برای کار در حوزه‌ی هوش مصنوعی چه زبان برنامه‌نویسی را یاد بگیریم؟

هوش مصنوعی یکی از داغ‌ترین حوزه‌های فناوری در دنیای امروز است. ممکن است برای شما سوال شود که بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی که افراد علاقه‌مند به حوزه‌ی هوش مصنوعی می‌توانند بیاموزند کدامند؟ جدا از دانش ریاضی لازم برای طراحی الگوریتم، برخی از زبان‌های برنامه‌نویسی هم هستند که برای کار در حوزه‌ی هوش مصنوعی می‌توان آن‌ها را آموخت.

پایتون

وقتی حرف از هوش مصنوعی باشد، یکی از زبان‌های لازم پایتون است. تعداد بسیار زیاد کتابخانه‌ها و سبک‌های برنامه‌نویسی که می‌توان برای نوشتن برنامه‌ها به کار برد، پایتون را به انتخابی عالی برای هوش مصنوعی تبدیل کرده است. پایتون توسعه‌دهنده را قادر می‌سازد که هنگام نوشتن برنامه‌ها از سبک برنامه‌نویسی تابعی (Functional) استفاده کند. استفاده از سبک برنامه‌نویسی تابعی به توسعه‌دهنده کمک می‌کند توابع ریاضی را به طور دقیق تعریف کند. این ویژگی در طراحی معماری‌های جدید برای یک برنامه‌ی کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی، قدرت زیادی در اختیار توسعه‌دهنده قرار می‌دهد. به علاوه پایتون هنگام نوشتن یک نرم‌افزار، ساختاری بسیار شسته‌رفته و منعطف در اختیار توسعه‌دهنده قرار می‌دهد. ضمن این که این زبان اساساً برای هر نوع معماری ریزپردازنده نیز قابل استفاده است. این قابلیت استفاده‌ی گسترده به شکل‌گیری جامعه‌ای از توسعه‌دهندگان و ایجاد اکوسیستمی از کتابخانه‌های لازم برای هوش مصنوعی کمک کرده است.

محیط‌هایی مانند Anaconda یا Jupyter Notebook با افزودن محیط‌هایی عالی برای انجام محاسبات آماری و تحلیل‌های ریاضی انعطاف‌پذیری زبان پایتون را گسترش می‌دهند. کتابخانه‌هایی مانند Numpy، Scikit-learn یا matplotlib محیط‌هایی عالی برای ایجاد و آموزش‌دادن سیستم‌های هوش مصنوعی به وجود آورده‌اند.

برای یادگیری زبان پایتون، روی لینک زیر کلیک کنید:

Julia

زبان Julia، یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی نسبتا جدید است. این زبان برای اولین بار در سال 2012 منتشر شد. زبان جولیا با در نظر داشتن قدرت عملکرد و سرعت پردازش بالا طراحی شده است. حین توسعه‌ی Julia بنیادهایی مانند NASA، NSF، DARPA و NIH به توسعه‌ی آن کمک کرده‌اند. جولیا به گونه‌ای طراحی شده که یک زبان چندمنظوره باشد، ولی ویژگی‌های طراحی این زبان باعث شده جولیا بهترین انتخاب برای کارکردن در این حوزه‌ها باشد:

  • مصورسازی داده
  • یادگیری ماشین
  • علوم داده
  • برنامه‌نویسی علمی
  • رایانش موازی

جولیا یکی از ستاره‌های نوظهور در دنیای زبان‌های برنامه‌نویسی مخصوص هوش مصنوعی است. خصوصیات ذاتی این زبان و کیفیت بالای کتابخانه‌های موجود در آن باعث شده این زبان انتخابی عالی برای انجام عملیات‌های پیچیده‌ی لازم برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق باشد.

R

از آن‌جایی که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به شدت وابسته به تحلیل‌های آماری هستند، R یکی از بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای این حوزه‌هاست. دلیل آن این است که R از ابتدا برای ایجاد و تعریف سریع فرمول‌های پیچیده‌ی آماری به کمک یک زبان برنامه‌نویسی طراحی شده است. R در مقایسه با پایتون و جولیا کاملا متفاوت است. این زبان برای طراحی و توسعه‌ی برنامه‌های همه‌منظوره استفاده نمی‌شود بلکه اساسا برای حل مسائل آماری و ریاضیاتی طراحی شده است. اساسا هدف R این است که زبانی در اختیار متخصصان آمار قرار دهد تا بتوانند از آن برای حل آسان مسائل آماری استفاده کنند. با R به سادگی می‌توانیم مجموعه‌داده‌ها را بارگیری کرده و تغییر دهیم و نتایجی به شدت دقیق تولید کنیم. یکپارچگی با کتابخانه‌های مخصوص رسم نمودار از روی نتایج و هم‌چنین یکپارچه‌بودن با محیط Anaconda مهندسان را قادر می‌کند به راحتی محیطی برای تحلیل داده و تحلیل‌های علمی ایجاد کنند. نقطه‌ضعف R در سینتکس آن است چرا که به‌گونه‌ای طراحی نشده که یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره باشد. برخی از کانستراکتورهای موجود در زبان‌هایی مانند پایتون یا جولیا اینجا در دسترس نیستند. از طرف دیگر کانستراکتورهای آماری و ریاضیاتی به افرادی که برنامه‌نویس نیستند، مانند متخصصان آمار، اجازه می‌دهد یک برنامه‌ی کامل بنویسند. اگر هدفتان انجام آسان تحلیل‌ روی داده‌ها است، R زبانی است که باید بیاموزید.

Matlab

وقتی حرف از هوش مصنوعی باشد، ناگزیر باید از متلب نیز استفاده کرد. متلب زبانی است که تنها با یک هدف متولد شده است: دستکاری ماتریس‌ها و نمودارکشیدن از توابع. متلب از یک روش کاملا ریاضیاتی برای تعریف توابع و نمایش گرافیکی آن‌ها استفاده می‌کند. از بین تمام زبان‌های برنامه‌نویسی معرفی‌شده در بالا، متلب بدون شک پیچیده‌ترین آن‌هاست. به خاطر پیچیدگی متلب و تمرکز این زبان روی حوزه‌های خاص، بیشتر پروژه‌های متلب کاملا دانشگاهی هستند. دانستن متلب همیشه به در می‌خورد، به خصوص اگر علاقه‌مند به تعریف معماری‌های کاملا ریاضیاتی برای هوش مصنوعی باشید.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی در حال حاضر داغ‌ترین حوزه‌ی بازار فناوری است. زمانی که نیاز داریم یک پروژه‌ی جدید یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق پیاده‌سازی کنیم، یکی از المان‌های حیاتی انتخاب زبان است. زبان‌هایی مانند جولیا یا پایتون برای طراحی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی که کاربر نهایی قرار است استفاده کند عالی هستند. زبان‌هایی مانند R و متلب زمان‌هایی لازم می‎‌شوند که به یک برنامه‌ی هوش مصنوعی برای انجام تحلیل‌های ریاضی سنگین نیاز داشته باشیم. تمام زبان‌ها نقطه‌ضعف‌ها و نقطه‌قوت‌های خود را دارند و مثل هر شغل دیگری، در توسعه‌ی نرم‌افزار نیز انتخاب ابزارها با توجه به ملاحظات فنی انجام می‌شود.

برای مشاهده و ثبت‌نام همه دوره‌های برنامه‌نویسی لیان، روی لینک زیر کلیک کنید:

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.