۶ زبان برنامه‌نویسی قدرتمند برای پروژه‌های هوش مصنوعی
هوش مصنوعی مجموعه‌ای کم‌نظیر از قابلیت‌ها و توانمندی‌ها را در اختیار توسعه‌دهندگان برنامه‌های کاربردی قرار می‌دهد. توسعه‌دهندگان می‌توانند از مزایای یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق برای ساخت مکانیزم‌های جست‌وجوی هوشمندانه، ساخت پروفایل‌های کاربری سفارشی، پیاده‌سازی فرامین صوتی در برنامه‌های کاربردی یا تعامل با دستیاران هوشمند در برنامه‌های خود استفاده کنند و به این ترتیب عملکردهای برنامه کاربردی خود را بهبود بخشند.
توسعه‌دهندگان می‌توانند از قابلیت‌های یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای کاربردی به شکلی استفاده کنند تا برنامه‌ها ببینند، بشنوند و از خود واکنش‌های هوشمندانه نشان دهند. با گسترش فناوری‌هایی همچون یادگیری ماشین و حضور ملموس آن‌ها در زندگی بشر برخی مهارت‌های برنامه‌نویسان نظیر تبحر در حل مسائل، درک چگونگی کارکرد سامانه‌های فنی و بهینه‌سازی آن‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.
زبان‌های مختلفی برای کار با الگوریتم‌های برنامه‌نویسی وجود دارند، اما توسعه‌دهندگان بهتر است به سراغ یادگیری چه زبان‌هایی بروند تا از مزایای فراوان هوش مصنوعی بهره‌مند شوند؟ بدون شک به زبانی نیاز است که از انواع مختلفی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پشتیبانی کند، سرعت و عملکرد خوبی داشته باشد، از ابزارهای مفید پشتیبانی کند، جامعه بزرگی از برنامه‌نویسان از آن پشتیبانی کنند و به خوبی از بسته‌ها و چارچوب‌های کمکی استفاده کند. در این مقاله با شش زبان برنامه‌نویسی برتر برای توسعه هوش مصنوعی آشنا خواهید شد
.
📍زبانPython برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
زمانی که صحبت از برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده‌ها به میان می‌آید پایتون اولین زبانی است که به آن اشاره میشود. پایتون در زمینه‌های مختلف حرف‌های زیادی برای گفتن دارد. به دلیل ترکیب نحوی، ساختار منطقی و سادگی که دارد به‌طور گسترده توسط برنامه‌نویسان، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین و ایجاد شبکه‌های عصبی استفاده میشود. اگر حوزه فعالیت شما هوش مصنوعی است، پایتون ایده‌آل‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای انجام این‌کار است. توسعه‌دهندگانی که پایتون را به عنوان زبان برنامه‌نویسی در حوزه هوش مصنوعی انتخاب کرده‌اند باید به یک نکته مهم دقت کنند. با آغاز سال 2020 میلادی انتخاب پایتون 2 یا پایتون 3 به یک مسئله مهم تبدیل خواهد شد، زیرا بیشتر کتابخانه‌های بزرگ و مطرح از پایتون 3 پشتیبانی می‌کنند و ممکن است برخی از توسعه‌دهندگان کتابخانه‌های کاربردی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پشتیبانی از پایتون 2 را متوقف کنند و به‌طور کامل روی پایتون 3 متمرکز شوند. با توجه به این‌که ساخت یک پکیج پایتون کار سختی است و می‌بایست راه‌حل‌های متفاوت به روش‌هایی متفاوت تقسیم‌بندی شوند، توسعه‌دهندگان می‌توانند در 95% موارد از آناکواندا استفاده کنند و وقت خود را صرف مسائل جانبی نکنند. کتابخانه‌های ریاضی و آماری موجود در پایتون به نسبت زبان‌های دیگر بی نظیر هستند. NumPy به اندازه‌ای فراگیر شده که تقریبا به یک API استاندارد برای عملیات تانسور تبدیل شده است. در ارتباط با تحلیل، پردازش و بصری‌سازی، کتابخانه Pandas به بهترین شکل قدرت و انعطاف‌پذیری زبان R را به پایتون آورده است. برای پردازش زبان طبیعی (NLP) ابزارهای توانمند NLTK و SpaCy در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دارند. در حوزه برنامه‌نویسی مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین چارچوب منحصر به‌فرد Scikit-learn در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دارد و زمانی که صحبت از یادگیری عمیق به میان می‌آید تمام کتابخانه‌های موجود همچون تنسورفلو، پای‌تورچ، Chainer،Apache ،MXNet ، Theano و نمونه‌های مشابه به بهترین شکل از برنامه‌نویسان پایتون پشتیبانی می‌کنند. اگر در زمینه یادگیری عمیق پیشرفته با (/arXiv (https://arxiv.org آشنا باشید، به خوبی می‌دانید که بیشتر مطالب و مقالات ارائه شده به زبان پایتون نوشته شده‌اند. در حالی که IPython به Jupyter Notebook تبدیل شده، اغلب کاربران Jupyter همچنان از پایتون استفاده می‌کنند. در مبحث پیاده‌سازی مدل‌ها، ظهور معماری‌های میکروسرویس و فناوری‌هایی مانند Seldon Core بیان‌گر این موضوع هستند که این روزها پیاده‌سازی مدل‌های پایتون در یک پروژه راحت‌تر از گذشته شده‌اند. پایتون زبانی است که در خط مقدم تحقیقات هوش مصنوعی قرار دارد و بیشترین فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مرتبط با این زبان هستند و تقریبا همه متخصصان هوش مصنوعی به سراغ آن می‌روند. به همین دلایل می‌توان پایتون را اولین زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی دانست.
📍زبان++C
درست است که ++C اولین زبان برنامه‌نویسی نیست که برای ساخت یک اپلیکیشن هوش‌مصنوعی استفاده میشود، اما وقتی که به حداکثر عملکرد یک سیستم نیاز است (شبیه به زمان‌هایی
هوش مصنوعی مجموعه‌ای کم‌نظیر از قابلیت‌ها و توانمندی‌ها را در اختیار توسعه‌دهندگان برنامه‌های کاربردی قرار می‌دهد. توسعه‌دهندگان می‌توانند از مزایای یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق برای ساخت مکانیزم‌های جست‌وجوی هوشمندانه، ساخت پروفایل‌های کاربری سفارشی، پیاده‌سازی فرامین صوتی در برنامه‌های کاربردی یا تعامل با دستیاران هوشمند در برنامه‌های خود استفاده کنند و به این ترتیب عملکردهای برنامه کاربردی خود را بهبود بخشند.
توسعه‌دهندگان می‌توانند از قابلیت‌های یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای کاربردی به شکلی استفاده کنند تا برنامه‌ها ببینند، بشنوند و از خود واکنش‌های هوشمندانه نشان دهند. با گسترش فناوری‌هایی همچون یادگیری ماشین و حضور ملموس آن‌ها در زندگی بشر برخی مهارت‌های برنامه‌نویسان نظیر تبحر در حل مسائل، درک چگونگی کارکرد سامانه‌های فنی و بهینه‌سازی آن‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.
زبان‌های مختلفی برای کار با الگوریتم‌های برنامه‌نویسی وجود دارند، اما توسعه‌دهندگان بهتر است به سراغ یادگیری چه زبان‌هایی بروند تا از مزایای فراوان هوش مصنوعی بهره‌مند شوند؟ بدون شک به زبانی نیاز است که از انواع مختلفی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پشتیبانی کند، سرعت و عملکرد خوبی داشته باشد، از ابزارهای مفید پشتیبانی کند، جامعه بزرگی از برنامه‌نویسان از آن پشتیبانی کنند و به خوبی از بسته‌ها و چارچوب‌های کمکی استفاده کند. در این مقاله با شش زبان برنامه‌نویسی برتر برای توسعه هوش مصنوعی آشنا خواهید شد
.
📍زبانPython برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
زمانی که صحبت از برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده‌ها به میان می‌آید پایتون اولین زبانی است که به آن اشاره میشود. پایتون در زمینه‌های مختلف حرف‌های زیادی برای گفتن دارد. به دلیل ترکیب نحوی، ساختار منطقی و سادگی که دارد به‌طور گسترده توسط برنامه‌نویسان، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین و ایجاد شبکه‌های عصبی استفاده میشود. اگر حوزه فعالیت شما هوش مصنوعی است، پایتون ایده‌آل‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای انجام این‌کار است. توسعه‌دهندگانی که پایتون را به عنوان زبان برنامه‌نویسی در حوزه هوش مصنوعی انتخاب کرده‌اند باید به یک نکته مهم دقت کنند. با آغاز سال 2020 میلادی انتخاب پایتون 2 یا پایتون 3 به یک مسئله مهم تبدیل خواهد شد، زیرا بیشتر کتابخانه‌های بزرگ و مطرح از پایتون 3 پشتیبانی می‌کنند و ممکن است برخی از توسعه‌دهندگان کتابخانه‌های کاربردی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پشتیبانی از پایتون 2 را متوقف کنند و به‌طور کامل روی پایتون 3 متمرکز شوند. با توجه به این‌که ساخت یک پکیج پایتون کار سختی است و می‌بایست راه‌حل‌های متفاوت به روش‌هایی متفاوت تقسیم‌بندی شوند، توسعه‌دهندگان می‌توانند در 95% موارد از آناکواندا استفاده کنند و وقت خود را صرف مسائل جانبی نکنند. کتابخانه‌های ریاضی و آماری موجود در پایتون به نسبت زبان‌های دیگر بی نظیر هستند. NumPy به اندازه‌ای فراگیر شده که تقریبا به یک API استاندارد برای عملیات تانسور تبدیل شده است. در ارتباط با تحلیل، پردازش و بصری‌سازی، کتابخانه Pandas به بهترین شکل قدرت و انعطاف‌پذیری زبان R را به پایتون آورده است. برای پردازش زبان طبیعی (NLP) ابزارهای توانمند NLTK و SpaCy در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دارند. در حوزه برنامه‌نویسی مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین چارچوب منحصر به‌فرد Scikit-learn در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دارد و زمانی که صحبت از یادگیری عمیق به میان می‌آید تمام کتابخانه‌های موجود همچون تنسورفلو، پای‌تورچ، Chainer،Apache ،MXNet ، Theano و نمونه‌های مشابه به بهترین شکل از برنامه‌نویسان پایتون پشتیبانی می‌کنند. اگر در زمینه یادگیری عمیق پیشرفته با (/arXiv (https://arxiv.org آشنا باشید، به خوبی می‌دانید که بیشتر مطالب و مقالات ارائه شده به زبان پایتون نوشته شده‌اند. در حالی که IPython به Jupyter Notebook تبدیل شده، اغلب کاربران Jupyter همچنان از پایتون استفاده می‌کنند. در مبحث پیاده‌سازی مدل‌ها، ظهور معماری‌های میکروسرویس و فناوری‌هایی مانند Seldon Core بیان‌گر این موضوع هستند که این روزها پیاده‌سازی مدل‌های پایتون در یک پروژه راحت‌تر از گذشته شده‌اند. پایتون زبانی است که در خط مقدم تحقیقات هوش مصنوعی قرار دارد و بیشترین فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مرتبط با این زبان هستند و تقریبا همه متخصصان هوش مصنوعی به سراغ آن می‌روند. به همین دلایل می‌توان پایتون را اولین زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی دانست.
📍زبان++C
درست است که ++C اولین زبان برنامه‌نویسی نیست که برای ساخت یک اپلیکیشن هوش‌مصنوعی استفاده میشود، اما وقتی که به حداکثر عملکرد یک سیستم نیاز است (شبیه به زمان‌هایی
Comments
Be the first to add a comment
Log in to comment