Dđông bộ hóa tiến trình thường dùng ngôn ngữ nào năm 2024

Nghiên cứu về ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo (AI) đang thu hút sự quan tâm lớn từ thị trường do tiềm năng phát triển của chúng. Tuy nhiên, trên thực tế, có nhiều loại ngôn ngữ dùng trong lập trình khác nhau có thể được sử dụng để phát triển AI. Hãy cùng Viettel IDC khám phá những loại phổ biến nhất hiện nay với bài viết sau nhé.

Khám phá 7 ngôn ngữ dùng trong lập trình được ứng dụng trong những dự án AI - Machine Learning

Các ngôn ngữ lập trình được ứng dụng trong những dự án AI - Machine Learning

Trí tuệ nhân tạo liên tục phát triển với nhiều khía cạnh nghiên cứu khác nhau, không có ngôn ngữ lập trình cụ thể nào được xác định là tốt nhất cho việc phát triển AI. Hiện có nhiều ngôn ngữ khả dụng, tuy nhiên, việc chọn loại phù hợp cần dựa trên nhu cầu cụ thể của dự án.

Để hỗ trợ người dùng trong quá trình triển khai, 7 ngôn ngữ dùng trong lập trình phổ biến trong những dự án AI có thể kể đến như:

Python

Python được coi như là một trong những lựa chọn lý tưởng cho việc phát triển các dự án AI - Machine Learning, chủ yếu do sự đơn giản và dễ tiếp cận của ngôn ngữ này.

Với việc xây dựng mô hình AI vô cùng phức tạp, việc sử dụng một ngôn ngữ như Python có cấu trúc dễ hiểu và nguồn tài liệu phong phú sẽ giúp nhà lập trình dễ dàng học, triển khai các thuật toán, cấu trúc dữ liệu liên quan đến AI.

Python hỗ trợ cung cấp cho các thư viện và khung làm việc cho lĩnh vực lập trình AI, giúp bạn xây dựng ứng dụng AI một cách hiệu quả.

Có thể nói, Python đứng đầu danh sách ngôn ngữ lập trình lý tưởng để học lập trình AI một cách hiệu quả, không chỉ có nguồn tài liệu lớn về lập trình AI mà ngôn ngữ này còn có nhiều dự án thực tế trong lĩnh vực liên quan đã được triển khai và sử dụng Python.

\>> Xem thêm: HTML là gì? Nguyên lý hoạt động của HTML trong việc xây dựng website

Python được coi như là một trong những lựa chọn lý tưởng cho việc phát triển các dự án AI - Machine Learning

C++

C++ là một ngôn ngữ lập trình AI chặt chẽ, với tính liên kết cao, tốc độ thực thi nhanh nhằm cải thiện hiệu suất cho nhiều ứng dụng, bao gồm xử lý dữ liệu BigData và AI. Ngôn ngữ được hỗ trợ phát triển bởi Microsoft và đang sử dụng với quy mô rộng rãi, đặc biệt trong các công cụ tìm kiếm AI.

C++ cũng thích hợp cho việc phát triển các kỹ thuật AI như mạng neural và thuật toán trí tuệ nhân tạo với tốc độ thực thi cao. Ví dụ, mã nguồn được sử dụng trong việc tạo các trò chơi AI để tương tác và phản hồi tốt hơn với người dùng, giúp tạo nên những trải nghiệm trò chơi thú vị.

Ngôn ngữ lập trình R

Ngôn ngữ R là một lựa chọn phổ biến trong lĩnh vực máy học và trí tuệ nhân tạo. Ngôn ngữ dùng trong lập trình này thường được dùng để thực hiện đánh giá, phân tích và xử lý dữ liệu thống kê. R cho phép người dùng tạo biểu đồ, sử dụng phương trình và công thức toán học trong dự án. Với tính khả năng thích ứng cao, R thường được ưa chuộng trong lập trình có mục đích chung.

Ngôn ngữ R cũng rất hữu ích cho máy học trí tuệ nhân tạo bởi các gói như RODBC, Gmodels, Class và Tm, giúp đơn giản hóa triển khai các thuật toán máy học.

Ngôn ngữ R là một lựa chọn phổ biến trong lĩnh vực máy học và trí tuệ nhân tạo

Java

Java nằm trong danh sách các ngôn ngữ dùng trong lập trình hàng đầu cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Java là một ngôn ngữ đa dụng, cho phép người dùng xây dựng từ các trang web, phần mềm, ứng dụng di động đến dự án trí tuệ nhân tạo.

Với kiểu lập trình hướng đối tượng, Java cung cấp các tính năng mạnh mẽ và cần thiết cho việc phát triển các dự án AI.

Ngoài ra, Java luôn sở hữu một cộng đồng người dùng lớn, nơi bạn có thể tìm kiếm sự hỗ trợ từ chuyên gia và lập trình viên khác khi cần giải quyết các vấn đề trong công việc.

JavaScript

JavaScript không phải là một ngôn ngữ lập trình AI chính thống, ngôn ngữ ban đầu được thiết kế để thực hiện các tác vụ trên trình duyệt web, chẳng hạn như làm cho trang web trở nên dễ tương tác và linh động. Tuy nhiên, JavaScript đã được mở rộng cũng như sử dụng rộng rãi trong việc phát triển ứng dụng web và dự án trí tuệ nhân tạo AI.

JavaScript có thể sử dụng để thực hiện một số tác vụ liên quan đến AI và máy học thông qua các thư viện, khung công việc như TensorFlow.js, Synaptic và ConventJS. Tuy nhiên, để thực hiện các dự án AI phức tạp thường cần sử dụng các ngôn ngữ và khung công việc chuyên biệt hơn như Python với TensorFlow, PyTorch hoặc C++.

Julia

Julia là một ngôn ngữ dùng trong lập trình mới phát triển gần đây và đã trở nên phổ biến trong lĩnh vực phát triển trí tuệ nhân tạo. Ngôn ngữ kết hợp tính năng của Python về năng suất và hiệu suất của C++, làm cho Julia trở thành lựa chọn xuất sắc cho phát triển ứng dụng AI.

Một điểm mạnh quan trọng của Julia là tốc độ thực thi. Ngôn ngữ sử dụng trình biên dịch (JIT) giúp thực hiện mã rất nhanh, tương tự như C++.

Khả năng gọi mã C và Fortran dễ dàng giúp Julia sử dụng các thư viện số học chất lượng cao đã viết bằng C và Fortran. Điều này giúp Julia đạt được hiệu suất cao mà vẫn dễ sử dụng. Julia cũng có khả năng tương tác cao, có thể tích hợp dễ dàng với các ngôn ngữ lập trình và thư viện khác.

Julia là một ngôn ngữ dùng trong lập trình mới phát triển gần đây

Haskell

Haskell là một ngôn ngữ lập trình chức năng, không phải là một ngôn ngữ AI chuyên biệt. Haskell được phát triển để hỗ trợ lập trình hàm, có tính toán chất lượng cao và là một công cụ mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng, bao gồm lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, Haskell thường không được sử dụng rộng rãi trong phát triển AI so với các ngôn ngữ như Python, Java, hoặc Julia mà đã có các thư viện và khung làm việc chuyên biệt cho AI.

Tổng kết

Trên đây là 7 ngôn ngữ lập trình được ứng dụng trong những dự án AI - Machine Learning cơ bản bao gồm Python, C++, R, Java, JavaScript, Julia và Haskell. Mỗi ngôn ngữ này có các lợi thế riêng để xây dựng ứng dụng AI. Tương lai phát triển của AI hứa hẹn nhiều tiến bộ trong lĩnh vực máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.