Python có tốt cho việc tạo ai không?

Thế giới máy móc ngày nay đòi hỏi những công nghệ có thể thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và giải trí. Xem xét nhu cầu của các hệ thống và máy móc thông minh với các thuật toán hành vi, tìm kiếm gợi ý và một hệ thống thông minh có khả năng tự học, John McCarthy đã giới thiệu trí tuệ nhân tạo cho thế giới. Được gọi thân mật là AI, nó có tất cả các khả năng để diễn giải những điều con người thích và không thích

Các ứng dụng AI này cần một số ngôn ngữ trong phần phụ trợ đóng vai trò là xương sống của nó. Cả hai ngôn ngữ đều là ngôn ngữ cấp cao, hướng đối tượng và hiệu quả để sử dụng trong việc phát triển nhiều giải pháp dựa trên AI nhưng khác nhau về nhiều mặt. Trong blog này, chúng ta sẽ thảo luận về hai ngôn ngữ linh hoạt nhất được sử dụng để xây dựng các ứng dụng dựa trên AI, Java và Python và điểm qua nhiều điểm để hiểu ngôn ngữ nào tốt hơn cho AI Java hay Python

Mặc dù cả hai ngôn ngữ chủ yếu là hướng đối tượng và đã trở nên nổi bật để xây dựng ứng dụng và các hoạt động CNTT khác, nhưng chúng có một số khác biệt khiến mỗi ngôn ngữ trở nên độc đáo. Nó phụ thuộc vào chức năng mong muốn được cung cấp cho sản phẩm cuối cùng mà ngôn ngữ cụ thể được chọn

Cái nào tốt hơn cho AI Java hay Python?

Không còn nghi ngờ gì nữa, trí tuệ nhân tạo đã đưa công nghệ lên một tầm cao mới trong các ngành khác nhau. Không có ngôn ngữ lập trình hoàn hảo nào được sử dụng trong AI; . Cuộc tranh luận về việc chọn ngôn ngữ lập trình nào giữa Java và Python vẫn chưa có hồi kết nhưng đây là tóm tắt về hai ngôn ngữ này

con trăn

Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao được sử dụng cho các tình huống phức tạp và là ngôn ngữ có mục đích chung được sử dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Đây là ngôn ngữ yêu thích của các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu vì tính đơn giản và cú pháp ít phức tạp hơn. Nó là mã nguồn mở và có sẵn cho tất cả các hệ điều hành, độc lập với nền tảng và có một thư viện rộng lớn cho mã lập trình Python

Java

Java là ngôn ngữ hướng đối tượng và cũng là ngôn ngữ đa mô hình giống như ngôn ngữ lập trình Python. Đây là một trong những ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất ra đời trước Python. Nó vẫn được xếp hạng trong số năm ngôn ngữ hàng đầu để lập trình AI. Nó có cú pháp tương đối phức tạp hơn Python nhưng tốc độ thực thi lại cao hơn khá nhiều

Cả hai ngôn ngữ này đều hỗ trợ mạng lưới thần kinh và các giải pháp phát triển NLP. Sự khác biệt về chức năng của các ngôn ngữ sẽ được thảo luận thêm

Java so với Python. Bốn điểm so sánh giữa các ngôn ngữ lập trình

Mặc dù cả hai đều là ngôn ngữ hiệu quả cao và có khả năng sử dụng như nhau cho các dự án AI, nhưng đây là những thông số sau mà Java và Python khác nhau

1. Tốc độ, vận tốc

Java nhanh hơn Python - Java là ngôn ngữ được nhập và biên dịch theo thống kê trong khi Python là ngôn ngữ được nhập và giải thích động, xác định kiểu dữ liệu biến. Java thực hiện kiểm tra kiểu trong quá trình biên dịch trong khi Python thực hiện trong thời gian chạy làm tăng thời gian thực hiện. Do đó, thời gian thực thi của Java ít hơn so với Python. Do đó, Java đánh bại Python về tốc độ

2. Cú pháp và mã

Java có nhiều dòng mã hơn – Trước tiên, bạn cần xác định các lớp và phương thức trong Java, trong khi bạn có thể chỉ cần bắt đầu viết mã bằng Python để tăng số dòng được viết để viết mã trong Java

Khai báo biến là điều bắt buộc trong Java – Trong Java, bắt buộc phải khai báo biến và sử dụng dấu chấm phẩy ở cuối mỗi câu lệnh trong khi trong Python thì không bắt buộc

Thụt đầu dòng là bắt buộc trong Python – Một thụt đầu dòng để cho biết khối mã thuộc về cái gì là bắt buộc trong Python. Không có nó, lập trình viên sẽ gặp lỗi trong khi ở Java thì không cần thiết

3. Dễ học

Python thân thiện với người dùng hơn – Khi nói đến lập trình, các mã được viết bằng Python tương đối ít phức tạp hơn Java. Một người có thể bắt đầu sự nghiệp lập trình của mình bằng cách học ngôn ngữ Python

4. Triển vọng lương

Java lấy điểm chuẩn – Python đã được sử dụng rộng rãi cho các dự án phát triển AI, do đó, một lập trình viên Python mới hơn có thể mong đợi một mức lương hậu hĩnh nhưng trong một khoảng thời gian khi kinh nghiệm tăng lên, triển vọng lương cho Java được cho là cao. Python đang có nhu cầu trong những năm gần đây vì hiện tại nhiều công việc đang chuyển hướng sang Trí tuệ nhân tạo và học máy do sự xuất hiện ngày càng nhiều của chúng

Tuy nhiên, nếu chúng ta thấy khả năng phát triển của các kỹ sư có kinh nghiệm, thì Java sẽ chiếm ưu thế trong một khoảng thời gian vì nó đã được sử dụng trước khi Python được biết đến. Mặc dù xu hướng này dự kiến ​​​​sẽ thay đổi và liệu Python có vượt lên dẫn đầu hay không thì còn phải xem

Bây giờ, chúng ta đã thấy sự so sánh giữa hai ngôn ngữ lập trình phi thường, hãy cùng xem lời giải thích chi tiết về ngôn ngữ nào tốt cho AI

Làm quen với các sinh viên khoa học dữ liệu khác

Leoman Momoh

Kỹ sư dữ liệu cao cấp tại Enterprise Products

Đọc truyện

Meghan Thomason

Nhà khoa học dữ liệu tại Spin

Đọc truyện

Aaron Pujanandez

thư mục. Khoa học dữ liệu và phân tích tại Deep Labs

Đọc truyện

Python có tốt cho AI không?

Trí tuệ nhân tạo Python biểu thị các ứng dụng được xây dựng bằng ngôn ngữ mã có mục đích chung và tương đối đơn giản, xử lý các ứng dụng phức tạp và toàn bộ dữ liệu một cách dễ dàng

Python được biết đến với tính linh hoạt, mạnh mẽ, độc lập với nền tảng, mã có thể đọc được, hỗ trợ cộng đồng và một loạt các khung cũng như thư viện hữu ích giúp các lập trình viên dễ dàng viết mã cho Python AI

Thư viện AI của Python

Trí tuệ nhân tạo có thể đạt được với Python và đây là danh sách các Thư viện Python dựa trên AI hiệu quả nhất

1. dòng chảy căng. Được sử dụng để viết các thuật toán Học máy, học sâu và được sử dụng cho các tính toán nặng, bao gồm cả Mạng thần kinh nhân tạo
2. Scikit-Tìm hiểu. Có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp như phân cụm, hồi quy tuyến tính và logistic, phân loại, v.v.
3. NumPy. Được sử dụng để tính toán dữ liệu khoa học hoặc toán học
4. theano. Để tính toán các biểu thức toán học với mảng nhiều chiều
5. máy ảnh. Cho phép tính toán và tạo mẫu nhanh, đồng thời cung cấp các chức năng cho các mô hình tính toán, bộ dữ liệu, biểu đồ trực quan, v.v.
6. NLTK. Sơ bộ để nhận dạng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và khai thác văn bản
7. gấu trúc. Để xử lý các khối lớn cấu trúc dữ liệu cấp cao và phân tích.  
8. Matplotlib. Để tạo các đối tượng trực quan như sơ đồ 2D, biểu đồ và biểu đồ
9. PyBrain. Được sử dụng trong mạng lưới thần kinh và học tăng cường
10. cà phê. Được sử dụng để học sâu và xử lý hơn 60 triệu hình ảnh mỗi ngày.  
11. Số liệu thống kêMô hình. Được sử dụng cho các thuật toán thống kê.  

Ưu điểm và nhược điểm của Python

Ngoài các thư viện hỗ trợ rộng rãi được sử dụng trong quá trình viết mã, Python còn có những ưu điểm và nhược điểm sau

Ưu điểm của Python Nhược điểm của Python 1. Tích hợp liền mạch – Python tích hợp hài hòa với các ứng dụng doanh nghiệp, giúp phát triển các dịch vụ web trở nên khả thi. Điều này làm cho nó trở thành ngôn ngữ được ưa thích để phát triển các ứng dụng cao cấp. 1. Lỗi thời gian chạy – Python là ngôn ngữ được nhập động và gặp nhiều hạn chế về thiết kế, cần nhiều thời gian thử nghiệm hơn và hiển thị lỗi khi ứng dụng đang chạy. 2. Năng suất nâng cao – Khả năng tích hợp quy trình mạnh mẽ, khung thử nghiệm đơn vị và khả năng kiểm soát của Python làm tăng đáng kể năng suất của các ứng dụng đã phát triển. 2. Các lớp truy cập cơ sở dữ liệu nguyên thủy – Cơ sở dữ liệu của Python vẫn chưa được phát triển nhiều; .

Java có tốt cho AI không?

'Tách cà phê' này là một trong những ngôn ngữ mã nguồn mở lâu đời nhất. Nó được sử dụng cho AI cũng như máy học và có Thư viện máy học Java [JavaML] cung cấp một tập hợp các thuật toán máy học được triển khai trong Java

Trí tuệ nhân tạo Java có nghĩa là mã hóa với sự trợ giúp của một danh sách dài các thư viện mà Java cung cấp cho lập trình Java và do đó cho lập trình Java AI mà bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào cũng có thể được hưởng lợi từ đó. Trong bối cảnh AI, Java được sử dụng cho máy học, mạng thần kinh, thuật toán tìm kiếm và lập trình di truyền

Thư viện trí tuệ nhân tạo Java

Cũng giống như Python, Java cũng có một bộ thư viện AI và framework hữu ích trong lập trình AI. Đây là danh sách của họ

1. Apache Jena. Để xây dựng các ứng dụng web và dữ liệu tổng hợp từ dữ liệu RDF
2. điệnLoom. Được sử dụng để tạo các ứng dụng và hệ thống suy luận dựa trên tri thức thông minh
3. Deeplearning4j. Thư viện JVM học sâu cung cấp API để tạo mạng thần kinh
4. Apache OpenNLP. Để xử lý văn bản ngôn ngữ tự nhiên
5. Công cụ khai thác nhanh. Cung cấp các thuật toán học máy thông qua GUI và Java API
6. Jenetic. Là một thuật toán di truyền tiên tiến
7. thợ sửa đồng hồ. Đây là một khung để thực hiện các thuật toán di truyền
8. JGAP [Gói thuật toán di truyền Java]. Như tên cho thấy, nó là một thành phần cho lập trình di truyền
9. Eva. Khung thuật toán ứng dụng hướng đối tượng [OOP]
10. gia tốc. Là trình tạo mã nhật thực để tạo mã từ các mô hình EMF

Ưu điểm và nhược điểm của Java

Java là một ngôn ngữ mã nguồn mở, đa nền tảng với một bộ thư viện mở rộng và khả năng sửa lỗi. Ưu điểm và nhược điểm của nó được lập bảng như dưới đây

Ưu điểm của Java Nhược điểm của Java1. Bảo vệ. Bảo mật là không thể thiếu đối với một thiết kế Java. Trình biên dịch, trình thông dịch và môi trường thời gian chạy Java được bảo mật. 1. Vấn đề hiệu năng. Java tiêu tốn nhiều bộ nhớ hơn và chậm hơn khi so sánh với các ngôn ngữ được biên dịch như C hoặc C++ do đó phải đối mặt với các vấn đề về hiệu suất.
2. Phân bổ ngăn xếp. Java tuân theo hệ thống LIFO [Last in First Out] giúp lưu trữ và truy xuất dữ liệu dễ dàng. 2. Mã phức tạp. Mã Java dài và phức tạp, khó đọc và khó hiểu. Các mã quá phức tạp yêu cầu một người giải thích mọi thứ một cách chi tiết.
3. đa luồng. Sử dụng khả năng đa luồng của Java, một lập trình viên có thể thực hiện đồng thời nhiều tác vụ trong một chương trình.
4. API phong phú. Java cung cấp các API và một tập hợp các lệnh để kết nối cơ sở dữ liệu, kết nối mạng, I/O, phân tích cú pháp XML, các tiện ích, v.v.
5. Công cụ phát triển nhanh. Các IDE phát triển nguồn mở được sử dụng để mã hóa các ngôn ngữ Java như Eclipse và Netbeans cung cấp cơ sở để phát triển ứng dụng mạnh mẽ với khả năng mã hóa và gỡ lỗi hiệu quả.

Khóa học độc quyền của Springboard về AI và Máy học

Springboard có một chương trình nghề nghiệp về học máy AI hoàn chỉnh, nơi chúng tôi cung cấp 'học sâu' trong các khái niệm phức tạp liên quan đến trí tuệ nhân tạo và học máy.  

Điểm nổi bật của khóa học

• Tìm hiểu về sự khác biệt giữa AI, học máy và khoa học dữ liệu cũng như triển khai các thuật toán của chúng và sở hữu các công cụ và thư viện khoa học dữ liệu thực hành
• Thu thập dữ liệu từ các API và hệ thống thời gian thực và chuyển đổi nó một cách hiệu quả. Sử dụng suy luận thống kê và thử nghiệm giả thuyết để tìm hiểu dữ liệu
• Tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về học sâu và xây dựng các ứng dụng trong thế giới thực bằng cách sử dụng các khung công tác Java và Python
• Tìm hiểu xử lý hình ảnh với các thư viện và kiến ​​thức cơ bản về thị giác máy tính và học sâu cho hình ảnh
• Phát triển một ứng dụng AI thực tế và quy mô lớn có sẵn thông qua API hoặc dịch vụ web trên cơ sở kiến ​​thức thu được

Cùng với sự hướng dẫn kỹ lưỡng, Springboard cung cấp 1. 1 cố vấn, phương pháp tiếp cận theo dự án, huấn luyện nghề nghiệp và đảm bảo việc làm để đạt được công việc mơ ước của bạn

Thế giới đang chứng kiến ​​sự trỗi dậy của AI và nó đã trở thành công nghệ thế hệ tiếp theo thay thế tất cả các công nghệ khác. Phạm vi ứng dụng mà AI mang lại cho chúng ta là rất lớn. Một số được sử dụng nhiều nhất trong số đó là Siri, Alexa, Tesla, Netflix, Pandora và Nest, để kể tên một số. Mỗi ngôn ngữ là duy nhất của riêng nó và đi kèm với những ưu và nhược điểm riêng. Cả hai ngôn ngữ Java và Python đều có khả năng tạo ra một cuộc cách mạng như nhau. Nhưng gần đây Python đã trở nên nổi bật nhờ lợi thế của nó trong AI và ML. Nhưng một số lập trình viên vẫn thích Java hơn để lập trình và xây dựng các ứng dụng AI

Vì bạn đang ở đây…Bạn có phải là nhà khoa học dữ liệu trong tương lai không? . Khi bạn đã sẵn sàng xây dựng một CV khiến các nhà tuyển dụng tan chảy, hãy tham gia Khóa học chuẩn bị về Khoa học dữ liệu kéo dài 4 tuần hoặc Chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu của chúng tôi—bạn sẽ nhận được một công việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc chúng tôi sẽ hoàn trả học phí của bạn

Giới thiệu về Sakshi Gupta

Sakshi là Phó tổng biên tập cấp cao tại Springboard. Cô ấy là một người đam mê công nghệ, thích đọc và viết về công nghệ mới nổi. Cô là một nhà tiếp thị nội dung và có kinh nghiệm làm việc tại thị trường Ấn Độ và Hoa Kỳ

Python có thể được sử dụng để tạo AI không?

AI hay Python tốt hơn?

Python có đủ nhanh cho AI không?

Python có cần thiết cho AI không?