Lập trình AI bằng Java – Những điều cần biết – Cole Blog

Trong bài viết này Cole.vn sẽ chỉ cho bạn cách học lập trình AI bằng Java, cụ thể các công nghệ, thư viện, framework cần nắm giữ như thế nào.

H2: Những đặc điểm khiến lập trình AI bằng Java khác biệt so với các ngôn ngữ khác

Trong nhiều trường hợp sử dụng, Java có thể được mệnh danh là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho các dự án trí tuệ nhân tạo AI. Nói chung, nó là một trong những ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo được yêu thích và sử dụng phổ biến nhất. Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo Java chủ yếu được sử dụng để tạo ra các giải pháp học máy, mạng nơ-ron, thuật toán tìm kiếm, lập trình di truyền và các hệ thống nhiều robot.

Đối tượng

Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo Java hướng đối tượng và có thể mở rộng, đây là những tính năng cần phải có cho các dự án AI. Công nghệ máy ảo làm cho ngôn ngữ Java trở nên linh hoạt, dễ bảo trì và minh bạch. Nó cho phép bạn xây dựng một phiên bản ứng dụng duy nhất sẽ chạy trên tất cả các nền tảng hỗ trợ Java, làm tăng giá trị cho doanh nghiệp của bạn.

Vì trí mưu trí tự tạo được liên kết ngặt nghèo với những thuật toán, nên một điểm ưu tiên nữa của Java trong lập trình AI là năng lực viết mã những loại thuật toán khác nhau .

Quy mô

Lập trình trí tuệ nhân tạo Java là một lựa chọn tốt cho các dự án quy mô lớn. Nó có bộ thu gom rác tích hợp tự động xóa dữ liệu vô dụng, tạo điều kiện trực quan hóa và kết hợp Swing và Bộ công cụ tiện ích tiêu chuẩn. Những công cụ này tạo ra đồ họa và giao diện hấp dẫn.

Một điểm mạnh nữa là hội đồng Java đáng kể với hàng triệu thành viên trên toàn quốc tế. Ngay cả một người mới khởi đầu học cũng hoàn toàn có thể thuận tiện tìm hiểu và khám phá và tạo ra những giải pháp hiệu suất cao vì luôn có người hoàn toàn có thể vấn đáp những câu hỏi của bạn. Hơn nữa, hàng ngàn hướng dẫn có ích có sẵn trên Internet không lấy phí .

H2: Một số case study tiêu biểu lập trình AI bằng Java

Robocode

Những người muốn tìm hiểu và khám phá thêm về Java, robotics, và AI, nên thử Robocode. Đây là một game show Java dựa trên mã nguồn mở được cho phép người dùng học những nguyên tắc lập trình Java. Ở đây người ta hoàn toàn có thể tạo ra một robot, chương trình kế hoạch của nó, tăng trưởng trí tuệ lập trình. Có một code robot đơn thuần, developer hoàn toàn có thể thiết kế xây dựng hành vi robot phức tạp hơn .

JOONE Neural Engine

Đây là một multi-platform được cho phép tạo ra, rèn luyện, và thử nghiệm những neural networks. JOONE gồm có những thành phần link được liên kết bởi graphical editor và được điều khiển và tinh chỉnh bằng những tập lệnh. Neural networks này được cho phép những developer sử dụng thiên nhiên và môi trường rèn luyện phân tán. Các tính năng platform chính gồm có học tập có giám sát và không được giám sát, năng lực ngữ cảnh và chính sách giải quyết và xử lý tài liệu .

Polar mobile robots

Sử dụng Java API, những developer đã kiến thiết xây dựng những robot di động cho Greenland và Nam Cực. GUI được tăng trưởng với Java Swing. Khi Swing dễ sử dụng và hoàn toàn có thể tiếp xúc trực tiếp với những thành phần, nền tảng này đã được chọn để cung ứng phương tiện đi lại trấn áp robot và chính nó .

H2: Định hướng phát triển khi chọn lập trình AI bằng Java

Java cơ bản

Muốn theo học lập trình ai bằng java thì bước đi đầu tiên phải có kiến thức về Java cơ bản cái đã.

Nắm vững những kỹ năng và kiến thức về Java core sẽ giúp bạn đi nhanh hơn trong những quy trình tiến độ tăng trưởng trung gian sắp tới .

Java hướng đối tượng

Java hầu hết dựa trên đối tượng người dùng và kiến thiết xây dựng và tăng trưởng những mạng lưới hệ thống ứng dụng thì so với Trí tuệ tự tạo cũng vậy .
Bạn phải hiểu rõ về OOP trong Java thậm chí còn phải học ở mức nâng cao thì mới mong vận dụng tốt được .

Cấu trúc dữ liệu trong lập trình trí tuệ nhân tạo Java

Phần này cực kỳ quan trọng với những lập trình viên AI, bởi hầu hết AI đều được tăng trưởng dựa trên những thuật toán .
Bạn phải giám sát sao cho AI thao tác hiệu suất cao nhất, nhanh nhất để mưu trí nhất thì việc ứng dụng thuật toán và cấu trúc tài liệu là điều không hề thiếu .
Bạn nên khám phá những thuật toán nâng cao sẽ tốt cho bản thân khi theo ngành này .

Hệ cơ sở dữ liệu

Dữ liệu, kỹ năng và kiến thức để truyền đạt – dạy lại để AI hiểu được phải đủ lớn .
Bạn không những là lập trình viên mà phải kiêm luôn những vị trí về tài liệu, phải tự mình tích lũy, nghiên cứu và phân tích và tổng hợp thì mới cung ứng đúng chuẩn cho code của mình được .

Kiến thức về toán học

Nghe có vẻ như vô lý nhưng phần nhiều những hàm giải quyết và xử lý trong AI đều tương quan đến toán – toán từ cơ bản đến nâng cao, nói chung là lượng kỹ năng và kiến thức toán bạn học ở cấp 3, luyện thi ĐH và toán ở Đại học là rất là quan trọng .
Nhất là kỹ năng và kiến thức về Phần Trăm thống kê .

Lựa chọn các framework/library phù hợp và học chúng một cách nghiêm túc

Để lập trình ai bằng java, tuỳ theo nhu cầu và định hướng mà bạn có thể có các Framework và Library khác nhau. Hãy xem các danh sách phổ biến sau đây:

Lập trình trí tuệ nhân tạo Java – Đối với hệ chuyên gia

• Apache Jena – một Framework để tạo những ứng dụng web và tài liệu được link .

• PowerLoom – một nền tảng để xây dựng các ứng dụng và hệ thống lý luận dựa trên kiến ​​thức.

  Xem thêm: giải pháp xây dựng cổng thông tin điện tử mới của học viện ngân hàng – Tài liệu text

• d3web – một công cụ lý luận với nhiều thuật toán để xử lý những yếu tố nhất định .
• Eye – một công cụ để triển khai lý luận bán ngược .
• Tweety – một tập hợp những Framework cho những góc nhìn logic của AI và trình diễn tri thức .

Đối với mạng nơ-ron

• Neuroph – một Java Framework nguồn mở để tạo mạng lưới nơ-ron .
• Deeplearning4j – một Library về Deep Learning cho JVM cũng phân phối API để tạo mạng nơ-ron .

Đối với xử lý ngôn ngữ tự nhiên

• Apache OpenNLP – bộ công cụ giải quyết và xử lý văn bản ngôn từ tự nhiên .
• Stanford CoreNLP – một Framework để triển khai những trách nhiệm NLP .

Lập trình trí tuệ nhân tạo Java – Đối với máy học

• Java-ML – một tập hợp những thuật toán học máy .
• RapidMiner – một nền tảng khoa học dữ liệu cung ứng những thuật toán học máy trải qua GUI và Java API .
• Weka – một bộ sưu tập những thuật toán học máy .
• Encog – một tập hợp những thuật toán nâng cao .
• Deep Java Library – Là một thư viện mã nguồn mở được tăng trưởng bởi AWS Labs. Nó phân phối một API Java độc lập khung trực quan để giảng dạy và thử nghiệm những quy mô học tập. Tài liệu và ví dụ có sẵn trên GitHub .

Đối với thuật toán di truyền

• Jenetic – một thuật toán di truyền tiên tiến và phát triển .
• Watchmaker – một Framework để triển khai những thuật toán di truyền .
• ECJ 23 – một Framework nghiên cứu và điều tra tương hỗ cho những thuật toán di truyền .
• JGAP ( Gói thuật toán di truyền Java ) – gồm có những thành phần lập trình di truyền .
• Eva – một Framework thuật toán OOP tiến hóa đơn thuần .

Lập trình tự động

• Spring Roo – một công cụ phát triển nhẹ từ Spring.

  Xem thêm: Tin học 12 Bài 12: Các loại kiến trúc của hệ cơ sở dữ liệu | Hay nhất Giải bài tập Tin học 12

• Acceleo – một trình tạo mã cho Eclipse từ những quy mô EMF .

Kết luận

Tuy không phải là lựa chọn số 1 cho lĩnh vực AI nhưng lập trình AI bằng Java vẫn là một đối trọng đáng gờm với phần còn lại – bạn có thể tìm hiểu thử xem, một số các ứng dụng và hệ thống AI lớn đã được viết bằng Java rồi đấy. Trên đây là một số hướng dẫn cách Học lập trình trí tuệ nhân tạo Java. Hi vọng bạn đã có thêm những thông tin hữu ích.

Source: https://vh2.com.vn
Category : Tin Học