أفضل لغات البرمجة لتطويرات الذكاء الاصطناعي
ما هي لغة البرمجة التي يجب عليك اختيارها للتعلم الآلي أو مشروع التعلم العميق؟ هذه هي أفضل الخيارات الخاصة بك.
ومن المعلوم أن الذكاء الاصطناعي يفتح عالما من الاحتمالات لمطوري التطبيقات، من خلال الاستفادة من التعلم الآلي أو التعلم العميق، يمكنك إنتاج ملفات تعريف مستخدم وتخصيص وتوصيات أفضل بكثير، أو دمج بحث أكثر ذكاءً أو واجهة صوت أو مساعدة ذكية أو تحسين تطبيقك بأي عدد من الطرق الأخرى، يمكنك أيضًا إنشاء تطبيقات ترى وتسمع وتتفاعل مع المستخدمين.
ما سر حجب خدمات واتساب للاتصال من جديد بعد إتاحتها بالمملكة؟
ما هي لغة البرمجة التي يجب أن تتعلمها لتستفيد من الذكاء الاصطناعي في البرمجة؟ ستحتاج إلى لغة بها العديد من مكتبات التعلم الجيد والتعلم العميق بالطبع، يجب أن تتميز أيضًا بأداء جيد في وقت التشغيل، ودعم جيد للأدوات، ومجموعة كبيرة من المبرمجين، ونظام بيئي صحي ومتنامي.
-
لغة بايثون
في المرتبة الأولى نجد لغة Python وهي التي تعد الأفضل في هذا المجال، على الرغم من وجود أشياء مجنونة حول Python مثل المسافة البيضاء، والانقسام الهائل بين Python 2.x و Python 3.x، إذا كنت تقوم ببرمجة خدمة أو تطبيق ستعتمد على الذكاء الإصطناعي، فمن المؤكد أنك ستعمل أن تستخدم بايثون في مرحلة ما.
بايثون هي اللغة في طليعة أبحاث الذكاء الاصطناعي، حيث ستجد أكثر أطر التعلم الآلي والتعلم العميق، والأخرى التي يتحدث بها الجميع في عالم الذكاء الاصطناعي.
لهذه الأسباب، بايثون هي الأولى بين لغات البرمجة الخاصة بالذكاء الإصطناعي، على الرغم من حقيقة أن مشكلة المسافة البيضاء مزعجة هذه اللغة.
-
جافا وأصدقائها
تعد عائلة جافا من اللغات (Java و Scala و Kotlin و Clojure وغيرها) خيارًا رائعًا لتطوير تطبيق يعتمد على الذكاء الإصطناعي.
لديك مجموعة كبيرة من المكتبات المتاحة لجميع أجزاء التطبيق أو الخدمة، سواء كانت معالجة اللغة الطبيعية (CoreNLP)، أو عمليات الموتر (ND4J)، أو حزمة التعلم العميق المتسارع (DL4J) بالإضافة إلى أنه يمكنك الوصول بسهولة إلى منصات البيانات الكبيرة مثل Apache Spark و Apache Hadoop.
جافا هي لغة مشتركة في معظم المؤسسات، ومع وجود تصميمات اللغة الجديدة المتاحة في Java 8 و Java 9، فإن كتابة تعليمات Java البرمجية ليست هي التجربة البغيضة التي يتذكرها الكثير منا.
قد تشعر بالملل عند كتابة تطبيق الذكاء الإصطناعي بلغة جافا، ولكن يمكن أن تنجز المهمة ويمكنك استخدام كل البنية الأساسية الحالية لـ Java للتطوير والنشر والمراقبة.
-
لغة C/C++
من غير المرجح أن تكون لغة C/C++ هي خيارك الأساسي عند تطوير تطبيق قائم على الذكاء الإصطناعي، ولكن إذا كنت تعمل في بيئة مدمجة، ولا يمكنك تحمل النفقات العامة لجهاز Java Virtual Machine أو مترجم Python، فإن C/C++ هي الخيار الافضل.
باستخدام مكتبات مثل CUDA لكتابة التعليمات البرمجية الخاصة بك التي يتم تشغيلها مباشرة على وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك، أو يمكنك استخدام TensorFlow أو Caffe للوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى، يسمح لك هذا الأخير أيضًا باستيراد النماذج التي ربما يكون علماء البيانات قاموا بإنشائها باستخدام Python ثم تشغيلها في الإنتاج بكل السرعة التي توفرها لغة C/C++.
-
جافا سكريبت
جافا سكريبت؟ نعم هذه اللغة التي يستخف بها الكثير من الناس، فقد أصدرت جوجل مؤخرًا TensorFlow.js، مكتبة تسريع WebGL تتيح لك تدريب نماذج التعلم الآلي وتشغيلها في متصفح الويب الخاص بك، وتشمل أيضًا واجهة برمجة تطبيقات Keras والقدرة على تحميل واستخدام النماذج التي تم تدريبها على TensorFlow العادي.
من المحتمل أن يجذب هذا التدفق الهائل من المطورين إلى مساحة الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن جافا سكريبت لا تتمتع حاليًا بنفس إمكانية الوصول إلى مكتبات التعلم الآلي مثل اللغات الأخرى المدرجة هنا، فسوف يقوم المطورين قريبًا بإضافة شبكات عصبية إلى صفحات الويب الخاصة بهم مع نفس اللامبالاة تقريبًا أثناء قيامهم بإضافة مكون React أو خاصية CSS.
لا تزال TensorFlow.js في أيامها الأولى، في الوقت الحالي، تعمل في المتصفح ولكن ليس في Node.js، كما أنها لا تطبق واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow الكاملة.
-
لغة R
تأتي R في نهاية هذه القائمة، وهي اللغة التي يحبها علماء البيانات، ومع ذلك يجد المبرمجون الآخرون R مربكًا بعض الشيء عند استخدامها لأول مرة، نظرًا لنهجها المتمركز حول قاعدة البيانات.
إذا كان لديك مجموعة مخصصة من مطوري R، فيمكن أن يكون من المنطقي استخدام عمليات التكامل مع TensorFlow، أو Keras، أو H2O للبحث، والنماذج الأولية، والتجريب، لكنني أتردد في التوصية بـ R لاستخدامها في الإنتاج بسبب الأداء والمخاوف التشغيلية.
أبرز المؤتمرات والمعارض الخاصة بالأعمال للأعمال B2B لعام 2019
على الرغم من أنه يمكنك كتابة كود أداء R الذي يمكن نشره على خوادم الإنتاج، فمن شبه المؤكد أنه سيكون من الأسهل اتخاذ نموذج R هذا وإعادة ترميزه إلى جافا أو Python.
