TOP 7 ngôn ngữ lập trình AI/Machine Learning phổ biến

Khi bước vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning), một trong những kỹ năng quan trọng mà bạn cần nắm vững là ngôn ngữ lập trình AI. Có hàng ngàn ngôn ngữ lập trình, nhưng chỉ một số ít được sử dụng phổ biến trong các dự án AI và máy học.

Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá các ngôn ngữ lập trình hàng đầu dành cho AI/Machine Learning, từ đó giúp bạn có quyết định phù hợp cho hành trình học tập của mình.

Thị trường AI và nhu cầu về ngôn ngữ lập trình AI

Trong bối cảnh hiện tại, nhu cầu về chuyên gia AI và máy học đang tăng mạnh. Số lượng bằng sáng chế AI/Machine Learning đã tăng 34%, và các công ty lớn như Apple, Google, Microsoft đang đầu tư mạnh vào lĩnh vực này.

Theo CNBC, AI có thể khiến 1,8 triệu việc làm biến mất nhưng đồng thời tạo ra 2,3 triệu việc làm mới. Điều này chứng minh tầm quan trọng và tiềm năng lớn của việc học các ngôn ngữ lập trình AI.

Dưới đây là 7 ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực AI và Machine Learning mà bạn nên cân nhắc:

1. Python

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình AI phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất. Ngôn ngữ này được ưa chuộng nhờ tính đơn giản, dễ học, khả năng mở rộng, và một hệ sinh thái thư viện phong phú như NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow và PyTorch.

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến và được sử dụng rộng rãi

Python cho phép các nhà phát triển viết mã nhanh chóng và dễ dàng cho các mô hình học máy phức tạp, giúp tối ưu thời gian và công sức. Python cũng được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực khác như phát triển web và khoa học dữ liệu.

2. Ngôn ngữ lập trình AI: R

R là một ngôn ngữ mạnh mẽ dành cho thống kê và phân tích dữ liệu, rất phổ biến trong các dự án khoa học dữ liệu và học máy. Ngôn ngữ này cung cấp một bộ thư viện và gói phong phú để xử lý dữ liệu, phân tích mẫu, học có giám sát và đánh giá mô hình.

Là một ngôn ngữ mã nguồn mở, R được nhiều học giả và nhà nghiên cứu yêu thích nhờ khả năng phân tích dữ liệu và xử lý thống kê mạnh mẽ.

3. C++

C++ nổi tiếng với tốc độ và hiệu suất cao, là ngôn ngữ lý tưởng cho các dự án AI/Machine Learning yêu cầu khả năng tính toán chính xác theo thời gian thực.

C++ là ngôn ngữ lập trình lý tưởng cho dự án AI

Ngôn ngữ này cung cấp sự ổn định và hiệu quả trong cả thời gian chạy lẫn hiệu suất, và nó thường được sử dụng trong các thư viện Machine Learning và Deep Learning quan trọng. Khả năng tiếp cận phần cứng của C++ giúp nó trở thành một lựa chọn mạnh mẽ trong việc triển khai các thuật toán AI.

4. Java

Java cũng là một lựa chọn phổ biến trong các dự án AI/Machine Learning, đặc biệt là trong các dự án lớn yêu cầu tính ổn định và khả năng mở rộng. Java có tính trực quan, dễ gỡ lỗi và được hỗ trợ bởi cộng đồng lớn, giúp việc phát triển trở nên dễ dàng hơn.

Một số công cụ và thư viện AI nổi tiếng viết bằng Java bao gồm WEKA, JOONE, và ALICE. Java cũng hỗ trợ tốt trong việc xây dựng hệ thống lớn, như hệ thống dữ liệu lớn và hệ thống AI phức tạp.

5. JavaScript

JavaScript không chỉ giới hạn trong việc phát triển web mà còn đang dần trở nên phổ biến trong AI và Machine Learning. Với các thư viện như TensorFlow.js, Brain.js, và Synaptic, JavaScript cung cấp các công cụ mạnh mẽ để phát triển các mô hình học máy và ứng dụng AI tương tác trên web. JavaScript rất phù hợp cho những ai muốn kết hợp AI với các ứng dụng web.

JavaScript phù hợp để phát triển AI và Machine Learning

6. Julia

Julia là một ngôn ngữ lập trình mới nổi được biết đến với khả năng xử lý tính toán khoa học và phân tích dữ liệu với tốc độ cao. Julia kết hợp cú pháp dễ đọc của Python với hiệu suất gần như của C++, giúp nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các chuyên gia AI và Machine Learning.

Julia cũng hỗ trợ tốt cho các phần cứng chính như IBM, Intel, ARM và Nvidia, và đã được sử dụng trong các dự án như chẩn đoán y tế ở Ấn Độ.

7. Haskell

Cuối cùng, Haskell là một ngôn ngữ lập trình tĩnh mạnh mẽ, phổ biến trong các nghiên cứu học thuật về AI. Haskell hỗ trợ các cấu trúc đại số như monoids và modules, giúp tối ưu hóa các thuật toán trong Machine Learning. Haskell còn nổi bật với khả năng lập trình xác suất và xác định lỗi nhanh chóng trong giai đoạn biên dịch, rất hữu ích cho việc phát triển AI/Machine Learning.

Haskell cũng là ngôn ngữ lập trình phổ biến để nghiên cứu AI

Lời kết

Hiểu rõ và học các ngôn ngữ lập trình AI sẽ giúp bạn mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy. Bạn không cần phải học tất cả ngôn ngữ cùng một lúc, hãy bắt đầu với Python, ngôn ngữ được yêu thích nhất trong cộng đồng AI/Machine Learning.

Sau khi nắm vững một ngôn ngữ, bạn sẽ dễ dàng tiếp cận và học các ngôn ngữ khác. Chúc bạn thành công trong hành trình chinh phục ngôn ngữ lập trình AI.