Nó không phải là một thư viện duy nhất. Nó là một tập hợp các gói cộng tác trơn tru trên các nhiệm vụ khoa học dữ liệu.

Caret: Đây là nơi tập trung các tác vụ học máy trong R. Nó cung cấp một giao diện thống nhất cho các thuật toán học máy khác nhau, cho phép người dùng dễ dàng đào tạo, điều chỉnh và đánh giá các mô hình khác nhau.

XGBoost: Nó là một công cụ mạnh để tăng cường gradient, một kỹ thuật học máy phổ biến được biết đến với độ chính xác và hiệu quả của nó.

RandomForest: Thực hiện thuật toán rừng ngẫu nhiên, một kỹ thuật học tập phổ biến kết hợp các dự đoán của nhiều cây quyết định.

IML (Interpretable Machine Learning): Cung cấp một khuôn khổ để xây dựng các mô hình thống kê trong R.

2.2 Vai trò AI sử dụng R

R là không thể thiếu đối với các lĩnh vực cụ thể trong AI, đặc biệt là khi chuyên môn thống kê và phân tích dữ liệu chi tiết là tối quan trọng. Ngôn ngữ linh hoạt này hỗ trợ một loạt các vai trò AI, từ khoa học dữ liệu đến tin sinh học, mỗi vai trò đều tận dụng các công cụ thống kê và trực quan hóa mạnh mẽ của mình. Dưới đây là một số vai trò công việc AI sử dụng R:

Nhà khoa học dữ liệu (chuyên về R): Mặc dù Python được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu, R vẫn là người chơi trong các nhiệm vụ liên quan đến phân tích và mô hình hóa thống kê. Nhà nghiên cứu AI (tập trung vào mô hình thống kê): Các nhà nghiên cứu thường thích sử dụng R vì khả năng tính toán và trực quan hóa của nó. Họ có thể áp dụng R để phát triển, thử nghiệm và đánh giá các mô hình góp phần vào sự tiến bộ của các thuật toán AI. Nhà khoa học tin sinh học: Họ sử dụng R cho các nhiệm vụ như phân tích biểu hiện gen và khám phá biến thể, rất cần thiết cho các ứng dụng do AI điều khiển trong bộ gen và tin sinh học. Econometrician (ứng dụng AI trong kinh tế): Họ phát triển các mô hình AI để dự đoán xu hướng, đánh giá rủi ro và dự báo hành vi thị trường. Nhà khoa học dữ liệu xã hội: Họ sử dụng R cho các nhiệm vụ phân tích văn bản và mạng xã hội.

3. Julia

Ngôn ngữ lập trình Julia mạnh về tốc độ xử lý nhanh chóng và khả năng xử lý các phép tính phức tạp, khiến nó trở nên hoàn hảo cho các ngành yêu cầu phân tích dữ liệu sâu rộng. Tốc độ và hiệu quả của Julia khiến nó trở thành sự lựa chọn hoàn hảo cho các mô hình học máy tiên tiến.

3.1 Các gói và thư viện AI hàng đầu của Julia

Flux.jl: Đây là một khung học tập phổ biến cung cấp nền tảng trực quan để xây dựng và tinh chỉnh mạng lưới thần kinh.

Mocha.jl: Đây là công cụ hoàn hảo cho các tác vụ trực quan hóa dữ liệu.

DiffEq.jl: Nó cung cấp một khuôn khổ mạnh mẽ và hiệu quả để giải các loại phương trình vi phân khác nhau.

StatsBase.jl: Đây là thư viện thống kê tiêu chuẩn của Julia.

Makie.jl: Nó hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu hiệu quả bằng cách hiểu dữ liệu phức tạp và hành vi mô hình.

3.2 Vai trò AI sử dụng Julia

Julia ngày càng được công nhận nhờ khả năng hiệu suất cao trong AI. Ngôn ngữ linh hoạt này đang được sử dụng trong các chuyên ngành AI khác nhau, từ robot đến phân tích tài chính, tăng cường cả việc phát triển và triển khai các giải pháp đổi mới. Dưới đây là một số vai trò công việc AI sử dụng Julia:

Kỹ sư AI: Họ sử dụng khả năng của Julia để xây dựng và đào tạo các mô hình mạnh mẽ hiện đại. Nhà nghiên cứu AI (tối ưu hóa thuật toán): Họ xây dựng các nguyên mẫu, đánh giá và đánh giá tính hiệu quả của thuật toán trước khi chuyển chúng sang các ngôn ngữ được sử dụng phổ biến để sử dụng trong hoạt động. Kỹ sư máy học: Họ tận dụng các thư viện của Julia, chẳng hạn như Flux.jl, để tạo ra các giải pháp AI cho các ngành như tài chính. Kỹ sư robot (robot điều khiển bằng AI): Khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực và tích hợp dữ liệu đó với các khung robot như ROS (Hệ điều hành robot) của Julia định vị nó như một công cụ dành cho các kỹ sư robot làm việc trên robot điều khiển bằng AI. Nhà phân tích tài chính (AI trong giao dịch): Thế mạnh của Julia về tính toán số và tối ưu hóa khiến nó trở thành tài sản dành cho các nhà phân tích xây dựng các thuật toán giao dịch và mô hình quản lý rủi ro dựa trên AI.

4. Scala

Scala vượt trội về học máy và AI nhờ khả năng mở rộng và tích hợp với Apache Spark. Khả năng lập trình chức năng và khả năng tương thích với Java góp phần nâng cao hiệu quả của nó trong việc phát triển hệ thống AI. Scala vượt trội trong việc xử lý dữ liệu và lập trình chức năng, đồng thời quản lý các ứng dụng AI quy mô lớn, chủ yếu khi làm việc cùng với Apache Spark.

4.1 Các gói và thư viện Scala AI hàng đầu

Apache Spark: Nó cung cấp các tính năng như điện toán phân tán, truyền dữ liệu và học máy, khiến nó trở thành công cụ cơ bản để phát triển các ứng dụng AI trong Scala. Spark MLlib: Nó cung cấp một loạt các thuật toán học máy cho các tác vụ như phân loại, hồi quy, phân cụm và xây dựng hệ thống đề xuất. Breeze: Nó bao gồm các phép toán trong đại số tuyến tính, hàm thống kê và phương pháp tối ưu hóa, cung cấp cơ sở để xây dựng các mô hình AI bằng Scala. Deeplearning4j: Mặc dù DL4J chủ yếu dựa trên Java nhưng nó cung cấp giao diện Scala để xây dựng và đào tạo các mô hình học tập. Nó chứa các cấu trúc mạng và tích hợp liền mạch với Apache Spark. Scopt: Nó không được phân loại là thư viện AI, nhưng nó cho phép các nhà phát triển thiết kế giao diện dòng lệnh người dùng (CLI) để quản lý và thiết lập các mô hình AI của họ, đơn giản hóa quy trình sử dụng và triển khai.

4.2 Vai trò AI sử dụng Scala

Scala được sử dụng trong các môi trường nơi xử lý dữ liệu quy mô lớn và các thách thức thuật toán phức tạp chiếm ưu thế. Ngôn ngữ này hỗ trợ nhiều vai trò AI khác nhau và mang lại những lợi thế độc đáo trong kỹ thuật hệ thống và tích hợp dữ liệu lớn. Dưới đây là một số vai trò công việc mẫu sử dụng Scala:

Kỹ sư học máy: Họ xây dựng và triển khai các mô hình học máy và hệ thống quy mô lớn. Nhà khoa học dữ liệu: Họ sử dụng nó để làm sạch, thao tác dữ liệu và xây dựng các quy trình học máy tùy chỉnh. Nhà phát triển Spark: Apache Spark là một khung xử lý dữ liệu lớn và Scala là một trong những ngôn ngữ chính của nó. Nếu một công ty sử dụng Spark cho các nhiệm vụ AI, có thể sẽ có các nhà phát triển Spark làm việc đó. Nhà nghiên cứu AI: Các nhà nghiên cứu hàng đầu về AI sử dụng Scala để tạo nguyên mẫu các thuật toán mới hoặc xây dựng các công cụ chuyên dụng nhờ tính linh hoạt và hiệu suất của nó. Nhà phát triển phụ trợ Scala (dành cho AI): Họ sử dụng Scala để xây dựng và duy trì chức năng phía máy chủ.

5. Java

Java là ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng trong AI để phát triển các ứng dụng phần mềm phức tạp. Nó được biết đến với khả năng xây dựng các hệ thống có khả năng thích ứng, tương thích với nhiều nền tảng máy tính khác nhau và tích hợp với các thư viện AI để thực hiện các thuật toán học máy. Java được sử dụng trong AI để xây dựng các ứng dụng đa nền tảng, quy mô lớn tích hợp các chức năng AI.

5.1 Các gói và thư viện Java AI hàng đầu

WEKA: Nó là tập hợp các thuật toán học máy. DeepJAVA: Nó cung cấp các công cụ để xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh sâu trong Java. H2O: Nó sử dụng điện toán phân tán để đào tạo các mô hình một cách hiệu quả. Deeplearning4j (DL4J): Đây là thư viện deep learning dành cho các mô hình như mạng thần kinh tích chập (CNN) và mạng thần kinh tái phát (RNN). Smile: Nó chuyên về tính hiệu quả và cú pháp rõ ràng để phát triển các mô hình học máy

5.2 Vai trò AI sử dụng Java

Java vẫn là nền tảng trong phát triển AI, cung cấp các khung và thư viện mạnh mẽ giúp tích hợp AI vào nhiều nền tảng khác nhau, từ hệ thống dữ liệu lớn đến ứng dụng di động. Dưới đây là một số vai trò công việc AI sử dụng Java:

Kỹ sư dữ liệu lớn: Họ sử dụng các khung Java, cung cấp các công cụ cho các thuật toán xử lý phân tán và học máy, để xây dựng và quản lý các quy trình AI xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Nhà phát triển AI doanh nghiệp: Các thư viện Java như Deeplearning4j (DL4J) hoặc H2O để tạo và tích hợp các mô hình AI vào các hệ thống Java doanh nghiệp hiện tại. Điều này cho phép các doanh nghiệp khai thác các tính năng AI mà không cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng phức tạp hơn. Nhà phát triển Android AI: Họ sử dụng các công cụ như TensorFlow Lite—một phiên bản TensorFlow được tối ưu hóa dành cho thiết bị di động—để kết hợp các chức năng do AI điều khiển vào các ứng dụng Android. Kỹ sư cơ sở hạ tầng AI (phụ trợ Java cho AI): Họ phát triển các API trong Java để hiển thị các mô hình hoặc tính năng AI cho các ứng dụng. Họ cũng có thể tạo các quy trình và hệ thống giám sát bằng Java để đảm bảo các mô hình AI hoạt động trơn tru trong môi trường sản xuất. Kỹ sư phần mềm (tích hợp AI với hệ thống Java): Họ tích hợp các mô hình hoặc thư viện AI như scikit-learn hoặc spaCy vào các ứng dụng dựa trên Java này thông qua API Java, cho phép chúng sử dụng các khả năng của AI.

6. C++

C++, được biết đến với khả năng xử lý mạnh mẽ, vượt trội trong việc xử lý các nhiệm vụ AI như thị giác máy tính và robot nhờ khả năng kiểm soát phần cứng chính xác và hiệu suất mạnh mẽ. C++ thường được sử dụng trong AI để xử lý các tác vụ đòi hỏi mức độ sức mạnh tính toán và độ chính xác trong việc quản lý tài nguyên phần cứng.

6.1 Các gói và thư viện AI C++ hàng đầu

Eigen: Đây là bộ công cụ đại số tuyến tính tiên tiến. Armadillo: Đây là một thư viện đại số khác cung cấp cú pháp tương tự MATLAB. Dlib: Nó mang lại kết quả theo thời gian thực, khiến nó trở nên lý tưởng để tạo các ứng dụng AI được nhúng trong thiết bị. OpenCV: Nó cung cấp một loạt các thuật toán và công cụ để xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng và hơn thế nữa. API TensorFlow C++: Giao diện C++ quản lý các chức năng TensorFlow và cho phép các nhà phát triển tận dụng tốc độ của C++ cho các thành phần đòi hỏi khắt khe trong mô hình AI của họ.

6.2 Vai trò AI sử dụng C++

C++ cho phép các nhà phát triển tận dụng tốc độ và khả năng gần giống với phần cứng để thiết kế và triển khai các ứng dụng AI phức tạp yêu cầu hoạt động theo thời gian thực và quản lý tài nguyên tối ưu. Dưới đây là một số vai trò công việc sử dụng C++:

Kỹ sư AI điện toán hiệu năng cao (HPC): Họ sử dụng C++ để xây dựng và đào tạo các mô hình phức tạp cho phép kiểm soát chi tiết tài nguyên phần cứng. Kỹ sư hệ thống nhúng (AI trên các thiết bị biên): Họ sử dụng C++ để phát triển các mô hình AI chạy hiệu quả trên các thiết bị hạn chế về tài nguyên như điện thoại di động. Điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng như phát hiện đối tượng trên thiết bị hoặc ra quyết định theo thời gian thực. Kỹ sư robot (AI thời gian thực cho robot): Họ sử dụng C++ để phát triển các chức năng cốt lõi để điều khiển robot, tích hợp các mô hình AI cho các nhiệm vụ như lập kế hoạch đường đi hoặc tránh chướng ngại vật và đảm bảo hiệu suất thời gian thực cho robot hoạt động trong môi trường năng động. Lập trình viên AI trò chơi: Họ sử dụng C++ để triển khai các hành vi AI phức tạp cho các nhân vật không phải người chơi (NPC) trong trò chơi. Kỹ sư thị giác máy tính (nhiệm vụ thị giác quan trọng về hiệu suất): Họ sử dụng thư viện C++ như OpenCV cho các tác vụ như xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng hoặc phân tích video, đặc biệt khi hiệu suất và khả năng thực thi có độ trễ thấp là những yêu cầu quan trọng.

7. Javascript

JavaScript xây dựng các tính năng AI tương tác trong trình duyệt web, như chatbot và các ý tưởng AI nguyên mẫu một cách nhanh chóng với các thư viện như TensorFlow.js.

7.1 Các gói và thư viện JavaScript AI hàng đầu

TensorFlow.js: Bạn có thể sử dụng nó để phát triển và đào tạo các mô hình học máy, với JavaScript cho phép bạn kết hợp các chức năng do AI điều khiển vào các ứng dụng web. Brain.js: Nó cung cấp giao diện tương tự như TensorFlow.js, giúp người mới dễ tiếp cận hơn. Synaptic.js: Nó cung cấp API linh hoạt để xây dựng và đào tạo các kiến trúc mạng thần kinh khác nhau bằng JavaScript. Keras.js: Nó cho phép bạn sử dụng các tính năng nâng cao của Keras trong cài đặt JavaScript. Ml5.js: Nó cung cấp một loạt công nghệ máy học được tạo sẵn cho các ứng dụng JavaScript.

7.2 Vai trò AI sử dụng Javascript

Javascript được các nhà phát triển sử dụng nhằm mục đích tích hợp AI vào giao diện web, từ trực quan hóa do AI điều khiển đến tương tác người dùng theo thời gian thực. Dưới đây là một số ví dụ về vai trò sử dụng Javascript trong AI:

Nhà phát triển web front-end (giao diện người dùng được hỗ trợ bởi AI): Họ sử dụng thư viện JavaScript để xây dựng giao diện người dùng thông minh và tương tác. Chúng có thể liên quan đến các tính năng như nhận dạng khuôn mặt trong trò chuyện video hoặc nhận dạng giọng nói cho các chức năng tìm kiếm. Nhà phát triển Web AI (xây dựng các ứng dụng web AI độc lập): Họ xây dựng các ứng dụng AI chính thức trực tiếp trong trình duyệt bằng cách sử dụng các khung JavaScript như Synaptic.js. Nhà phát triển trực quan hóa AI: Họ trực quan hóa dữ liệu phức tạp do các mô hình AI tạo ra, giúp người dùng dễ dàng hiểu được kết quả đầu ra và hiểu biết sâu sắc của mô hình. Nhà phát triển AI đàm thoại (chatbot được hỗ trợ bởi AI): Họ sử dụng các thư viện cung cấp SDK JavaScript để xây dựng các chatbot có thể tương tác với người dùng theo cách tự nhiên và hấp dẫn hơn. Nhà phát triển AI toàn diện (JavaScript với AI phụ trợ): Họ tận dụng chu kỳ lặp lại nhanh hơn của Javascript khi xây dựng các ứng dụng web hỗ trợ AI.

8. Lisp

Do khả năng thích ứng cao, Lisp được sử dụng trong các nhiệm vụ suy luận biểu tượng vì nó có thể thao tác các biểu tượng và cấu trúc dữ liệu, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ.

8.1 Các gói và thư viện Lisp AI hàng đầu

Môi trường người dùng Lisp chung (CL-USER): Điều này không đề cập đến thư viện mà là môi trường đóng vai trò là nền tảng để tương tác với Common Lisp. Nó cung cấp các tính năng để xử lý dữ liệu, quản lý luồng chương trình và tương tác với các ký hiệu, tất cả đều cần thiết cho các tác vụ liên quan đến AI. Lisp chung ứng dụng (ACL2): Logic tính toán được thiết kế để hỗ trợ lý luận tự động và chứng minh định lý. Nó cho phép trình bày các lý thuyết và tạo điều kiện cho các khoản khấu trừ. McAll: Nó cung cấp các tính năng dành cho các thuật toán học máy với trọng tâm là các phương pháp học máy. OpenCyc: Dự án này là một sáng kiến ​​trong lĩnh vực cơ sở tri thức nguồn mở được phát triển bằng Lisp. Mục tiêu của nó là tập hợp một kho kiến ​​thức và khả năng suy luận logic có thể mang lại lợi ích cho các lĩnh vực như hiểu ngôn ngữ tự nhiên và trả lời các câu hỏi về trí tuệ nhân tạo. Triển khai Lisp với các chức năng AI: Nhiều phiên bản Lisp, chẳng hạn như Apache CLIME và GNU CLisp, được trang bị các chức năng hoặc thư viện được thiết kế để xử lý các tác vụ liên quan đến AI.

8.2 Vai trò AI sử dụng Lisp

Lisp đặc biệt có giá trị trong nghiên cứu, giáo dục và bảo trì các hệ thống AI cũ, cung cấp môi trường phong phú để khám phá và giảng dạy các khái niệm AI. Dưới đây là một số vai trò AI sử dụng Lisp:

Nhà khoa học nghiên cứu AI (nghiên cứu dựa trên Lisp): Một số nhà nghiên cứu sử dụng nó để tạo mẫu nhanh trong môi trường học thuật hoặc nghiên cứu. Kỹ sư ngôn ngữ AI (Phát triển trình biên dịch Lisp): Họ phát triển và cải tiến trình biên dịch, trình thông dịch hoặc thư viện Lisp nhằm nâng cao khả năng của họ cho các ứng dụng AI. Người bảo trì hệ thống AI kế thừa: Một số công ty có thể đã xây dựng hệ thống AI hiện có bằng Lisp từ thời kỳ trước. Các nhà phát triển có chuyên môn về Lisp sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì, gỡ lỗi và có khả năng di chuyển các hệ thống cũ này. Nhà phát triển AI nguồn mở (dự án dựa trên Lisp): Một số dự án nguồn mở có thể sử dụng Lisp cho các chức năng cụ thể. Các nhà phát triển có kỹ năng Lisp có thể đóng góp cho các dự án này, thúc đẩy hơn nữa các tiến bộ trong nghiên cứu và phát triển AI. Nhà giáo dục AI (dạy Lisp về các khái niệm AI): Mặc dù không trực tiếp đóng vai trò phát triển AI, Lisp có thể là một công cụ có giá trị để dạy các khái niệm AI cốt lõi. Các nhà giáo dục có chuyên môn về Lisp có thể giới thiệu cho sinh viên lý luận biểu tượng, mô hình lập trình chức năng và các phương pháp giải quyết vấn đề trong AI bằng cách sử dụng Lisp làm nền tảng.

9. Haskell

Nhờ khả năng lập trình chức năng và khả năng gõ mạnh mẽ, Haskell cung cấp mã rõ ràng và đáng tin cậy. Điều này khiến nó trở nên lý tưởng cho nghiên cứu AI, tạo nguyên mẫu các thuật toán mới và giảng dạy các khái niệm lập trình cốt lõi. Haskell được sử dụng trong AI để nghiên cứu, tạo nguyên mẫu thuật toán và giáo dục vì nó tập trung vào mã rõ ràng, đáng tin cậy từ lập trình hàm và gõ mạnh.

9.1 Các gói và thư viện Haskell AI hàng đầu

HLearn: Nó cung cấp nhiều thuật toán học máy được mã hóa bằng Haskell. Bayesbayes: Nó chuyên về lập trình, một phương pháp xử lý sự không chắc chắn trong trí tuệ nhân tạo. Halcyon: Nó liên quan đến lý luận, bao gồm việc đưa ra kết luận dựa trên thông tin. BioCondor: Nó sử dụng Haskell để tạo quy trình công việc và giám sát các nhiệm vụ liên quan đến điện toán phân tán không nhằm mục đích AI.

9.2 Các vai trò AI sử dụng Haskell

Haskell được công nhận nhờ tính chặt chẽ về mặt toán học và các tính năng lập trình chức năng, khiến nó trở thành công cụ ưa thích của các nhà nghiên cứu và phát triển AI trong các lĩnh vực đòi hỏi độ tin cậy và độ chính xác cao. Dưới đây là một số vai trò AI sử dụng Haskell:

Nhà nghiên cứu AI: Họ sử dụng tính bất biến và khả năng gõ mạnh của Haskell để xác minh chính thức các thuật toán AI, điều này rất quan trọng trong các hệ thống quan trọng về an toàn như chăm sóc sức khỏe hoặc xe tự hành. Chuyên gia lập trình xác suất: Tận dụng hệ thống loại và thư viện của Haskell như máy biến áp Monad, họ xây dựng các mô hình xử lý sự phức tạp và không chắc chắn của dữ liệu trong thế giới thực, điều cần thiết cho suy luận Bayesian và lý luận xác suất. Kỹ sư xác minh chức năng: Họ sử dụng hệ thống loại và tính chất chức năng của Haskell để giúp tạo ra các thông số kỹ thuật chính xác cho hệ thống AI, tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình xác minh và kiểm tra nghiêm ngặt. Nhà phát triển ngôn ngữ dành riêng cho miền: Họ sử dụng phong cách chức năng của Haskell để phát triển DSL rõ ràng và ngắn gọn, giúp các chuyên gia miền có thể truy cập được các công cụ nâng cao mà không cần kiến ​​thức lập trình sâu rộng. Nhà khoa học nghiên cứu: Họ làm việc để phát triển các khung học sâu dựa trên các nguyên tắc lập trình chức năng, nhằm nâng cao hiệu quả và tính biểu cảm của thiết kế và đào tạo mô hình.

10. Mojo

Mojo giúp việc phát triển AI dễ dàng hơn nhờ mã người dùng duy trì tốc độ. Nó mang lại hiệu suất và khả năng thích ứng, nhưng nó vẫn bắt kịp khả năng hỗ trợ thư viện so với các ngôn ngữ cũ hơn.Mojo cung cấp ngôn ngữ thân thiện với người dùng với hiệu suất cao để xây dựng các ứng dụng AI hiệu quả và có thể mở rộng. Tuy nhiên, hiện tại Moji vẫn đang được phát triển và chưa được áp dụng rộng rãi trong ngành và không có vai trò nào được xác định cụ thể yêu cầu chuyên môn về Mojo.

Cách học ngôn ngữ lập trình AI

Bắt đầu hành trình của bạn trong lĩnh vực AI đòi hỏi bạn phải nắm vững các kỹ năng chính như toán học cơ bản (như đại số tuyến tính và phép tính) và thống kê, là nền tảng để hiểu các hoạt động và thuật toán AI.

Kiến thức lập trình, đặc biệt là về Python, rất cần thiết do tính đơn giản và nguồn tài nguyên phong phú có sẵn cho AI. Kỹ năng thao tác dữ liệu và hiểu biết về cấu trúc dữ liệu là không thể thiếu để triển khai các giải pháp AI.

Việc liên tục cập nhật những kỹ năng này thông qua các dự án thực tế và các lộ trình học tập có mục tiêu có thể giúp bạn xây dựng kiến ​​thức chuyên môn về AI một cách hiệu quả. Để có hướng dẫn toàn diện về cách học lập trình AI từ đầu, bao gồm các tài nguyên và kế hoạch học tập chi tiết, hãy xem cách học AI từ đầu.

Cách bắt đầu với AI

Dưới đây là một số tài nguyên bổ sung giúp bạn bắt đầu hành trình AI:

AI là gì? Hướng dẫn bắt đầu nhanh cho người mới bắt đầu: Hướng dẫn này cung cấp tổng quan về AI, bao gồm các ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau. Nó chia nhỏ quy trình làm việc AI và máy học thành các bước dễ hiểu và bao gồm hướng dẫn toàn diện về cách bắt đầu học AI từ đầu, làm cho nó trở nên hoàn hảo cho người mới bắt đầu. Triển khai các giải pháp AI trong kinh doanh: Bắt đầu với AI: Khóa học này bao gồm những điều cơ bản về AI, sự phát triển của nó và sự khác biệt của nó so với các giải pháp dữ liệu khác. Nó bao gồm một khuôn khổ để triển khai AI trong kinh doanh, các yếu tố chính của chiến lược AI và các giai đoạn để thực hiện. Nó cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của quản trị AI có trách nhiệm. Khóa học Hiểu về Trí tuệ nhân tạo: Khóa học thân thiện với người mới bắt đầu này khám phá các khía cạnh nền tảng của AI, bao gồm học máy, học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó có các bài tập thực hành để giúp bạn hiểu các ứng dụng thực tế và tác động xã hội của AI. Giới thiệu về AI Agents: Bắt đầu với Auto-GPT, AgentGPT và BabyAGI: Tài nguyên này khám phá các tác nhân AI và thảo luận bằng cách sử dụng các công cụ như Auto-GPT, AgentGPT và BabyAGI. Nó bao gồm các mối nguy hiểm và hạn chế tiềm ẩn của các tác nhân AI này và cung cấp hướng dẫn về việc truy cập và sử dụng chúng một cách hiệu quả. Chứng nhận cơ bản về AI: Chứng nhận này bao gồm các khái niệm thiết yếu về AI, bao gồm học máy và AI tổng quát. Nó lý tưởng cho những người cần hiểu biết toàn diện về các nguyên tắc AI và các ứng dụng của chúng.

Kết Luận

Việc lựa chọn ngôn ngữ lập trình phù hợp là bước quan trọng đầu tiên khi bắt đầu hành trình với trí tuệ nhân tạo (AI). Trong bài viết này, chúng tôi đã giới thiệu 10 ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho AI, từ Python, R, đến Julia và Scala. Mỗi ngôn ngữ có những ưu điểm riêng, được sử dụng trong các lĩnh vực cụ thể của AI như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và thị giác máy tính. Các thư viện và gói phần mềm mạnh mẽ hỗ trợ việc phát triển các mô hình AI phức tạp, giúp đơn giản hóa quá trình triển khai và tối ưu hóa hiệu suất. Việc nắm vững một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình này sẽ mở ra nhiều cơ hội trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng. Điều quan trọng nhất là liên tục học hỏi và cập nhật kiến thức để bắt kịp với những tiến bộ công nghệ mới nhất. Hãy bắt đầu hành trình học tập của bạn với ngôn ngữ phù hợp nhất và khám phá tiềm năng vô hạn của trí tuệ nhân tạo.

Đọc thêm:

Top 10 AI Programming Languages: A Beginner’s Guide to Getting Started | DataCamp

Phân tích dữ liệu » Học viên Phân tích dữ liệu INDA – Insight Data (indaacademy.vn)

Tìm hiểu về Apache Spark – Học viên Phân tích dữ liệu INDA – Insight Data (indaacademy.vn)

Python – Khóa đào tạo Python cho người mới bắt đầu » Học viên Phân tích dữ liệu INDA – Insight Data (indaacademy.vn)