Bảng tỷ giá 
Bạn đang ở:
118 
Python, Lisp, Java, C++ và R là những ngôn ngữ lập trình phổ biến để phát triển AI.
Ngôn ngữ lập trình rất quan trọng vì chúng là công cụ mà các nhà phát triển sử dụng để tạo phần mềm, ứng dụng và trang web. Các ngôn ngữ lập trình khác nhau có cú pháp, cấu trúc và chức năng riêng, khiến chúng phù hợp với các nhiệm vụ và dự án cụ thể. Học và hiểu các ngôn ngữ lập trình là điều cần thiết đối với các nhà phát triển để viết mã hiệu quả và hiệu quả, cũng như cộng tác với các nhà phát triển khác trong các dự án.
Dưới đây là năm ngôn ngữ lập trình nên học để phát triển AI.
Trăn
Python là một lựa chọn phổ biến để phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) do tính đơn giản, dễ đọc và linh hoạt của nó. Nó có một bộ sưu tập lớn các thư viện và khuôn khổ dành cho máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dữ liệu, bao gồm TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learning và NLTK.
Với sự trợ giúp của những công cụ này, người ta có thể tạo và đào tạo mạng lưới thần kinh, làm việc với các tập dữ liệu khổng lồ, diễn giải ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Ngoài ra, Python là một ngôn ngữ phổ biến cho nghiên cứu và giáo dục AI, đồng thời có rất nhiều hướng dẫn và khóa học trực tuyến dành cho những người muốn bắt đầu phát triển AI nhờ sự thân thiện với người dùng và hỗ trợ cộng đồng của nó.
Nói ngọng
Lisp là ngôn ngữ lập trình được tạo ra vào cuối những năm 1950, khiến nó trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình lâu đời nhất vẫn còn được sử dụng cho đến ngày nay. Lisp được biết đến với cú pháp độc đáo và khả năng hỗ trợ mạnh mẽ cho lập trình chức năng.
Vì nó được sử dụng để tạo ra một số hệ thống trí tuệ nhân tạo sớm nhất, nên Lisp thường có tác động đáng kể đến lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Lisp là một lựa chọn tốt cho nghiên cứu và phát triển AI vì nó hỗ trợ tính toán tượng trưng và có thể xử lý mã dưới dạng dữ liệu.
bất chấp việc thực tế là Lisp không được sử dụng thường xuyên như một số ngôn ngữ khác đã thảo luận trước đây trong quá trình phát triển AI, nhưng nó vẫn duy trì được sự theo dõi nhiệt tình của các chuyên gia AI. Tính biểu cảm và khả năng xử lý độ phức tạp của Lisp được nhiều nhà nghiên cứu và nhà phát triển AI đánh giá cao. Trí tuệ nhân tạo Lisp thông thường (CLAI) và Lisp tiêu chuẩn di động (PSL) là hai khung và thư viện AI nổi tiếng được triển khai trong Lisp.
CLAI và PSL đều là các khung trí tuệ nhân tạo dựa trên Lisp, trong đó CLAI tập trung vào các hệ thống chuyên gia và PSL cung cấp triển khai di động của ngôn ngữ lập trình Common Lisp.
Lisp is the Metallica of the programming world
— Stephen Bolton (@skbolton) April 4, 2023
Java
Java là ngôn ngữ lập trình đa năng thường được sử dụng để phát triển các ứng dụng AI dành cho doanh nghiệp quy mô lớn. Vì Java nổi tiếng về bảo mật, độ tin cậy và khả năng mở rộng, nên nó thường được sử dụng để tạo các hệ thống AI phức tạp phải quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Deeplearning4j, Weka và Java-ML chỉ là một vài trong số các thư viện và khuôn khổ để phát triển AI có sẵn trong Java. Với sự trợ giúp của những công cụ này, bạn có thể tạo và đào tạo mạng thần kinh, xử lý dữ liệu và làm việc với các thuật toán máy học.
Hơn nữa, Java là một giải pháp thay thế được ưa chuộng để tạo các ứng dụng AI hoạt động trên một số thiết bị hoặc trong các ngữ cảnh phân tán nhờ nền tảng tự do và hỗ trợ điện toán phân tán. Do sự chấp nhận của Java trong quá trình phát triển doanh nghiệp, một cộng đồng nhà phát triển Java khá lớn và vô số tài liệu có thể truy cập được đối với những người muốn bắt đầu phát triển AI trong Java.
C++
Khi phát triển AI, C++ là ngôn ngữ lập trình hiệu suất cao được sử dụng thường xuyên, đặc biệt khi tạo các thuật toán và mô hình phải nhanh và hiệu quả. Do khả năng kiểm soát phần cứng cấp thấp nổi tiếng, C++ thường được sử dụng để tạo các hệ thống AI cần kiểm soát chính xác tài nguyên bộ nhớ và bộ xử lý.
TensorFlow, Caffe và MXNet chỉ là một vài trong số các thư viện và khung phát triển AI có sẵn trong C++. Với sự trợ giúp của những công cụ này, bạn có thể tạo và đào tạo mạng thần kinh, xử lý dữ liệu và làm việc với các thuật toán máy học.
C++ cũng phổ biến trong ngành công nghiệp trò chơi, nơi nó được sử dụng để xây dựng các công cụ trò chơi thời gian thực và thư viện đồ họa. Trải nghiệm này đã chuyển thành sự phát triển của các ứng dụng AI yêu cầu xử lý thời gian thực, chẳng hạn như xe tự hành hoặc người máy.
bất chấp việc C++ có thể khó học hơn một số ngôn ngữ khác, nhưng sức mạnh và tốc độ của nó khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến để xây dựng các hệ thống AI hiệu suất cao.
Do you know?
— C++ Programming (@CProgramming1) August 12, 2022
The name of C++ signifies the evolutionary nature of the changes from C. “++” is the C increment operator#cplusplus #coding #CodeNewbie #learntocode #programming #100DaysOfCode #codinglife
R
R là ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm dành cho tính toán thống kê và đồ họa. R được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực phát triển AI, đặc biệt là cho mô hình thống kê và phân tích dữ liệu. R là một lựa chọn phổ biến để phát triển và test các mô hình máy học vì hỗ trợ mạnh mẽ cho phân tích thống kê và trực quan hóa.
Caret, mlr và h2o chỉ là một vài trong số các thư viện và khung có sẵn trong R để phát triển AI. Việc xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh, sử dụng các phương pháp máy học và xử lý dữ liệu đều có thể thực hiện được nhờ các công nghệ này.
Trong thế giới học thuật, nơi phổ biến nghiên cứu và phân tích dữ liệu, R cũng rất được yêu thích. Các nhà nghiên cứu muốn thực hiện các phân tích dữ liệu tinh vi hoặc tạo các mô hình dự đoán thường sử dụng nó vì giao diện thân thiện với người dùng và khả năng phân tích thống kê mạnh mẽ của nó.
Ngôn ngữ lập trình nào được sử dụng trong phát triển DApp?
Công nghệ blockchain đã nổi lên như một lực lượng đột phá trong nhiều ngành công nghiệp, từ tài chính đến chăm sóc sức khỏe đến quản lý chuỗi cung ứng. Do đó, nhu cầu đối với các nhà phát triển có chuyên môn về ngôn ngữ lập trình blockchain ngày càng tăng.
Solidity là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất để tạo hợp đồng thông minh trên blockchain Ethereum, trong khi JavaScript thường được sử dụng để tạo các ứng dụng phi tập trung (DApps). Python là một ngôn ngữ linh hoạt được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ liên quan đến blockchain, từ thiết kế nền tảng phân tích đến tạo hợp đồng thông minh, trong khi Go và C++ là những lựa chọn thay thế phổ biến để tạo hệ thống blockchain hiệu suất cao.
Có thể hình dung rằng các ngôn ngữ lập trình mới có thể phát triển để đáp ứng nhu cầu của các nhà phát triển làm việc trong chủ đề hấp dẫn và mở rộng nhanh chóng này khi môi trường blockchain tiếp tục thay đổi.
Theo CoinTelegraph
|
|
Tags: Ngôn ngữ lập trình, Phát triển AI, Python, Java, C++, R, Lisp,
