Top 5 ngôn ngữ lập trình Trí tuệ nhân tạo (AI) phổ biến nhất (phần 2)

Như đã đề cập trong phần trước, chúng ta không đi tìm ngôn ngữ lập trình tối ưu nhất cho việc tạo lập các chương trình AI. Trong phần này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu một số đặc điểm của top 5 ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay.

1. Python

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình yêu thích của các nhà phát triển AI vì tính đơn giản và linh hoạt của cú pháp. Python được khuyến khích sử dụng cho học máy cho các nhà phát triển vì nó ít phức tạp hơn so với C ++ và Java.

Python cũng là một ngôn ngữ rất di động vì nó được sử dụng trên các nền tảng bao gồm Linux, Windows, Mac OS và UNIX. Nó cũng có thể tương tự từ các tính năng của nó như Tương tác, diễn giải, mô-đun, năng động, di động và mức độ cao làm cho nó độc đáo hơn Java.

Ngoài ra, Python là một chương trình đa mô hình hỗ trợ các phong cách lập trình hướng đối tượng, thủ tục và chức năng. Python hỗ trợ các mạng thần kinh và phát triển các giải pháp NLP nhờ thư viện hàm đơn giản và cấu trúc lý tưởng hơn.

Ưu điểm

  • Có rất nhiều thư viện và công cụ phong phú.
  • Hỗ trợ kiểm tra thuật toán mà không phải thực hiện chúng.
  • Python hỗ trợ thiết kế hướng đối tượng làm tăng năng suất lập trình viên.
  • So với Java và C ++, Python phát triển nhanh hơn.

Hạn chế

  • Các nhà phát triển đã quen với việc sử dụng Python sẽ gặp khó khăn trong việc điều chỉnh cú pháp hoàn toàn khác nhau khi họ thử sử dụng các ngôn ngữ khác để lập trình AI.
  • Không giống như C ++ và Java, Python hoạt động với sự trợ giúp của trình thông dịch, giúp quá trình biên dịch và thực thi chậm hơn trong quá trình phát triển AI.
  • Không phù hợp với điện toán di động. Đối với AI dùng cho các ứng dụng di động, Python không phù hợp do ngôn ngữ yếu cho điện toán di động.

2. C ++

C ++ là ngôn ngữ máy tính nhanh nhất, tốc độ của nó được đánh giá cao cho các dự án lập trình AI cần kíp về thời gian. Nó cung cấp khả năng thực thi nhanh hơn và có ít thời gian phản hồi hơn được áp dụng trong các công cụ tìm kiếm và phát triển các trò chơi máy tính.

Ngoài ra, C ++ cho phép sử dụng rộng rãi các thuật toán và hiệu quả trong việc sử dụng các kỹ thuật AI thống kê. Một yếu tố quan trọng khác là C ++ hỗ trợ sử dụng lại các chương trình đang phát triển do kế thừa và ẩn dữ liệu do đó hiệu quả về thời gian và chi phí.

C ++ thích hợp cho việc học máy và mạng lưới thần kinh.

Ưu điểm

  • Tốt cho việc tìm giải pháp cho các vấn đề AI phức tạp.
  • Giàu chức năng thư viện và bộ sưu tập công cụ lập trình.
  • C ++ là một chương trình đa mô hình hỗ trợ các nguyên tắc hướng đối tượng, do đó hữu ích trong việc đạt được dữ liệu có tổ chức.

Hạn chế

  • Kém đa nhiệm: C ++ chỉ phù hợp để thực hiện lõi hoặc cơ sở của các hệ thống hoặc thuật toán cụ thể.
  • Do đó, nó tuân theo cách tiếp cận từ dưới lên, rất phức tạp, gây khó khăn cho các nhà phát triển người mới sử dụng nó để viết chương trình AI.

3. Java

Java  là một lựa chọn khác để trả lời câu hỏi ngôn ngữ lập trình nào nào được sử dụng cho trí tuệ nhân tạo? Nó là ngôn ngữ lập trình AI có thể chạy trên bất kỳ nền tảng nào hỗ trợ nó mà không cần biên dịch lại.

Java là một trong những thứ được sử dụng phổ biến nhất và không chỉ trong phát triển AI. Nó chuyển đổi được một phần chính của cú pháp từ C và C ++ bên cạnh phần ít các công cụ của chúng. Java không chỉ thích hợp cho NLP và các thuật toán tìm kiếm mà còn cho các mạng thần kinh.

Ưu điểm

  • Rất di động; thật dễ dàng để thực hiện trên các nền tảng khác nhau vì Công nghệ máy ảo.
  • Không giống như C ++, Java rất đơn giản để sử dụng và thậm chí gỡ lỗi.
  • Có trình quản lý bộ nhớ tự động giúp giảm bớt công việc của nhà phát triển.

Nhược điểm

  • Tuy nhiên, Java chậm hơn C ++, nó có tốc độ thực thi ít hơn và thời gian phản hồi nhiều hơn.
  • Mặc dù có tính di động cao, nhưng trên các nền tảng cũ hơn, java sẽ yêu cầu thay đổi mạnh mẽ về phần mềm và phần cứng để tạo điều kiện.
  • Java cũng là một ngôn ngữ AI lập trình nói chung chưa trưởng thành vì vẫn còn một số phát triển đang diễn ra như JDK 1.1 trong bản beta.

Theo: existek.com

Đọc tiếp:

Nội dung của bài viết này có ích với bạn không? Hãy cho chúng tôi biết bằng cách comment phía dưới bài viết này nhé.

Những đánh giá và đóng góp của bạn sẽ tiếp thêm động lực để chúng tôi phát triển thêm về nội dung và chủ đề liên quan.

Chân thành cám ơn!

 

 

Bài viết liên quan:

Phản hồi

phản hồi

0 replies

Leave a Reply

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Website này sử dụng Akismet để hạn chế spam. Tìm hiểu bình luận của bạn được duyệt như thế nào.