بهترین زبان هوش مصنوعی - 6 زبان برتر برنامه نویسی هوش مصنوعی

خیلی از شماها به هوش مصنوعی علاقه دارید اما نمی‌دانید با چه زبانی شروع به یادگیری هوش مصنوعی کنید. به نظر شما بهترین زبان هوش مصنوعی، چه زبانی است؟ هم‌رویشی‌های عزیز، با مطالعه این مقاله خیلی سریع با 6تا از بهترین زبان های هوش مصنوعی آشنا می‌شوید. با ما همراه باشید!

اگر شرکت شما به دنبال استفاده از هوش مصنوعی است، چندین زبان مهم وجود دارد که باید آنها را به مجموعه ابزار توسعه دهندگان خود بیفزاید.

امروزه همه با هوش مصنوعی آشنایی نسبی دارند، به ویژه کسب‌وکارهایی که به دنبال سرعت بخشیدن به رشد تجاري خود نسبت به گذشته هستند. با استفاده از هوش مصنوعی، کسب‌وکار شما می‌تواند با اتوماسیون و بهینه‌سازی فرایندهای معمول، در وقت و هزینه صرفه‌جویی کند. هنگامی که هوش مصنوعی در جای خود بکار گرفته شده باشد، می‌توانید مطمئن شوید که این وظایف سریع‌تر و با دقت و قابلیت اطمینان بیشتر از آنچه که توسط یک انسان قابل دستیابی است انجام خواهد شد.

علاوه بر این، هوش‌مصنوعی به طور نمایی در تصمیم‌گیری‌های تجاری براساس ورودی از منابع مختلف (‏مانند ورودی مشتری یا داده‌های جمع‌آوری‌شده)‏ سریع‌تر عمل می‌کند. هوش‌مصنوعی می‌تواند به عنوان چت بات، در برنامه‌های کاربردی تلفن همراه و وب، در ابزارهای تحلیلی بکار گرفته شود، هوش مصنوعی در ابزار‌های تحلیلی برای شناسایی الگوهایی استفاده می‌شود که می‌تواند به بهینه‌سازی راه‌حل‌ها برای هر فرآیند مشخص کمک کند، و این لیست ادامه می‌یابد. در واقع، موارد کمی وجود دارند که هوش مصنوعی نتواند آن‌ها را تقویت کند.

اما برای استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌ها و خدمات‌دهی شرکت خود، شما به مهندسان نرم‌افزاری نیاز دارید که با این وظایف آشنایی کامل دارند. علاوه بر این، توسعه دهندگان باید بهترین زبان‌ها را برای بکارگیری هوش مصنوعی بدانند.

هم رویش منتشر کرده است:

آموزش شبکه عصبی مصنوعی -- از صفر به زبان ساده

این زبان‌ها کدامند؟ چندین مورد وجود دارد که می‌توانند به تحقق استفاده‌ی شما از هوش‌مصنوعی کمک کنند. بیایید به سراغ این موضوع برویم و نگاهی به برخی از بهترین زبان‌های موجود برای هوش مصنوعی بیندازیم.

Python

اگرچه قبل از اینکه هوش‌مصنوعی برای کسب‌وکارها حیاتی شود پایتون ایجاد شده بود، با اين حال یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها برای هوش مصنوعی است. پایتون پر استفاده‌ترین زبان برای یادگیری ماشین است (‏که تحت حمايت هوش مصنوعی است)‏. یکی از دلایل اصلی که پایتون در توسعه AI بسیار محبوب است این است که به عنوان یک ابزار قدرتمند براي تجزیه و تحلیل داده ایجاد شده‌ و همیشه در زمینه کلان داده‌ها محبوب بوده‌است.

در مورد تکنولوژی‌های مدرن، مهم‌ترین دلیل اینکه چرا پایتون همیشه در صدر قرار دارد این است که چارچوب‌های خاص AI وجود دارند که توسط زبان ایجاد شده‌اند. یکی از محبوب‌ترین آن‌ها، TensorFlow است که یک کتابخانه منبع باز است که به طور خاص برای یادگیری ماشین ایجاد شده‌است و می‌تواند برای آموزش و ايجاد واسط کاربری براي شبکه‌های عصبی عمیق مورد استفاده قرار گیرد. دیگر چارچوب‌های مبتنی بر هوش مصنوعی عبارتند از:

scikit-learnبرای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
PyTorchبرای پردازش زبان طبیعی و بصری استفاده می‌شود.
Kerasبه عنوان یک رابط کد برای محاسبات پیچیده ریاضی به کار می‌رود.
Theanoبرای تعریف، بهینه‌سازی و ارزیابی عبارات ریاضی استفاده می‌شود.

پایتون یکی از ساده‌ترین زبان‌ها برای یادگیری و استفاده است.

Lisp

Lisp از دهه ۶۰ میلادی وجود داشته‌است و به طور گسترده‌ای برای تحقیقات علمی در زمینه‌های زبان‌های طبیعی، اثبات قضای و حل مسائل هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفته‌است. Lisp در اصل به عنوان یک نماد عملی ریاضی برای برنامه‌ها ایجاد شد، اما در نهایت تبدیل به بهترین گزینه برای توسعه دهندگان در زمینه AI شد.

با اینکه Lisp دومین زبان برنامه‌نویسی است که هنوز هم استفاده می‌شود، اما شامل چندین ویژگی است که برای پروژه‌های موفق AI حیاتی هستند:

نمونه‌سازی سریع.
ایجاد شی پویا.
جمع‌آوری اجباری زباله.
ساختار داده‌هایی كه می‌توانند به صورت برنامه‌ها اجرا شوند.
برنامه‌ها می‌توانند به عنوان داده اصلاح شوند.
از حالت بازگشت به عنوان یک ساختار کنترلی استفاده می‌شود نه به عنوان حلقه‌ی تکرار.
قابلیت‌های عظیم پردازش اطلاعات نمادین.
برای سهولت برنامه‌نویسی تعاملی، از Read-Eval-Print-Loop استفاده‌ می‌شود.

از همه مهم‌تر، کسی که Lisp (‏John McCarthy)‏ را ایجاد کرد، در زمینه AI بسیار تاثیرگذار بود، بنابراین بسیاری از کارهای او برای مدتی طولانی مورد استفاده قرار گرفته است.

Java

ناگفته نماند که جاوا زبان مهمی برای AI است. یکی از دلایل آن این است که چقدر این زبان در توسعه برنامه‌های کاربردی تلفن همراه رایج است. و با توجه به این که بسیاری از برنامه‌های تلفن همراه از AI بهره می‌برند، این یک تطابق عالی است.

جاوا نه تنها می‌تواند با TensorFlow کار کند، بلکه دارای کتابخانه‌ها و چارچوب‌های دیگری است که به طور خاص برای AI طراحی شده‌اند:

Deep Java Library-کتابخانه‌ای است که توسط آمازون برای ایجاد قابلیت‌های یادگیری عمیق ساخته شده‌است.
Kubeflow- امکان استقرار و مدیریت بسته‌های یادگیری ماشینی را بر روی Kubernetes فراهم می‌کند.
OpenNLP- یک ابزار یادگیری ماشینی برای پردازش زبان طبیعی است.
Java Machine Learning Library- چندین الگوریتم یادگیری ماشین را فراهم می‌کند.
Neuroph- امکان طراحی شبکه‌های عصبی را ممکن می‌سازد.

همچنین جاوا از اشکال‌ زدایی ساده شده استفاده می‌کند و نحوه (syntax) آسان آن، نمایش داده‌‌های گرافیکی را ممکن ‌می‌سازد و الگوهای WORA و Object-Orient را در بر می‌گیرد.

++C

++C زبانی با قدمت طولانی است، اما هنوز مدعی اصلی برای استفاده در هوش مصنوعی است. یکی از دلایل آن انعطاف پذیری گسترده‌ی این زبان است، که باعث می‌شود برای برنامه‌های کاربردی با منابع زیاد کاملاً مناسب باشد. ++C یک زبان سطح پایین است که کارکرد بهتری را برای مدل AI در حال تولید فراهم می‌کند. اگرچه ++C ممکن است اولین انتخاب برای مهندسان هوش مصنوعی نباشد، نمی توان نادیده گرفت که بسیاری از کتابخانه‌های یادگیری عمیق و ماشین با ++C نوشته شده اند.

و از آنجا که ++C کد کاربر را به کد قابل خواندن توسط ماشین تبدیل می‌کند، بسیار کارآمد و انعطاف‌پذیر است.

R

R ممکن است زبان کاملی برای AI نباشد، اما در خرد کردن اعداد بسیار بزرگ فوق‌العاده است، که در قیاس با پایتون بهتر عمل می‌کند.با برنامه‌نویسی تابعی توکار، محاسبات برداری و طبیعت شی گرا، زبان پایداری برای هوش مصنوعی است.

R همچنین دارای چندين بسته است که به طور خاص برای هوش مصنوعی طراحی شده است:

gmodels – ابزارهای متعددی را برای برازش مدل فراهم می‌کنند.
-TM چارچوبی است که برای کاربردهای متن کاوی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
RDBC- یک رابط برای ODBC است.
OneR – اجرای الگوریتم‌های طبقه‌بندی یادگیری ماشین One Ruleرا ممکن می‌سازد.

Julia

جولیا یکی از جدیدترین زبان‌ها در این لیست است و برای تمرکز بر محاسبات عملکردی در زمینه‌های علمی و فنی ایجاد شده است.

جولیا شامل چندین ویژگی است که مستقیماً در برنامه نویسی AI کاربرد دارد:

انواع داده‌های عددی مشترک.
مقادیر دقت مطلق.
توابع ریاضی قوی.
تاپل‌ها، دیکشنری‌ها، و درون‌نگری کد.
مدیریت بسته‌ها.
سیستم نوع پویا.
توانایی کار روی محاسبات موازی و توزیع‌شده.
قابلیت‌های Macros و فرا برنامه‌نویسی.
پشتیبانی از چند توزیعی.
پشتیبانی از توابع C.

همچنین جولیا می‌تواند با TensorFlow.jl، MLBase.jl و MXNet.jl یکپارچه شود.

هم رویش منتشر کرده است:

آموزش جولیا __ اصول زبان برنامه نویسی Julia

سخن پایانی

اگر شرکت شما نیاز به استفاده از هوش مصنوعی دارد، باید فرآیند افزودن یک یا چند زبان را به عنوان ابزار کار خود آغاز کنید. با تیم توسعه مناسب، هیچ محدودیتی در بکارگیری هوش مصنوعی برای تسریع در روند رو به رشد شرکت شما وجود نخواهد داشت.

** پیش از این آموزش شبکه عصبی با پایتون در هم‌رویش منتشر شد. برای دیدن فیلم معرفی این آموزش بر روی این لینک (+) و یا پخش کننده پایین کلیک کنید:

برای دریافت بسته کامل این آموزش بر روی لینک زیر کلیک کنید:

آموزش ساخت شبکه عصبی با پایتون (و دیگر زبان‌ها) از صفر

کلیدواژگان

منبع

Top 6 Programming Languages For Artificial Intelligence

دوره های آموزشی مرتبط

آموزش پردازش تصویر با OpenCV و پایتون (شروع سریع و عمیق) ۸۲,۰۰۰ تومان
آموزش یادگیری ماشین از صفر --- یادگیری سریع و آسان ۶۸,۰۰۰ تومان

نویسنده :

بهنام اوجاقی

بهنام اوجاقی هستم، دانش آموخته ی رشته ی مهندسی کامپیوتر- نرم افزار(کارشناسی) از دانشگاه ارومیه، درحال حاضر هم در رشته ی مهندسی فناوری اطلاعات-سیستم های چند رسانه ای (کارشناسی ارشد) در دانشگاه بهشتی مشغول به تحصیل هستم. در مورد علایق و کارهای انجام شده خیلی چیز ها می توان نوشت، بیشتر از این که از خود بگویم دوست دارم یاد بگیرم و به دیگران انتقال بدهم. در زندگی به این نتیجه رسیده ام لازمه ی پیشرفت در کار کمک به هم نوع است.

بهنام اوجاقی

سئو و ویراستاری :

زیبا عامریان هستم فارغ‌التحصیل مهندسی کامپیوتر و متخصص سئو و بازاریابی محتوا. در تیم اجرایی هم‌رویش مدیریت واحد محتوا رو به عهده دارم و امیدوارم که تونسته باشم تاثیر خوبی روی سئو و کیفیت خوانش محتوای هم‌رویش بگذارم.