TOP 5 NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH CHO TRÍ TUỆ NHÂN TẠO AI – https://vh2.com.vn

Lập trình AI là một bước tiến của công nghệ đã mang lại hiệu quả và lợi ích tối ưu cho các hoạt động của công ty và cuộc sống của mọi người. AI đã mang đến một cấp độ công nghệ thông minh khác cho các ngành công nghiệp khác nhau và triển vọng về tiềm năng của nó vẫn phát triển với kỳ vọng rằng nó sẽ đạt đến trí thông minh của con người. Điều này là do các nhà phát triển sẵn sàng khám phá, thử nghiệm và triển khai các khả năng của nó để đáp ứng nhiều nhu cầu cần thiết của con người và tổ chức.

Cũng giống như trong quy trình tăng trưởng hầu hết những ứng dụng ứng dụng, một nhà tăng trưởng có nhiều ngôn ngữ khác nhau để sử dụng trong việc viết AI. Tuy nhiên, không có ngôn ngữ lập trình tuyệt vời nào được coi là ngôn ngữ lập trình tốt nhất được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo. Quá trình tăng trưởng phụ thuộc vào vào tính năng mong ước của ứng dụng AI đang được tăng trưởng. Cho đến nay, AI đã đạt được trí mưu trí sinh trắc học, mạng lưới hệ thống lái tự động hóa cho xe hơi tự lái và những ứng dụng khác nhu yếu ngôn ngữ mã hóa trí tuệ nhân tạo khác nhau cho những dự án Bất Động Sản tăng trưởng của họ .
Java, Python, Lisp, Prolog và C + + là ngôn ngữ lập trình AI chính được sử dụng cho trí tuệ nhân tạo có năng lực phân phối những nhu yếu khác nhau trong việc tăng trưởng và phong cách thiết kế những ứng dụng khác nhau. Nhà tăng trưởng tùy thuộc vào việc lựa chọn ngôn ngữ AI nào sẽ cung ứng những công dụng và tính năng mong ước của những nhu yếu ứng dụng .

NGÔN NGỮ MÁY TÍNH ĐƯỢC SỬ DỤNG CHO AI

    1. PYTHON

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình yêu quý của những nhà tăng trưởng trong việc tăng trưởng AI vì sự đơn thuần về cú pháp và tính linh động của nó. Python rất khuyến khích học máy cho những nhà tăng trưởng vì nó ít phức tạp hơn so với C + + và Java. Nó cũng là một ngôn ngữ di động vì nó được sử dụng trên những nền tảng gồm có Linux, Windows, Mac OS và UNIX. Nó cũng được yêu dấu từ những tính năng của nó như Tương tác, thông dịch, mô-đun, động, di động và mức độ cao khiến nó trở nên độc lạ hơn Java .
Ngoài ra, Python là một chương trình đa quy mô tương hỗ những kiểu lập trình hướng đối tượng người tiêu dùng, thủ tục và tính năng. Python tương hỗ mạng nơ-ron và tăng trưởng những giải pháp NLP nhờ vào thư viện hàm đơn thuần và cấu trúc lý tưởng hơn .
https://www.python.org/

Ưu điểm

– Python có rất nhiều thư viện và công cụ nhiều mẫu mã và phong phú .
– Hỗ trợ kiểm tra thuật toán mà không cần phải thực thi chúng .
– Python tương hỗ phong cách thiết kế hướng đối tượng người tiêu dùng làm tăng hiệu suất của lập trình viên .
– So với Java và C + +, Python tăng trưởng nhanh hơn .

Hạn chế

– Các nhà tăng trưởng quen với việc sử dụng Python gặp khó khăn vất vả trong việc kiểm soát và điều chỉnh những cú pháp trọn vẹn khác khi họ cố gắng nỗ lực sử dụng những ngôn ngữ khác để lập trình AI .
– Không giống như C + + và Java, python hoạt động giải trí với sự trợ giúp của trình thông dịch khiến quy trình biên dịch và thực thi chậm hơn trong quy trình tăng trưởng AI .
– Không thích hợp cho điện toán di động. Đối với AI dành cho những ứng dụng di động, Python không tương thích do ngôn ngữ yếu dành cho điện toán di động .

     2. C ++

C + + là ngôn ngữ máy tính sớm nhất có thể, vận tốc của nó được nhìn nhận cao cho những dự án Bất Động Sản lập trình AI nhạy cảm với thời hạn. Nó cung ứng năng lực thực thi nhanh hơn và có ít thời hạn phản hồi hơn, được vận dụng trong những công cụ tìm kiếm và tăng trưởng game show máy tính. Ngoài ra, C + + được cho phép sử dụng thoáng đãng những thuật toán và sử dụng hiệu suất cao những kỹ thuật AI thống kê. Một yếu tố quan trọng khác là C + + tương hỗ tái sử dụng những chương trình đang tăng trưởng do tính thừa kế và ẩn dữ liệu do đó hiệu suất cao về thời hạn và tiết kiệm chi phí ngân sách .
C + + thích hợp cho học máy và mạng nơ-ron .
https://isocpp.org/

Ưu điểm

– Tốt cho việc tìm kiếm giải pháp cho những yếu tố phức tạp của AI .
– Phong phú về công dụng thư viện và bộ sưu tập công cụ lập trình .
– C + + là một chương trình đa quy mô tương hỗ những nguyên tắc hướng đối tượng người tiêu dùng do đó rất hữu dụng trong việc đạt được tài liệu có tổ chức triển khai .

Hạn chế

– Kém đa nhiệm ; C + + chỉ thích hợp để tiến hành lõi hoặc cơ sở của những mạng lưới hệ thống hoặc thuật toán đơn cử .
– Do đó, nó tuân theo giải pháp từ dưới lên, rất phức tạp, khiến những nhà tăng trưởng mới khởi đầu gặp khó khăn vất vả khi sử dụng nó để viết những chương trình AI .

    3. JAVA

Java là một ngôn ngữ lập trình khác để trả lời ‘ngôn ngữ máy tính nào được sử dụng cho trí tuệ nhân tạo?’ Java cũng là một ngôn ngữ đa mô hình tuân theo các nguyên tắc hướng đối tượng và nguyên tắc Đọc / Chạy một lần ở mọi nơi (WORA). Nó là một 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 ứng dụng được sử dụng thông dụng nhất và không riêng gì trong tăng trưởng AI. Nó bắt nguồn một phần chính trong cú pháp của nó từ C và C + + cùng với những công cụ nhỏ hơn của chúng. Java không chỉ thích hợp cho NLP và những thuật toán tìm kiếm mà còn cho những mạng nơ-ron .
https://go.java/?intcmp=gojava-banner-java-com

Ưu điểm

– Rất di động ; nó thuận tiện tiến hành trên những nền tảng khác nhau nhờ Công nghệ Máy ảo .
– Không giống như C + +, Java rất dễ sử dụng và thậm chí còn hoàn toàn có thể gỡ lỗi .
– Có trình quản trị bộ nhớ tự động hóa giúp giảm bớt việc làm của nhà tăng trưởng .

Nhược điểm

– Tuy nhiên, Java chậm hơn C + +, nó có vận tốc thực thi thấp hơn và nhiều thời hạn phản hồi hơn .
– Mặc dù có tính di động cao, trên những nền tảng cũ hơn, java sẽ nhu yếu những đổi khác đáng kể về ứng dụng và phần cứng để tạo điều kiện kèm theo thuận tiện .
– Java cũng là một ngôn ngữ lập trình AI nói chung còn non nớt vì vẫn còn một số ít tăng trưởng đang diễn ra như JDK 1.1 trong bản beta .

      4. LISP

LISP là một ngôn ngữ khác được sử dụng để tăng trưởng trí tuệ nhân tạo. Nó là một họ ngôn ngữ lập trình máy tính và là ngôn ngữ lập trình truyền kiếp thứ hai sau Fortran. LISP đã tăng trưởng theo thời hạn để trở thành ngôn ngữ can đảm và mạnh mẽ và năng động trong lập trình .
Một số người coi LISP là ngôn ngữ lập trình AI tốt nhất do sự ưu tiên của sự tự do mà nó mang lại cho những nhà tăng trưởng. LISP được sử dụng trong AI vì tính linh động của nó để nhanh gọn tạo mẫu và thử nghiệm, do đó tạo điều kiện kèm theo cho LISP tăng trưởng thành một ngôn ngữ AI tiêu chuẩn. Ví dụ, LISP có một mạng lưới hệ thống vĩ mô duy nhất tạo điều kiện kèm theo thuận tiện cho việc tò mò và tiến hành những Lever Thông minh Trí tuệ khác nhau .
LISP, không giống như hầu hết những ngôn ngữ lập trình AI, hiệu suất cao hơn trong việc xử lý những yếu tố đơn cử vì nó thích ứng với nhu yếu của những giải pháp mà nhà tăng trưởng đang viết. Nó rất thích hợp trong những dự án Bất Động Sản logic quy nạp và học máy .
https://common-lisp.net/

Ưu điểm

– Mã hóa nhanh và hiệu suất cao vì nó được tương hỗ bởi trình biên dịch thay vì trình thông dịch .
– Trình quản trị bộ nhớ tự động hóa được ý tưởng cho LISP, do đó, nó có một bộ sưu tập rác .
– LISP phân phối quyền trấn áp đơn cử so với những mạng lưới hệ thống dẫn đến việc sử dụng chúng tối đa .

Hạn chế

– Rất ít lập trình viên quen với lập trình Lisp .
– Là một ngôn ngữ lập trình mưu trí nhân tạo cổ xưa, LISP nhu yếu thông số kỹ thuật ứng dụng và phần cứng mới để phân phối việc sử dụng .

     5. PROLOG

Prolog cũng là một trong những ngôn ngữ lập trình truyền kiếp nhất do đó cũng thích hợp cho sự tăng trưởng của lập trình AI. Giống như Lisp, nó cũng là một ngôn ngữ máy tính chính cho trí tuệ nhân tạo. Nó có những cơ chế tạo điều kiện kèm theo cho những nhà tăng trưởng khuôn khổ linh động thích thao tác với. Nó là một ngôn ngữ dựa trên quy tắc và ngôn ngữ khai báo vì nó chứa những dữ kiện và quy tắc chỉ định ngôn ngữ mã hóa trí tuệ nhân tạo của nó .
Prolog tương hỗ những chính sách cơ bản như đối sánh tương quan mẫu, cấu trúc tài liệu dựa trên cây và bẻ khóa ngược tự động hóa thiết yếu cho lập trình AI. Ngoài việc sử dụng thoáng rộng trong những dự án Bất Động Sản AI, Prolog còn được sử dụng để tạo ra những mạng lưới hệ thống y tế .
https://www.swi-prolog.org/

Ưu điểm

– Prolog có một list tích hợp giải quyết và xử lý thiết yếu trong việc trình diễn cấu trúc tài liệu dựa trên cây .

– Hiệu quả để tạo mẫu nhanh cho các chương trình AI được phát hành mô-đun thường xuyên.

– Cho phép tạo cơ sở tài liệu đồng thời với việc chạy chương trình .

Hạn chế

– Mặc dù prolog đã cũ nhưng nó vẫn chưa được tiêu chuẩn hóa trọn vẹn ở chỗ 1 số ít tính năng khác nhau khi tiến hành khiến việc làm của nhà tăng trưởng trở nên cồng kềnh .

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