سه زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی — راهنمای کاربردی

بسیاری از افراد تازه‌وارد به دنیای هوش مصنوعی با این پرسش مواجه هستند که از چه زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی و پیاده‌سازی‌های مربوط به آن استفاده کنند. در این مطلب، با معرفی سه زبان برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی به این پرسش پاسخ داده شده است.

سه  زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) شاخه‌ای از مهندسی است که هدف اصلی آن این است که کاری کند تا کامپیوترها انسان‌گونه فکر و عمل کنند. در ادامه، سه زبان برنامه‌نویسی محبوب و قدرتمندی معرفی شده‌اند که برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

پایتون

در جدول مقایسه زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده برای حوزه هوش مصنوعی، پایتون صدرنشین است. نحو زبان برنامه‌نویسی پایتون بسیار ساده است و می‌توان آن را به سرعت یاد گرفت. بنابراین، بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی را می‌توان به سادگی در پایتون پیاده‌سازی کرد. توسعه راهکارهای هوش مصنوعی در پایتون، در مقایسه با دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند جاوا، روبی و C++‎، زمان کمتری می‌برد. پایتون از پارادایم‌های برنامه‌نویسی شی‌گرا (Object Oriented Programming)، برنامه‌نویسی تابعی (Functional Programming) و برنامه‌نویسی رویه‌ای (Procedural Programming) پشتیبانی می‌کند.

کتابخانه‌های محاسباتی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning) و علم داده متعدد و متنوعی برای زبان برنامه‌نویسی پایتون وجود دارند که این زبان را به یکه‌تازی در عرصه برنامه‌نویسی در این حوزه‌ها مبدل کرده‌اند. برای مثال، نام‌پای (Numpy)، کتابخانه پایتونی است که به انجام محاسبات علمی کمک می‌کند و پانداس (Pandas) برای کار با داده‌ها در حوزه یادگیری ماشین، کاربرد دارد.

R

R یکی از موثرترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای تحلیل و دستکاری داده‌ها با اهداف علمی است. با استفاده از R، کاربر می‌تواند به سادگی نمودارهای با کیفیت را تولید کند که شامل نمادها و فرمول‌های ریاضی مورد نیاز هستند. صرف‌نظر از اینکه R یک زبان برنامه‌نویسی همه منظوره است، از بسته‌های (Package) متعددی برای حوزه یادگیری ماشین بهره می‌برد. از جمله بسته‌های R برای حوزه برنامه‌نویسی هوش مصنوعی می‌توان به Class ،Gmodels، RODBC و Tm اشاره کرد. این بسته‌ها منجر به تسهیل پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌شود.

جاوا

جاوا را می‌توان به عنوان گزینه‌ای خوب برای توسعه هوش مصنوعی در نظر گرفت. توسعه‌دهندگان در حوزه هوش مصنوعی، کار زیادی با الگوریتم‌های جستجو، شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) و الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms) دارند. جاوا برای توسعه هوش مصنوعی مزایای زیادی دارد که از این جمله می‌توان به کاربری آسان، سهولت عیب‌یابی، خدمات بسته، توسعه آسان پروژه‌های بزرگ مقیاس و نمایش گرافیکی داده‌ها اشاره کرد.

اگر این مطلب برای شما مفید بوده است، آموزش‌ها و مطالب زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

منبع [+]

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *