Theo báo cáo mới nhất của công ty kiểm toán PricewaterhouseCoopers (PwC), nhờ trí tuệ nhân tạo, GDP toàn cầu dự kiến sẽ tăng 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 là gì? Không có câu trả lời chắc chắn, 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 thứ 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 thư viện. 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. Một trong những ưu điểm của ngôn ngữ này là nó có thể chạy trên các hệ điều hành khác nhau chỉ với một vài thay đổi mã. Điều này tiết kiệm thời gian vì bạn không phải kiểm tra thuật toán trên từng 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 thông thạo ngôn ngữ ngay lập tức.
2. C ++
C ++ là lựa chọn đáng tin cậy cho các nhà phát triển IA. Đầu tiên, Google sử dụng ngôn ngữ để tạo thư viện TensorFlow. Mặc dù hầu hết các nhà phát triển đã chọn một ngôn ngữ lập trình “đơn giản hơn” như Python, nhưng vẫn có nhiều hàm AI cơ bản được xây dựng trong C ++. Tương tự, nó cũng là sự lựa chọn cho chẩn đoán AI nâng cao. Để phát triển các thuật toán AI trong C ++, bạn phải là một nhà phát triển thực sự có kinh nghiệm. Python đứng đầu trong quá trình 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, từ 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. Theo quan điểm của các quy định về 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. Nhiều dự án mã nguồn mở được viết bằng Java. So với các ngôn ngữ khác, tốc độ của ngôn ngữ này được cải thiện rất nhiều.
Một cộng đồng ấn tượng. Có rất 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 đều đồng ý rằng đây là một ngôn ngữ thuận tiện để thể hiện các mối quan hệ và mục tiêu:
Bạn có thể khai báo các sự kiện và tạo quy tắc dựa trên những dữ 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