5 ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho lập trình viên AI

[et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”section” _builder_version=”3.0.47″][et_pb_row admin_label=”row” _builder_version=”3.0.48″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”3.0.47″ parallax=”off” parallax_method=”on”][et_pb_text admin_label=”Text” _builder_version=”3.0.74″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat”]Sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây khiến nghề nghiệp trong lĩnh vực này trở thành lựa chọn hấp dẫn với những người quan tâm đến phần mềm.

Theo báo cáo mới đây của hãng kiểm toán PwC, GDP toàn cầu được dự báo tăng thêm 14% (tương đương 15,7 nghìn tỷ USD) vào năm 2030 nhờ AI. Điều này làm cho AI trở thành lĩnh vực đầu tư hấp dẫn nhất trong nền kinh tế ngày nay.

Nếu muốn tận dụng cơ hội này, bạn sẽ tự hỏi mình nên bắt đầu từ đâu. Với những lập trình viên thì ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho AI là gì? Không có câu trả lời đích xác nào, tuy nhiên, nhiều trang công nghệ đưa ra gợi ý về 5 ngôn ngữ lập trình dưới đây:

1. Python

Python đứng đầu trong việc phát triển AI vì những lý do:

Yêu cầu code ít hơn: AI có rất nhiều thuật toán. Kiểm tra tất cả những thuật toán đó có thể trở thành một công việc khó khăn. Vì thế Python sẽ phát huy thế mạnh của mình. Ngôn ngữ có phương pháp “kiểm tra khi bạn code” giúp giảm bớt quá trình thử nghiệm.

Thư viện tích hợp: Các thư viện Python thuận tiện cho các nhà phát triển AI. Ví dụ, Pybrain cho máy học, Numpy cho tính toán khoa học và Scipy cho tính toán nâng cao.

Tính linh hoạt và độc lập: Một điều tốt về ngôn ngữ này là có thể chạy trên hệ điều hành khác nhau với một vài thay đổi trong mã. Điều đó tiết kiệm thời gian vì bạn không phải kiểm tra thuật toán trên mọi hệ điều hành riêng biệt.

Cộng đồng: Cộng đồng người dùng Python rất đông và tích cực – bạn có thể tìm thấy một nhà phát triển có kinh nghiệm hơn để giúp bạn giải quyết vấn đề.

Phổ biến: Python ngày càng trở nên phổ biến. Có rất nhiều khóa học, dự án mã nguồn mở và bài viết sẽ giúp bạn nắm vững những thông tin, hiểu biết về ngôn ngữ này ngay lập tức.

2. C++

C++ là lựa chọn vững chắc cho một nhà phát triển AI. Để bắt đầu, Google đã sử dụng ngôn ngữ để tạo thư viện TensorFlow. Mặc dù hầu hết nhà phát triển đã chuyển sang sử dụng các ngôn ngữ lập trình “dễ dàng hơn” như Python, tuy nhiên vẫn còn rất nhiều chức năng cơ bản của AI được xây dựng với C++.

Để sử dụng C++ phát triển các thuật toán AI, bạn phải là một nhà phát triển thực sự có kinh nghiệm.

3. Lisp

Lisp là một trong những ngôn ngữ lâu đời và phù hợp nhất để phát triển AI. Nó được phát minh bởi John McCarthy, cha đẻ của Trí tuệ nhân tạo vào năm 1958.

Lisp có các tính năng mạnh mẽ của riêng nó. Ví dụ, Lisp cho phép bạn viết mã tự sửa đổi khá dễ dàng. Hoặc bạn có thể mở rộng ngôn ngữ theo cách phù hợp hơn với một miền cụ thể, do đó tạo ngôn ngữ cụ thể cho miền.

4. Java

Là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong phát triển tổng thể, và cũng là một ngôn ngữ phù hợp để phát triển AI.

Tính linh hoạt cho bảo mật dữ liệu: Với quy định GDPR và các mối quan tâm chung về bảo vệ dữ liệu, có thể đảm bảo an ninh dữ liệu của khách hàng là rất quan trọng. Java cung cấp sự linh hoạt trong việc tạo ra các môi trường khách hàng khác nhau, do đó bảo vệ thông tin cá nhân của một người.

Hệ sinh thái mạnh mẽ: Rất nhiều dự án nguồn mở được viết bằng Java. Ngôn ngữ này mạnh mẽ hơn rất nhiều so với các lựa chọn thay thế của nó.

Cộng đồng lớn: Có rất nhiều nhà phát triển và chuyên gia có kinh nghiệm trong Java, những người cởi mở, sẵn sàng chia sẻ kiến thức và chuyên môn của họ. Ngoài ra, có nhiều dự án nguồn mở và thư viện mà bạn có thể sử dụng để tìm hiểu sự phát triển AI.

5. Prolog

Prolog là một sự lựa chọn ít phổ biến hơn 4 lựa chọn trên. Tuy nhiên, Prolog vẫn có ích cho các nhà phát triển AI. Hầu hết người bắt đầu sử dụng thừa nhận rằng đây là ngôn ngữ thuận tiện để thể hiện mối quan hệ và mục tiêu:

Bạn có thể khai báo các sự kiện và tạo ra các quy tắc dựa trên những sự kiện đó. Điều này cho phép nhà phát triển trả lời và giải thích các truy vấn khác nhau.

Prolog là một ngôn ngữ đơn giản cho một loại phát triển giải pháp vấn đề. Một tin tốt nữa là Prolog hỗ trợ backtracking để quản lý thuật toán tổng thể sẽ dễ dàng hơn.

Từ năm 2018, Đại học FPT thêm chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành Kỹ thuật phần mềm. Với AI, sinh viên sẽ được trang bị kiến thức về nghiên cứu và các nền tảng ứng dụng mới của ngành Công nghệ thông tin như Trí tuệ nhân tạo, Dữ liệu lớn và Điện toán đám mây. Các học phần giúp sinh viên có kiến thức cũng như kỹ năng để ứng dụng các công nghệ mới vào xây dựng, triển khai các dịch vụ công nghệ thông tin tiên tiến vào thực tế.Việc thêm chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành Kỹ thuật phần mềm, ĐH FPT mong muốn xây dựng đội ngũ nhân sự CNTT chất lượng cao, nâng cao giá trị gia tăng cũng như làm chủ công nghệ của ngành công nghiệp phần mềm Việt Nam.

Theo Techinsight

 [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *