لقد أجبر الطلب المتزايد على تقنيات ومفاهيم الذكاء الاصطناعي الشركات على توظيف المزيد والمزيد من المهندسين والمبرمجين والعلماء في هذا المجال ، لأنه لا يمكن تخيل عالم المستقبل دون التأثير الأساسي للذكاء الاصطناعي. ، حيث يوجد الذكاء الاصطناعي في كل مكان مع لغات البرمجة بالذكاء الاصطناعي ، من عمليات البحث عن الوظائف إلى أجهزة الكشف عن الرسائل غير المرغوب فيها ومشاركة الرحلات إلى روابط وسائل التواصل الاجتماعي ، مما يجعل حياتنا أفضل وأسهل.
الذكاء الاصطناعي والأتمتة المنتظمة
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي شركتك في توفير الوقت والمال من خلال أتمتة الإجراءات العادية وتحسينها ، من خلال:
- بمجرد أن يصبح الذكاء الاصطناعي في مكانه ، يمكنك أن تثق في أن هذه الأنشطة ستتم بشكل أسرع وأكثر دقة وموثوقية من أي شخص آخر. ومع ذلك ، لدمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة وخدمات شركتك ، ستحتاج إلى مطوري برامج يمكنهم فعل ذلك.
- بالإضافة إلى ذلك ، سيتعين على هؤلاء المطورين التعرف على أفضل لغات الذكاء الاصطناعي ، ولكل منها مجموعة نقاط القوة والقيود الخاصة بها ، فضلاً عن الميزات المحددة. الأمر متروك لك لاختيار الميزات التي تناسب احتياجاتك على أفضل وجه.
أفضل اللغات لبرمجة الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من لغات البرمجة المتنوعة المستخدمة في برمجة الذكاء الاصطناعي ، وهي تختلف في الاستخدام ، وسهولة التنفيذ ، والكفاءة أيضًا. :
لغة بايثون
- لغة البرمجة Python هي لغة برمجة عالية المستوى وواحدة من أفضل لغات برمجة الذكاء الاصطناعي ، وتعتبر واحدة من أبسط لغات البرمجة وأسهلها وأكثرها متعة في الاستخدام.
- إنها مسؤولة عن الزيادة السريعة في الشعبية. بالإضافة إلى ذلك ، تتيح الصيغة القصيرة للشفرة قضاء المزيد من الوقت في تطوير البنية التحتية للبرنامج ، مما يجعل Python خيارًا رائعًا لإجراءات التعلم الآلي.
- تعد بساطة Python وسهولة استخدامها أهم ميزة لجعلها الخيار الأول لمهندسي الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، فهي لغة برمجة عالية الأداء مستخدمة على نطاق واسع قادرة على تنفيذ إجراءات معقدة لمجموعة واسعة من التطبيقات والأنظمة الأساسية.
- من وجهة نظر التكنولوجيا الحالية ، فإن أهم سبب لبايثون هو أن أطر عمل الذكاء الاصطناعي قد تم إنشاؤها للغة. واحدة من أكثرها شيوعًا هي TensorFlow ، وهي مجموعة أدوات مفتوحة ال مصممة خصيصًا للتعلم الآلي والتي يمكن استخدامها لتدريب شبكتك العصبية العميقة والاستدلال.
تشمل الأطر الأخرى التي تركز على الذكاء الاصطناعي ما يلي:
- تعلم الأحرف – مكتبة Python لتدريب نماذج التعلم الآلي.
- Keras هي واجهة برمجة للحسابات الرياضية المعقدة.
- PyTorch هي مكتبة Python لمعالجة اللغة المرئية والطبيعية.
- إطار عمل Theano عبارة عن حزمة برمجية تسمح بتعريف جميع المتغيرات الرياضية وتحسينها.
R. لغة البرمجة
- R هي اللغة الرئيسية في قائمة لغات برمجة الذكاء الاصطناعي وتعتبر الأكثر استخدامًا تقريبًا ، وهي مصممة بشكل أساسي للتحليل الإحصائي وعرض البيانات الرسومية.
- إنها لغة برمجة تحظى بشعبية كبيرة بين عمال مناجم البيانات والإحصائيين. مفتوحة ال ومع مجتمع كبير من الذكاء الاصطناعي ، تعمل لغة البرمجة R بشكل فعال للغاية ، لا سيما في أبحاث الذكاء الاصطناعي التي تتضمن تحليل السلاسل الزمنية أو الإحصائيات والتتبع ومعالجة البيانات.
- تم تصميم لغة البرمجة R للتعامل مع الكائنات (بيانات البرنامج) وتتميز بوجود ذاكرة غير محدودة والسماح بمعالجة الكائنات بلغات أخرى. تعد كفاءة R في معالجة البيانات وتحليلها من أهم مزاياها. لديها أيضا مهارات تخطيط ممتازة. ر. من ناحية أخرى ، من الصعب تعلم “ر”. إنها بطيئة وبها بعض العيوب الأمنية.
- يجب اعتبار الحزم الموسعة بما يتجاوز القدرات العامة لـ R. فهي توفر العديد من حزم البرامج لتوفير دعم شامل لعمليات التعلم الآلي. عندما تبدأ في التعلم ، سترى أن الإحصائيات هي أساس الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تشير حالة ال المفتوح لـ R إلى أنه مجاني للاستخدام. لديها قاعدة مستخدمين كبيرة.
C ++
- لغة البرمجة C ++ هي امتداد للغة الكمبيوتر يمكن استخدامه لإنشاء ملفات برامج متصلة بالشبكة. تعد سرعة C ++ أهم ميزة لأن تطوير الذكاء الاصطناعي يتطلب عمليات حسابية معقدة ، ويمكن لهذه اللغة تسريع العمليات الحسابية وهذا ما جعلها على قائمة أفضل لغات برمجة الذكاء الاصطناعي.
- كما أن لديها القدرة على التحكم في الذاكرة منخفضة المستوى وتدعم التطبيقات التي تتطلب وصولاً عميقًا ، وتطبيقات ذات أداء معقد ، وما إلى ذلك.
- يحتوي C ++ على بناء جملة معقد ولكنه أرخص من اللغات الأخرى مثل Java. يمكن استخدام C ++ في برمجة AI لتحسين محركات البحث وترتيبها.
- أحد أسباب ذلك هو المرونة الواسعة للغة ، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات كثيفة الاستخدام للموارد. C ++ هي لغة برمجة منخفضة المستوى تعزز إدارة نموذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. وعلى الرغم من أن C ++ قد لا تكون الخيار الأول لمبرمجي الذكاء الاصطناعي ، فمن الجدير بالذكر أنه تم تطوير العديد من أطر التعلم العميق والآلي في C ++.
- تمت كتابة TensorFlow ، وهو إطار التعلم الآلي الأكثر شيوعًا ، بلغة C ++. كما تم استخدامه لبناء بنية مربكة لتضمين الميزات السريعة في إطار عمل التعلم العميق (CAFE).
مقياس
- لغة البرمجة Scala هي لغة برمجة وظيفية ثابتة وعالية المستوى وموجهة للكائنات. تم إنشاؤه للاستفادة من لغة Java والتخفيف من بعض عيوبها العديدة.
- يعد Scala طريقة أفضل لإنشاء برامج ذكية باستخدام بيئة Java Virtual Machine (JVM). إنه متوافق مع Java و JavaScript ، ويجعل التطوير أسهل وأسرع وأكثر إنتاجية.
- تعد لغة البرمجة Scala الآن أحد أهم مكونات أنظمة تحليل البيانات العالمية مثل Apache Flink و Apache Kafka ، نظرًا لخصائصها ومزاياها الفريدة بالطبع.
- في الوقت نفسه ، تشمل عيوب Scala الرئيسية نقص الدعم المجتمعي والاعتماد المحدود على المبرمجين وحدود التوافق مع الإصدارات السابقة ومنحنى التعلم العالي.
- أداة Scala’s Breeze هي الأداة التعليمية الأكثر استخدامًا لـ Scala ، حيث تجمع هذه المكتبة بين وظائف Matlab ومكتبة NumPy Python. لقد نشأت من اندماج مشروعي ScalaNLP و Scala. يتضمن إطار عمل Breeze العديد من إمكانات الحوسبة الأساسية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية.
- تتطلب عملية دمج لغات برمجة الذكاء الاصطناعي مع بيئة عمل أكبر تعمل على لغات البرمجة الشائعة الأخرى استخدام مجموعة محددة من تجارب البرمجة ، مثل العديد من اللغات والأطر والمكتبات ، حيث تتطلب هذه التقنيات غالبًا اللاخطية. درجات الكفاءة والخبرة!
جميع اللغات المذكورة في مقالتنا هي خيارات ممتازة ورائعة لمشاريع الذكاء الاصطناعي لأنها مجرد مسألة اختيار المشروع المثالي لاحتياجاتك. من خلال الفهم الأساسي للمشروع ، يمكنك اختيار أنسب لغة وزيادة كفاءة شركتك. حظًا سعيدًا في مشروعك القادم للذكاء الاصطناعي.
