Với nhu cầu về kỹ năng AI ngày càng tăng, nghề nghiệp trong lĩnh vực này thành lựa chọn hấp dẫn với những người quan tâm đến phần mềm.
Theo báo cáo gần 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 cơ hội thương mại quan trọng nhất trong nền kinh tế ngày nay.
Nếu muốn tận dụng cơ hội này, bạn có thể tự hỏi nên bắt đầu từ đâu. Con đường nhanh nhất cho nghề nghiệp trong lĩnh vực AI, hoặc 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 dưới đây:
Yêu cầu code ít hơn. AI có rất nhiều thuật toán. Kiểm tra tất cả chúng có thể trở thành một công việc khó khăn. Vì thế Python thường có ích. 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 tích cực - bạn có thể tìm thấy một nhà phát triển có kinh nghiệm hơn để giúp bạn giải quyết vấn đề.
Phổ biến. Sự phổ biến của Python ngày càng tăng. Có rất nhiều khóa học, dự án mã nguồn mở và bài viết toàn diện sẽ giúp bạn nắm vững 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, vẫn còn rất nhiều chức năng cơ bản của AI được xây dựng với C++. Ngoài ra, nó là sự lựa chọn cho các chẩn đoán AI mức cao.
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 cho sự phát triển trong 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 tăng tốc phát triển rất nhiều so với các lựa chọn thay thế của nó.
Cộng đồng ấn tượng. Có rất nhiều nhà phát triển và chuyên gia có kinh nghiệm trong Java, những người cởi mở để 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.
#
Theo báo cáo gần 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 cơ hội thương mại quan trọng nhất trong nền kinh tế ngày nay.
Nếu muốn tận dụng cơ hội này, bạn có thể tự hỏi nên bắt đầu từ đâu. Con đường nhanh nhất cho nghề nghiệp trong lĩnh vực AI, hoặc 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 dưới đây:
Yêu cầu code ít hơn. AI có rất nhiều thuật toán. Kiểm tra tất cả chúng có thể trở thành một công việc khó khăn. Vì thế Python thường có ích. 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 tích cực - bạn có thể tìm thấy một nhà phát triển có kinh nghiệm hơn để giúp bạn giải quyết vấn đề.
Phổ biến. Sự phổ biến của Python ngày càng tăng. Có rất nhiều khóa học, dự án mã nguồn mở và bài viết toàn diện sẽ giúp bạn nắm vững 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, vẫn còn rất nhiều chức năng cơ bản của AI được xây dựng với C++. Ngoài ra, nó là sự lựa chọn cho các chẩn đoán AI mức cao.
Để sử dụng C++ phát triển các thuật toán AI, bạn phải là một nhà phát triển thực sự có kinh nghiệm.
Python đứng đầu trong việc phát triển AI.
3. Lisp
Lisp là một trong những ngôn ngữ lâu đời và phù hợp nhất cho sự phát triển trong 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 tăng tốc phát triển rất nhiều so với các lựa chọn thay thế của nó.
Cộng đồng ấn tượng. Có rất nhiều nhà phát triển và chuyên gia có kinh nghiệm trong Java, những người cởi mở để 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.
Theo: Nguyên Chương - VnExpress
#