Lập trình là một kỹ năng cần thiết đối với bất kỳ ai xây dựng sản phẩm trí tuệ nhân tạo. Nó giúp bạn biến ý tưởng học máy của mình thành hiện thực. Việc học lập trình là vui và đầy quyền lực, nhưng cũng đòi hỏi thời gian và nỗ lực. Điều cuối cùng bạn muốn là bắt đầu học một ngôn ngữ sau đó nhận ra sau vài tuần hoặc tháng rằng công việc bạn muốn thực sự yêu cầu một ngôn ngữ khác.

Đơn giản là: Quyết định bắt đầu với ngôn ngữ nào có thể khiến bạn cảm thấy sợ hãi.

Đừng lo lắng! Bài viết này sẽ giải thích những khái niệm cơ bản về các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo và giúp bạn quyết định học ngôn ngữ nào đầu tiên. Đối với mỗi ngôn ngữ, chúng tôi sẽ mô tả các tính năng cơ bản của nó, những điều nó làm tốt, những điều nó không làm được tốt và những loại công việc sử dụng nó nhiều nhất.

Một lộ trình cơ bản cho các ngôn ngữ lập trình cho trí tuệ nhân tạo

Năm ngôn ngữ lập trình quan trọng nhất trong trí tuệ nhân tạo là Python, C ++, R, MATLAB và Java. Trước khi chúng ta đào sâu vào từng ngôn ngữ, hãy khám phá xem nên học ngôn ngữ nào đầu tiên.

Đối với hầu hết mọi người, ngôn ngữ lập trình đầu tiên để học là Python. Nó dễ học, rất linh hoạt và có nhiều thư viện đặc biệt dành cho học máy. Vì những lý do đó và nhiều hơn thế nữa, nó là ngôn ngữ lập trình mặc định trong trí tuệ nhân tạo. Điều gì để học tiếp theo phụ thuộc vào mục tiêu nghề nghiệp của bạn.

Sau khi học Python, bạn nên học:
C ++: Nếu bạn muốn làm việc trong ngành robot, xe tự lái hoặc phần cứng.
R: Nếu bạn muốn làm việc trong ngành học thuật hoặc ngành tài chính.
MATLAB: Nếu bạn kết thúc làm việc tại một công ty vẫn sử dụng MATLAB (bạn nên thuyết phục công ty đó chuyển sang Python).
Java: Nếu bạn muốn xây dựng cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo có khả năng mở rộng.

Một lời khuyên cuối cùng: Đừng cố gắng học hai ngôn ngữ cùng một lúc. Tập trung vào việc trở nên giỏi về Python trước. Sau khi bạn đã đạt đến giới hạn của nó, phát triển theo mục tiêu nghề nghiệp của bạn.

Đọc tiếp để tìm hiểu thêm về Python và các ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo khác.

Năm ngôn ngữ lập trình mà bạn cần phải biết trong trí tuệ nhân tạo

Python

Ngôn ngữ lập trình tổng thể tốt nhất cho trí tuệ nhân tạo.

Nó là gì? Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến, đa dụng và tương đối dễ học. Sự đơn giản của nó phù hợp với việc phát triển trí tuệ nhân tạo và cộng đồng trí tuệ nhân tạo đã chấp nhận Python là ngôn ngữ mặc định của mình.

Nó làm gì tốt? Python phổ biến vì một số lý do quan trọng.

Nó dễ: So với các ngôn ngữ lập trình khác, Python có cú pháp đơn giản (những từ, ký hiệu và biểu thức bạn sẽ gõ để tạo chương trình). Điều này có nghĩa là bạn sẽ có nhiều thời gian để tập trung vào những thứ quan trọng: Xem dữ liệu và điều chỉnh mô hình của bạn.
Nó đa dụng: Hệ thống hoạt động của bạn hỗ trợ Python, cho dù bạn sử dụng iOS, Windows hoặc Linux. Hơn nữa, bạn không cần chỉnh sửa một chương trình Python nhiều để chạy trên nhiều nền tảng.
Nó mã nguồn mở: Bất kỳ ai cũng có thể thích nghi, cập nhật hoặc thêm vào mã nguồn của Python. Kết quả là, nhiều thành viên của cộng đồng Python đã xây dựng khung công việc và thư viện làm cho nó có thể thích nghi với gần như bất kỳ tác vụ học máy hoặc khoa học dữ liệu nào.
Những điều bất lợi là gì? Python có giới hạn khi thực hiện các chức năng toán học và thống kê phức tạp. Nó cũng chạy chậm hơn so với các ngôn ngữ như C ++ và Java (xem bên dưới).

Nó dành cho ai? Chúng tôi sẽ nói nó một lần nữa: Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong học máy và khoa học dữ liệu. Nếu công việc của bạn liên quan đến xây dựng các mô hình học máy và làm việc với rất nhiều dữ liệu, Python là dành cho bạn. Tuy nhiên, bạn có thể muốn chuyên môn hóa vào một ngôn ngữ thứ hai nếu bạn làm việc trong phân tích dữ liệu, cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo hoặc kế hoạch để thực hiện lập trình chuyên sâu hơn ngoài công việc trí tuệ nhân tạo của bạn. Đọc tiếp để tìm hiểu thêm.

C ++

C++ là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất cho các ứng dụng đa năng. Nó là cốt lõi của các hệ điều hành như Windows, iOS và Linux; các ứng dụng như Spotify và Photoshop; các trang web như YouTube; cùng với các trò chơi video, hệ thống ngân hàng và nhiều hơn nữa. Nó cũng là một ngôn ngữ cần thiết cho bất kỳ ai làm việc trong xe tự lái hoặc robot.

C++ là một ngôn ngữ biên dịch: Nó không yêu cầu chương trình thông dịch, điều này tăng thêm chi phí xử lý. Trong thực tế, các chương trình được viết bằng C++ là nhanh và hiệu quả.

Nhược điểm của nó là gì? Các chương trình được viết bằng C++ có thể hiệu quả khi chạy, nhưng viết chúng lại phức tạp – với một C và hai dấu cộng. Viết một chương trình bằng C++ mất thời gian, gỡ lỗi thường mất nhiều thời gian hơn, và viết lại mỗi khi bạn điều chỉnh tham số siêu tham số mất nhiều thời gian hơn bạn nghĩ. C++ cũng khó học. Nếu mục tiêu của bạn là trở thành một nhà khoa học dữ liệu, học C++ giống như học lái trực thăng và sau đó chỉ sử dụng nó để mua sắm ở siêu thị.

Đối tượng sử dụng là ai? C++ không phù hợp cho hầu hết các nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư máy học, nhưng nó là cần thiết cho một số lĩnh vực trong AI.

Nếu vai trò của bạn liên quan đến xây dựng hoặc duy trì cơ sở hạ tầng AI – các thư viện phần mềm cốt lõi mà người khác sử dụng để triển khai các mô hình hoặc phân tích dữ liệu – thì bạn nên học C++ một cách tuyệt đối. Hầu hết các nhóm làm việc trên robot và xe tự lái sử dụng C++ cho mã sản xuất của họ do tốc độ và hiệu quả của nó. Hầu hết các công việc trong ngành chip và phần cứng đều yêu cầu C++. Quan trọng là học C++ nếu bạn muốn tham gia cộng đồng mã nguồn mở. Nhiều khung công cụ Python phổ biến nhất được lập trình bằng C++.

R

Ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho phân tích dữ liệu.

Đó là gì? R được xây dựng đặc biệt cho phân tích thống kê.

Nó làm gì tốt? R được phát triển bởi các nhà thống kê, cho các nhà thống kê. Nó xuất sắc trong việc tìm ra các mô hình trong dữ liệu và rút ra những hiểu biết từ đầu ra mô hình. Vì những lý do rõ ràng, R cũng hấp dẫn đối với các kỹ sư học máy và nhà khoa học dữ liệu sử dụng nó cho phân tích thống kê, trực quan hóa dữ liệu và các dự án tương tự. Giống như Python, nó là mã nguồn mở và cộng đồng đã tạo ra nhiều khung công cụ và thư viện cho các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo.

Nhược điểm là gì? Về mặt phức tạp, người mới bắt đầu sẽ thấy R khó học hơn Python. R có nhiều tính năng tích hợp hơn để xử lý số liệu so với Python, nhưng nó cũng có xu hướng chậm hơn khi xử lý các dự án sử dụng quá nhiều dữ liệu cùng lúc. R? Giống như Arghhh!

Nó dành cho ai? R là một công cụ tuyệt vời cho phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu và các ngành nghề liên quan, nhưng nó thường được sử dụng bởi các nhà học thuật. Bạn cũng có thể bắt buộc phải học R nếu bạn có công việc làm việc trong lĩnh vực tài chính và cho các nhóm sử dụng nó trong phần mềm kế thừa của họ.

MATLAB

Một ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo từng rất phổ biến nhưng hiện tại đã bị thay thế bởi Python.

Đó là gì? MATLAB không chỉ là một ngôn ngữ lập trình, nó là một hệ thống gồm năm phần bao gồm ngôn ngữ, môi trường phát triển, trình xem đồ họa, thư viện toán học và giao diện để viết chương trình bằng các ngôn ngữ khác. MATLAB tập trung vào tính toán ma trận. Nếu bạn không quen, ma trận là các mảng số và khả năng tính toán chúng tốt là trung tâm của nhiều ứng dụng học máy và khoa học dữ liệu.

Nó làm tốt những gì? MATLAB rất xuất sắc trong việc làm việc với các mảng số. Nó cũng rất tốt trong nhiều phép toán khác và có các tính năng tích hợp để triển khai các mô hình học máy. Những tính năng này giúp nó vượt trội hơn so với Python, mà yêu cầu các bộ công cụ và khung việc để cả hai chức năng toán học và triển khai mô hình. Về tốc độ, nó nhanh và dễ dàng vượt trội Python trong nhiều hoạt động.

Những khuyết điểm là gì? Hạn chế lớn nhất của MATLAB là chi phí: Bạn phải trả phí để truy cập vào hệ thống và có thể là cho các chức năng bổ sung tùy thuộc vào mục tiêu của bạn. Rào cản này đã góp phần vào sự suy giảm phổ biến của MATLAB trong số các nhà xây dựng trí tuệ nhân tạo; Python, cuối cùng, là miễn phí và mã nguồn mở. Cuối cùng, cú pháp của MATLAB khó học hơn so với Python.

Nó dành cho ai? Một số nhà tuyển dụng và đội nhóm trí tuệ nhân tạo ưa thích MATLAB vì họ là người dùng cũ hoặc mục tiêu của họ yêu cầu nhiều sức mạnh toán học hơn. Sự thực vui là khóa học Học máy ban đầu của Andrew Ng được giảng dạy bằng MATLAB. Khi Andrew và các nhóm của ông tại DeepLearning.AI và Đại học Stanford hiện đại hóa Chuyên ngành Học máy vào năm 2022, một trong những nâng cấp chính là chuyển sang Python.

Java

Một ngôn ngữ lập trình nhanh và linh hoạt, hữu ích để xây dựng cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo có khả năng mở rộng.

Đó là gì? Java tương tự như Python ở nhiều cách: Nó phổ biến, mã nguồn mở và có nhiều framework và toolkit đặc biệt dành cho học máy và khoa học dữ liệu. Java cũ hơn nhiều, vì vậy nó có sự tham gia mua dịch vụ của nhiều tổ chức. Nó cũng phức tạp hơn Python về mặt kỹ thuật. Điều này có nghĩa là nó khó hơn Python và R để học, nhưng nó có thể thực thi các chương trình hiệu quả hơn nhiều.

Nó làm gì tốt? Mọi thứ mà Python có thể làm, Java cũng có thể làm tốt – có thể làm tốt hơn trong một số trường hợp. Ví dụ, nó có các framework cho khoa học dữ liệu, phân loại, học sâu và hơn thế nữa. Java có nhiều quy tắc hơn Python, điều này làm cho nó khó để phá vỡ hoặc sử dụng mã sai cách. Nó hữu ích để xây dựng cơ sở hạ tầng lớn, back-end, toàn diện để triển khai các mô hình học máy.

Những nhược điểm là gì? Java có độ cong học cao hơn Python (tuy không cao như C ++). Viết chương trình bằng Java cũng mất nhiều thời gian hơn Python, và các chương trình đó thường yêu cầu nhiều gỡ lỗi do tính phức tạp của chúng. Đây là các chướng ngại vật làm chậm quá trình tạo nguyên mẫu nhanh của các mô hình học máy. Cuối cùng, cộng đồng Java không hoạt động như Python trong việc phát triển các công cụ tập trung vào AI, và do đó Java hữu ích cho một phạm vi hẹp hơn các tác vụ học máy và khoa học dữ liệu.

Nó dành cho ai? Nếu không vì tính phức tạp của nó, Java có thể là ngôn ngữ lập trình AI thống trị. Tuy nhiên, bạn chỉ cần học nó nếu bạn đang nhắm đến một vai trò xây dựng cơ sở hạ tầng AI hoặc triển khai các sản phẩm học máy. Đối với người mới bắt đầu, Python là một lựa chọn an toàn hơn. Trong khi đó, bạn vẫn có thể tận hưởng Java trong cốc của bạn mỗi sáng.

Kết luận

Lập trình là một kỹ năng cần thiết cho những người xây dựng AI. Trong thực tế, Andrew Ng đã so sánh lập trình với việc đọc và viết: “Lập trình là hình thức giao tiếp sâu nhất của con người với máy móc. Khi máy móc trở nên quan trọng hơn trong cuộc sống hàng ngày, sự giao tiếp đó trở nên ngày càng quan trọng hơn.”

Vậy, ngôn ngữ nào bạn nên học? Đối với hầu hết các kỹ sư học máy và nhà khoa học dữ liệu đang ở giai đoạn đầu sự nghiệp, sự lựa chọn tốt nhất là Python. Nó dễ học, nhanh chóng để triển khai và có rất nhiều add-on được tùy chỉnh cho AI. Bạn có thể bị cám dỗ để học một chút Python, sau đó học một chút R, một chút Java và cách khác để trở nên linh hoạt hơn. Chúng tôi khuyên bạn không nên làm như vậy. Tập trung vào việc trở thành người giỏi Python trước khi bạn chuyển sang những điều khác.