فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
افزایش تقاضا برای هوش مصنوعی استخدام تعداد فزاینده ای از مهندسان، محققان و برنامه نویسان را ضروری کرده است. تصور وجود بدون تأثیر یا مشارکت هوش مصنوعی غیرممکن است. هوش مصنوعی همه جا حاضر است، از جستجوی شغل گرفته تا شناسایی ایمیل های هرزنامه، اشتراک گذاری سواری گرفته تا ارتباطات رسانه های اجتماعی، و زندگی ما را بهتر و آسان تر می کند.
هوش مصنوعی می تواند به شرکت شما در صرفه جویی در زمان و هزینه با خودکارسازی و بهبود رویه های منظم کمک کند. هنگامی که هوش مصنوعی در جای خود قرار گرفت، می توانید مطمئن باشید که آن فعالیت ها سریع تر، دقیق تر و قابل اعتمادتر از یک فرد تکمیل می شوند. با این حال، برای اینکه هوش مصنوعی را در سیستم ها و خدمات شرکت خود بگنجانید، به توسعه دهندگان نرم افزاری نیاز دارید که قادر به انجام این کار باشند.
علاوه بر این، این توسعه دهندگان باید با بهترین زبان های هوش مصنوعی آشنا باشند. هر زبانی مجموعه ای از نقاط قوت و محدودیت ها و همچنین ویژگی های متمایز خود را دارد. این به شما بستگی دارد که تعیین کنید کدام ویژگی برای نیازهای شما مناسب است.
بیایید شروع کنیم و برخی از بهترین زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی را بررسی کنیم.
1. پــایتــون
پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا، تفسیر شده و شی گرا است که بر ایده آل های خوانایی و سادگی کد تاکید دارد. در حال حاضر، ممکن است پایتون را پیشروی همه زبانهای دیگر بدانید. نحو ساده پایتون مسئول افزایش محبوبیت آن است. علاوه بر این، نحو مختصر به شما این امکان را میدهد که زمان بیشتری را برای توسعه ساختار بنیادی صرف کنید و پایتون را به گزینهای عالی برای رویههای یادگیری ماشین تبدیل میکند.
کاربرپسند بودن پایتون بیش از هر چیز دیگری مهم است تا آن را به بهترین گزینه در میان مهندسان هوش مصنوعی تبدیل کند. با این حال، عملکرد بالایی دارد و به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد زبان برنامه نویسی قادر به انجام مراحل پیچیده برای طیف گسترده ای از مشاغل و پلتفرم ها.
از نظر فناوری فعلی، مهمترین دلیلی که پایتون معمولاً در صدر قرار دارد این است که چارچوبهای مخصوص هوش مصنوعی برای این زبان ساخته شده است. TensorFlow، یک ابزار منبع باز طراحی شده به ویژه برای یادگیری ماشینی که می تواند برای عمق استفاده شود شبکه های عصبی آموزش و استنباط، یکی از محبوب ترین است. از دیگر چارچوب های مبتنی بر هوش مصنوعی عبارتند از:
- یادگیری - یک کتابخانه پایتون برای آموزش مدل های یادگیری ماشین.
- کراس یک رابط برنامه نویسی برای محاسبات پیچیده ریاضی است.
- PyTorch یک کتابخانه پایتون برای پردازش زبان بصری و طبیعی است.
- تیانو بسته ای است که به شما امکان تعریف، بهینه سازی و ارزیابی عبارات ریاضی را می دهد.
2. ++C
C++ یک پسوند زبان کامپیوتری است که ممکن است برای ایجاد استفاده شود شبکه های عصبی. سرعت C++ مهمترین مزیت است زیرا توسعه هوش مصنوعی به محاسبات پیچیده نیاز دارد و این زبان می تواند محاسبات را سرعت بخشد. دارای کنترل حافظه سطح پایین است و از برنامه های دارای دارایی، برنامه های کاربردی حیاتی و غیره پشتیبانی می کند.
سی پلاس پلاس سینتکس پیچیده ای دارد اما نسبت به زبان های دیگر مانند جاوا ارزان تر است. C++ ممکن است در برنامه نویسی هوش مصنوعی برای بهینه سازی و رتبه بندی موتورهای جستجو استفاده شود.
یکی از دلایل این امر انعطاف پذیری گسترده این زبان است که آن را برای برنامه های کاربردی با منابع فشرده ایده آل می کند. C++ یک زبان برنامه نویسی سطح پایین است که مدیریت مدل هوش مصنوعی را در تولید بهبود می بخشد. و در حالی که C++ ممکن است اولین گزینه برای برنامه نویسان هوش مصنوعی نباشد، شایان ذکر است که بسیاری از چارچوب های یادگیری ماشینی و عمیق در C++ توسعه یافته اند.
TensorFlow، محبوب ترین فریم ورک یادگیری ماشینی، به زبان C++ نوشته شده است. همچنین برای ساخت معماری کانولوشن برای جاسازی سریع ویژگی استفاده شد چارچوب یادگیری عمیق (کافه).
3. زبان برنامه نویسی R
R پرکاربردترین زبان استاندارد است و اساساً برای تجزیه و تحلیل آماری و نمایش داده های گرافیکی طراحی شده است. این یک زبان برنامه نویسی محبوب در بین داده کاوی ها و آماردانان است. منبع باز است و جامعه هوش مصنوعی قابل توجهی دارد. R به طور قابل توجهی برای تحقیقات هوش مصنوعی که شامل تجزیه و تحلیل سریهای زمانی، آزمایشهای آماری، مدلسازی خطی و غیرخطی و خوشهبندی است، مؤثر است.
این زبان شی گرا، قابل گسترش است و اجازه می دهد اشیا توسط زبان های دیگر دستکاری شوند. کارایی R در پردازش و تحلیل داده ها یکی از مهمترین مزایای آن است. همچنین مهارت های نمودارگیری عالی دارد. از طرف دیگر، یادگیری R دشوار است. کند و دارای نقص امنیتی است.
بستههای توسعهیافته را باید بیش از قابلیتهای عمومی R در نظر گرفت. بستههایی مانند Gmodels، RODBC، OneR و Tm پشتیبانی گستردهای از عملیات یادگیری ماشین ارائه میکنند. هنگامی که شروع به یادگیری کردید، خواهید دید که آمار پایه و اساس هوش مصنوعی و ML است. وضعیت منبع باز R نشان می دهد که استفاده از آن رایگان است. این پایگاه کاربری قابل توجهی دارد.
4. جاوا
زبان برنامه نویسی جاوا یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و همه منظوره است. برنامه نویسی شی گرا زبان نحو جاوا با زبان های C و C++ قابل مقایسه است. با این حال، جاوا باید خودکفا باشد و حداقل وابستگی دارد. JAVA بدون شک پرکاربردترین زبان روی کره زمین برای فعالیت های مختلف است که هوش مصنوعی یکی از آنهاست.
وجود فناوری ماشین مجازی مهمترین مزیت استفاده از زبان برنامه نویسی JAVA است. JVM دقیقا چه کاری انجام می دهد؟ خوب، ماشین مجازی جاوا فرآیند پیاده سازی را ساده می کند و در زمان و انرژی شما از کامپایل کردن بارها و بارها برنامه صرفه جویی می کند.
Big Data و AI به طور جدایی ناپذیری به هم مرتبط هستند و برجسته ترین چارچوب های Big Data مانند Fink، Hadoop، Hive و Spark به زبان جاوا نوشته شده اند. همچنین تعدادی چارچوب توسعه هوش مصنوعی از جمله Weka، Java-ML، H2O، DeepLearning4j، و MOA، OenNLP، Kubeflow، کتابخانه Deep Java، Neuroph را ارائه می دهد.
5. اسکالا
اسکالا یک زبان برنامه نویسی است که به صورت ایستا تایپ، سطح بالا، شی گرا و کاربردی است. این برنامه با هدف بهره مندی از مزایای جاوا و در عین حال کاهش برخی از معایب آن ایجاد شده است. اسکالا روش بهتری برای ساخت نرم افزار هوشمند با استفاده از محیط ماشین مجازی جاوا (JVM) ایجاد کرد. با جاوا و جاوا اسکریپت سازگار است و توسعه را آسانتر، سریعتر و سازندهتر میکند
اسکالا در نتیجه این ویژگی ها به یک جزء ضروری از سیستم های تجزیه و تحلیل داده ها مانند Apache Flink، Apache Spark، Apache Kafka و Akka Stream تبدیل شده است. اشکالات اصلی اسکالا شامل عدم پشتیبانی جامعه، پذیرش محدود، محدودیتهای سازگاری با عقب و منحنی یادگیری بالا است.
Breeze محبوب ترین ابزار یادگیری ماشین برای Scala است. این کتابخانه ترکیبی از عملکرد Matlab و کتابخانه NumPy پایتون است. این از ادغام پروژه های ScalaNLP و Scala به وجود آمد. Breeze شامل بسیاری از قابلیت های محاسباتی مورد نیاز برای ایجاد سیستم های هوش مصنوعی فعلی است.
6. جولیا
جولیا یکی دیگر از محصولات رده بالا است که به رسمیت شناخته شده یا حمایت جامعه که شایسته آن است را دریافت نکرده است. با این حال، ویژگی های آن ناامید کننده نیست. این زبان برنامه نویسی برای مشاغل مختلف مفید است، اما در اعداد و تجزیه و تحلیل داده ها عالی است.
جولیا یکی دیگر از محصولات رده بالا است که به رسمیت شناخته شده یا حمایت جامعه که شایسته آن است را دریافت نکرده است. با این حال، ویژگی های آن ناامید کننده نیست. این زبان برنامه نویسی برای مشاغل مختلف مفید است، اما در اعداد و تجزیه و تحلیل داده ها عالی است.
جولیا DataFrames را برای مقابله با مجموعه داده ها و انجام تبدیل داده های معمولی برای تجزیه و تحلیل آماری و علم داده ارائه می دهد. بسته های JuliaGraphs به شما امکان می دهند با داده های ترکیبی کار کنید. جولیا با استفاده از درایورهای JDBC، ODBC و Spark با پایگاه داده ها به خوبی کار می کند. این زبان ایده آل برای ایجاد است یادگیری عمیق کد در باطن jl و Flux.jl ابزارهای بومی جولیا و بسیار قوی برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند.
7. زنگ
Rust یک زبان برنامه نویسی چند پارادایم است که سرعت، ایمنی و همزمانی را در اولویت قرار می دهد. Rust دارای نحوی قابل مقایسه با C++ است، اگرچه به طور قابل توجهی از نظر حافظه ایمن تر است. نشانگرهای پوچ، نشانگرهای آویزان و مسابقه داده مجاز نیستند. حافظه و سایر منابع با استفاده از یک روش تخصصی مدیریت می شوند که مدیریت قابل پیش بینی را با هزینه کمی ارائه می دهد، نه از طریق جمع آوری خودکار زباله.
در نظرسنجی سالانه توسعه دهندگان StackOverflow، زبان برنامه نویسی منبع باز محبوب ترین زبان شناخته شد. بسیاری از مشاغل فناوری اطلاعات از اصول Rust در پروژه های خود استفاده می کنند. مایکروسافت از اصول Rust در پروژه منبع باز ورونا خود استفاده کرد. Rust به عنوان یک زبان آزمایشی برای برنامه نویسی زیرساخت ایمن در نظر گرفته می شود.
Rust یک زبان چالش برانگیز برای یادگیری است زیرا به درک ایده های برنامه نویسی شی گرا نیاز دارد. این یک کامپایلر کند و در نتیجه فایل های باینری عظیمی دارد. فقط چند کتابخانه یادگیری ماشینی وجود دارد که به صراحت در Rust توسعه یافته است. با این حال، اتصالات متعدد به مشترک فراگیری ماشین فریمورک هایی مانند PyTorch یا TensorFlow برای توسعه دهندگان در دسترس هستند.
8. شلی زبان
از دهه 1960، Lisp به طور گسترده برای مطالعات علمی در رشته های زبان های طبیعی، اثبات قضیه و حل مسائل هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفته است. Lisp در ابتدا به عنوان یک زبان ریاضی کاربردی برای برنامه نویسی طراحی شد، اما به سرعت به یک گزینه محبوب در میان توسعه دهندگان هوش مصنوعی تبدیل شد.
مهمتر از آن، خالق لیسپ (جان مک کارتی) یک چهره اصلی در زمینه هوش مصنوعی بود و بسیاری از کارهای او برای مدت طولانی اجرا شده بود.
انگیزه اولیه برای توسعه Lisp ایجاد یک نمایش ریاضی قابل اجرا در کد بود. به دلیل این مزیت ذاتی، به سرعت به زبان انتخابی برای تحقیقات هوش مصنوعی تبدیل شد. بسیاری از مفاهیم علوم کامپیوتر مانند بازگشت، ساختارهای داده درختی و تایپ پویا در Lisp اختراع شدند.
Lisp فوق العاده کارآمد است و اجرای بسیار سریع برنامه را امکان پذیر می کند. برنامههای Lisp کوچکتر، طراحی سریعتر، عملکرد سریعتر و نگهداری آسانتر از آنها هستند C++ یا جاوا برنامه های کاربردی.
9. مقدمه
Prolog، یکی از اولین زبان های برنامه نویسی، یک چارچوب پیچیده است که با سه عنصر کار می کند: حقایق، قوانین و اهداف. یک توسعهدهنده باید هر سه قطعه را قبل از اینکه Prolog روابطی بین آنها ایجاد کند، شناسایی کند تا با بررسی حقایق و قوانین به یک نتیجهگیری خاص برسد.
Prolog قادر به درک و تطبیق الگوها، یافتن و ساختاردهی منطقی داده ها، و به طور خودکار پس انداز کردن فرآیند برای کشف مسیر بهتر است. به طور کلی، بهترین کاربرد این زبان در هوش مصنوعی برای حل مسئله است، جایی که Prolog به دنبال راهحل یا چندین راهحل میگردد.
در نتیجه در چت بات ها و دستیاران مجازی مانند واتسون IBM استفاده می شود. Prolog ممکن است به اندازه پایتون یا جاوا متنوع یا ساده نباشد، اما ممکن است بسیار مفید باشد. Prolog برای توسعه تعدادی از کتابخانه های هوش مصنوعی استفاده شده است. برای مثال Zamia-AI چارچوبی است که اجزا و ابزارهایی را برای توسعه سیستمهای پردازش گفتار و زبان طبیعی منبع باز ارائه میدهد.
مبتنی بر Prolog فراگیری ماشین مجموعه داده های بسته های mlu، cplint و cplint نیز برای ساختن هوش مصنوعی بسیار مفید هستند.
نتیجه
ادغام نرمافزار هوش مصنوعی در یک محیط کسبوکار متنوع، استفاده از طیف وسیعی از موارد را ضروری میکند ابزار برنامه نویسیمانند چندین زبان، چارچوب و کتابخانه. این فناوریها اغلب به درجات فوقالعادهای از شایستگی و تخصص نیاز دارند.
همه زبانهای ذکر شده در بالا، گزینههای عالی برای پروژههای هوش مصنوعی هستند. این به سادگی انتخاب پروژه ایده آل برای نیازهای شماست. با درک اولیه پروژه، می توانید مناسب ترین زبان را انتخاب کنید و کارایی شرکت خود را افزایش دهید. در پروژه هوش مصنوعی بعدی خود موفق باشید!
پاسخ دهید