?>

(Tiếng Việt) 5 ngôn ngữ lập trình hứa hẹn dành cho AI và Machine Learning

申し訳ありません、このコンテンツはただ今 ベトナム語 のみです。 For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language.

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) và Học máy (Machine Learning) là những lĩnh vực được quan tâm hàng đầu tại Việt Nam cũng như nhiều nước phát triển trên toàn thế giới.

Nếu bạn quan tâm đến những lĩnh vực này thì sẽ có rất nhiều lựa chọn về ngôn ngữ để bắt đầu. Ngoài ra, bạn cần có chiến lược lựa chọn ngôn ngữ đáp ứng tốt nhất nhu cầu của mình và giúp đảm bảo tương lai của bạn trong lĩnh vực AI và Học máy. Hãy cùng tìm hiểu năm ngôn ngữ hàng đầu đang mở đường cho 2 lĩnh vực này nhé.

5 programming languages

1. Python

Python là ngôn ngữ quan trọng nhất được sử dụng trong lĩnh vực AI và Học máy. Đây là một ngôn ngữ lập trình đơn giản và đã trở thành ngôn ngữ sử dụng cho AI. So với các ngôn ngữ khác, Python học nhanh hơn và giảm thời gian cần thiết để phát triển, đồng thời duy trì hỗ trợ cho lập trình hướng đối tượng, chức năng cũng như hướng thủ tục.

Nhiều bạn quyết định bắt đầu với ngôn ngữ này vì sự phổ biến của nó. Python có một cộng đồng hỗ trợ sôi nổi, bạn có thể dễ dàng tìm thấy các tài liệu hay khóa học hướng dẫn trực tuyến, diễn đàn, nhóm hỗ trợ,… giúp bạn nắm chắc kiến thức và áp dụng nhuần nhuyễn.

2. R

Ngôn ngữ R là một lựa chọn phổ biến để phân tích, thao tác và đánh giá dữ liệu thống kê. Mặc dù R được biết đến nhiều nhất như một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, nhưng một số package có sẵn khiến R đặc biệt phù hợp với học máy và AI. Chúng bao gồm RODBC, Gmodels, Class và Tm. Các gói này đơn giản hóa quá trình triển khai các thuật toán cho học máy, đặc biệt là cho các bài toán định hướng kinh doanh.

Tuy chúng có hơi phức tạp đối với những bạn mới bắt đầu tìm hiểu, tuy nhiên, sẽ giúp ích cho bạn rất nhiều khi áp dụng vào AI.

3. Lisp

Lisp đã đóng vai trò là một ngôn ngữ quan trọng cho AI và học máy kể từ khi ra đời vào năm 1958. Đây là ngôn ngữ được phát triển và sử dụng bởi cha đẻ của AI, John McCarthy. Lisp có một số ưu điểm khiến nó rất phù hợp với AI như khả năng prototyping (tạo mẫu) tuyệt vời của nó và sự hỗ trợ của nó đối với symbolic expression (biểu thức ký hiệu). Nó là một ngôn ngữ lập trình mạnh và được sử dụng trong các dự án AI lớn như Macsyma, DART, và CYC.

Ngôn ngữ Lisp phần lớn được sử dụng trong Máy học (Machine learning)/ILP sub-field bởi vì cấu trúc ký hiệu (symbolic structure) và tính khả dụng của nó.

4. Prolog

Prolog là một trong những ngôn ngữ lập trình có một số cơ chế cơ bản mà sẽ cực kỳ hữu ích trong lập trình AI. Ví dụ: nó mang đến đối sánh mẫu (pattern matching), quay lui tự động (automatic backtracking), và các cơ chế cấu trúc dữ liệu dạng cây (tree-based data structuring mechanisms). Kết hợp những cơ chế này sẽ mang đến cho bạn một framework linh hoạt trong quá trình làm việc.

Prolog được sử dụng bao quát trong các hệ chuyên gia (expert system) của AI và cũng rất hữu ích khi thực hiện các dự án y tế.

5. Java 

Java cũng là một lựa chọn tuyệt vời. Nó là một ngôn ngữ lập trình theo hướng đối tượng chú trọng đến việc cung cấp các tính năng cấp cao cần thiết trong quá trình thực hiện dự án AI, nó khả chuyển (portable), và có bộ thu dọn rác (garbage collection) gắn liền. Cộng đồng Java cũng là một điểm cộng vì khi bạn có bất kỳ thắc mắc hay vấn đề nào, thì cũng sẽ có nhiều người có thể giúp đỡ bạn.

Do tính dễ sử dụng và debug dễ dàng của Java, nó cho phép tạo ra một môi trường làm việc linh hoạt có thể giúp lập trình AI dễ dàng hơn. Các dịch vụ trọn gói và biểu diễn đồ họa của nó cũng có thể giúp tạo quy trình làm việc đơn giản hơn cho các dự án quy mô lớn. Java có thể là lựa chọn tốt nhất khi giao diện đồ họa hấp dẫn là chìa khóa cho một dự án thành công.

Nguồn: itwork.vn; tma.vn

BAPチャットボット x

  • BAP

    BAPのオフショア開発サービスに関する基本情報をご案内いたします。 以下よりご関心の項目をご選択ください:

    詳細な仕様が伝わらないなど、コミュニケーション面の心配があります。日本語でのコミュニケーションには問題ありませんか?
    開発のみならず、リリース後の保守もお願いしたいのですが可能ですか?
    オフショア開発はサービスの品質に不安がありますが、品質を保証していただけますか?
    オフショア開発は未経験です。依頼をする場合は、どのような体制でどのような資料を準備するのが一般的なのでしょうか?
    業務システムでオフショアにお願いしようと考えているが、業務や複雑な仕様でも理解することは可能ですか?
    開発現場を見に行くことは可能ですか?
    AI研究を行いたいのですが、依頼は可能でしょうか?
    開発体制・技術スキルを教えてください
    品質保証はどうされていますか。
    プロジェクトの納期をしっかり守るためにどのようなことをしていますか?
    支払タイミングは顧客の都合に合わせてくれますか?
    検収はどのように行っていますか。
    緊急対応が発生する場合、どのような体制で対応していますか。
    20/02 10:36 ✓