أفضل 6 لغات برمجة للذكاء الاصطناعي للتعلم في عام 2022
يعد الذكاء الاصطناعي (AI) عنصرًا أساسيًا في العديد من مشاريع تطوير البرامج التي تسمح للمطورين بإنشاء برامج يمكنها إدراك المشكلات والتعلم والعقل وحلها - إلى حد كبير بالطريقة التي يعمل بها العقل البشري. يعد تعلم كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية للعديد من الأدوار الوظيفية ، خاصة للمهتمين بممارسة مهنة في البرمجة.
يمكن أن يساعدك اختيار اللغة الصحيحة في النهوض في هذا المجال سريع النمو ، لكن الكثير من الناس يكافحون من أين يبدأون. ومع ذلك ، فإن البدء الآن يمكن أن يساعدك على ركوب موجات التغيير في المستقبل. لمساعدتك في التخطيط لدراستك ، قمنا بتحليل لغات البرمجة الرئيسية وحددنا تلك الأكثر ملاءمة لتطوير الذكاء الاصطناعي. أثناء قراءتك ، ضع في اعتبارك أن الذكاء الاصطناعي لا يزال ابتكارًا جديدًا نسبيًا ، لذا فإن ما يعتبر معيار الصناعة في البرمجة اليوم قد يتغير خلال السنوات القليلة القادمة.
إذا كنت مهتمًا ببرمجة الذكاء الاصطناعي ولكنك غير متأكد من أين تبدأ ، فهناك عدد من الخيارات لأي شخص يرغب في تعلم البرمجة ، بما في ذلك تطبيقات التدريس الذاتي أو معسكرات تدريب المستجدين أو برامج الشهادات الجامعية بدوام كامل. أدناه ، سنغطي أفضل الخيارات لتعلم البرمجة التي تركز على الذكاء الاصطناعي ، بالإضافة إلى أفضل اللغات للتعلم من أجل تطوير الذكاء الاصطناعي.
كيف تصنع ذكاءً اصطناعيًا
جعل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الممكن إدخال الأدوات وحل المشكلات بطرق جديدة ومعقدة. ومع ذلك ، فهو ليس حلاً شاملاً لكل تحدي برمجي موجود - صنع برنامج يستخدم الذكاء الاصطناعي يتطلب تفكيرًا وتخطيطًا دقيقين.
أول شيء يجب مراعاته عند بناء الذكاء الاصطناعي هو المشكلة. اسأل نفسك: ما المشكلة التي أحاول حلها؟ ما هي النتيجة المرجوة من الحل؟ يمكن أن تقودك إجاباتك على هذه الأسئلة نحو حلول مختلفة تركز على الذكاء الاصطناعي ، مثل التعلم الآلي (ML) لمعالجة البيانات أو استخدام رؤية الكمبيوتر (CV) لاستخلاص معلومات مفيدة من الصور ومقاطع الفيديو الرقمية.
الخطوة التالية هي النظر في مقدار ونوع البيانات التي تقوم بمعالجتها باستخدام الذكاء الاصطناعي. خوارزميات الذكاء الاصطناعي قوية ، لكنها ليست سحرية. إذا تم إدخال بيانات ذات جودة رديئة في النظام ، فمن غير المرجح أن تؤدي إلى النتائج المرجوة. تأكد من فحص بياناتك وتنظيفها وتنظيمها وفقًا لأي متطلبات محددة.
الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع له العديد من التطبيقات الواسعة. سيعتمد الخيار الأفضل بالنسبة لك على تفاصيل مشروعك ، حيث تتفوق لغات البرمجة المختلفة في مختلف المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. يعتمد اختيار لغة البرمجة المناسبة على ما تحتاج إلى إنجازه في تطبيق معين.
أفضل لغات برمجة الذكاء الاصطناعي
يمكن استخدام العديد من لغات البرمجة ذات الأغراض العامة في مجموعة متنوعة من المواقف ، بما في ذلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول تطوير التعلم الآلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، فقد وصلت إلى المكان الصحيح.
أدناه ، سنناقش لغات البرمجة الأكثر استخدامًا والمطلوبة للذكاء الاصطناعي. تتضمن هذه اللغات Python و Java و C ++ و JavaScript و Julia و LISP. كما ذكرنا أعلاه ، من المحتمل أن تتغير هذه القائمة مع استمرار تطور المجال ، ولكن يتم استخدام هذه اللغات أيضًا في البرمجة العامة ، مما يعني أنها ستستمر في كونها ذات قيمة في عالم البرمجة ، بغض النظر عن مكانتها في تطوير الذكاء الاصطناعي.
كيف تتعلم برمجة الذكاء الاصطناعي
بينما كان الذكاء الاصطناعي في يوم من الأيام موضوعًا لم يكن يعرفه سوى باحثو علوم الكمبيوتر الأكثر تقدمًا ، أصبحت مفاهيم الذكاء الاصطناعي أكثر شيوعًا في جميع أنحاء مجال البرمجة.
هناك العديد من الطرق لتعلم مفاهيم الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك برامج الشهادات الجامعية التقليدية ، والدراسة المستقلة ، ومعسكرات تدريب المستجدين على الترميز. ضع في اعتبارك أنه قبل الغوص في الموضوعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ، من الجيد أن يكون لديك فهم أساسي للمعرفة البرمجية ، حيث يعتمد الذكاء الاصطناعي على الأساسيات الحالية. ومع ذلك ، تعد معسكرات تدريب المستجدين على التشفير خيارًا رائعًا لأولئك الذين يرغبون في تعلم برمجة الويب بسرعة من خلال الخبرة العملية.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول لغات تطوير الويب التي يمكن تطبيقها في الذكاء الاصطناعي ، ففكر في الاشتراك في Berkeley Coding Boot Camp.
برمجة الذكاء الاصطناعي مع بايثون
كمعيار في صناعة البرمجة مع قاعدة كود ناضجة ، فإن Python هي لغة مقنعة ومستخدمة على نطاق واسع في العديد من مجالات البرمجة. تعتبر لغة رائعة للمبتدئين - يتعلم العديد من المطورين Python كواحدة من لغات البرمجة الأولى لديهم. على هذا النحو ، هناك مجتمع مطور كبير مبني على الترميز للتطبيقات التي تركز على الذكاء الاصطناعي.
لماذا تُستخدم بايثون للذكاء الاصطناعي؟
تعد Python أداة قوية لتحليل البيانات ، مما يجعلها مفتاحًا لتطوير الذكاء الاصطناعي. وفقًا لـ HackerRank ، فهي إحدى لغات البرمجة الأكثر طلبًا الموجودة في السوق اليوم. يحب المبرمجون ومحللو البيانات Python لمرونتها وتصميمها البديهي وتعدد استخداماتها. على الرغم من أنها مصممة للتعامل مع المهام المعقدة ، إلا أنها لغة يسهل تعلمها وتطبيقها على مشاريعك الخاصة.
تم تصميم العديد من مكتبات Python لتصنيف مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها ، مما يجعلها لغة قيمة في كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
كود مصدر Python AI
Python قابلة للتكيف للغاية ويمكن استخدامها للعديد من تطبيقات التعلم الآلي والتطبيقات التي تركز على الذكاء الاصطناعي - يمكنك العثور على مستودع للمشاريع العملية التي تركز على الذكاء الاصطناعي على GitHub.
يمكن العثور على قاعدة بيانات أخرى تركز على الذكاء الاصطناعي على TensorFlow - وهي مكتبة تعلم آلي كبيرة ومفتوحة المصدر طورتها Google. تساعد هذه المكتبة البديهية المبرمجين في بناء وتدريب نماذج التعلم الآلي بسرعة وسهولة ، مما يسمح للمطورين بالبحث واختبار تطبيقات تعلم الآلة الجديدة.
برمجة AI باستخدام Java
Java هي لغة قوية بشكل لا يصدق تستخدم في العديد من سياقات تطوير البرامج. إنه منتشر بشكل خاص في مساحة تطبيقات الأجهزة المحمولة ، حيث تستفيد العديد من التطبيقات من ميزات الذكاء الاصطناعي. تعد Java سهلة الاستخدام وتصحيح الأخطاء ، وهي رائعة لعمليات النشر متعددة الأنظمة الأساسية من خلال نموذج "الكتابة مرة واحدة ، والتشغيل في أي مكان" ، مما يجعلها لغة رائعة لتطبيقات البرامج على مستوى المؤسسات والشبكات العصبية ومنصات الذكاء الاصطناعي.
كيف تصنع ذكاءً اصطناعيًا بجافا
Java هي لغة برمجة شائعة توفر لمطوري الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من المزايا ، بما في ذلك التصحيح السهل وقابلية الاستخدام وقابلية الصيانة. يحتوي على جامع قمامة مدمج يقوم تلقائيًا بحذف البيانات غير المفيدة ويسهل التصور. كما تحتوي على Swing ، مجموعة أدوات واجهة المستخدم الرسومية. و Standard Widget Toolkit (SWI) ، وهي مجموعة أدوات رسومية لعناصر واجهة المستخدم. تعد Java أيضًا متعددة الأنظمة الأساسية ، مما يسمح بنشر المشاريع التي تركز على الذكاء الاصطناعي عبر العديد من أنواع الأجهزة.
أحد الأمثلة على مشروع AI الذي يستخدم Java هو Deeplearning4j (DL4J) - وهي مكتبة رئيسية مفتوحة المصدر للتعلم العميق تستخدم Java. التعلم العميق هو مجال فرعي للتعلم الآلي يسمح للبرنامج بتقليد التعلم البشري ويستخدم عادةً لتجميع البيانات أو تجميعها وإجراء تنبؤات.
كود Java AI
يوفر Deeplearning4j GitHub مجموعة متنوعة من الأمثلة حول كيفية عمل المكتبة وكيفية بدء الترميز باستخدام أدواتها. تعرض صفحة الأمثلة العديد من تطبيقات المكتبة ، من تدريب الشبكة العصبية لتذكر سلسلة من الأحرف ، إلى فك رموز captcha. تُظهر المكتبة عمق ما يمكنك تحقيقه عند استخدام Java لتطوير الذكاء الاصطناعي.
برمجة AI باستخدام C ++
C ++ هي لغة برمجة شائعة معروفة ومحبوبة لسرعتها وكفاءتها. ينفذ الكود بسرعة ، مما يجعله خيارًا ممتازًا للتعلم الآلي وتطبيقات الشبكة العصبية. العديد من التطبيقات التي تركز على الذكاء الاصطناعي معقدة نسبيًا ، لذا فإن استخدام لغة برمجة فعالة مثل C ++ يمكن أن يساعد في إنشاء برامج تعمل بشكل جيد للغاية.
كيف تصنع AI في C ++
C ++ ليست دائمًا الخيار الأول للتطبيقات التي تركز على الذكاء الاصطناعي ، ولكنها تستخدم على نطاق واسع في جميع أنحاء الصناعة وتجدر الإشارة إليها. تعمل هذه اللغة وتنفذ بكفاءة عالية ، لكن المفاضلة هي أن الكتابة أكثر تعقيدًا. هذا يجعل C ++ خيارًا رائعًا للتطبيقات كثيفة الاستخدام للموارد ، حيث يتم استخدامه أحيانًا مع لغات أخرى لبناء تطبيقات تركز على الذكاء الاصطناعي.
أحد الأمثلة على الأداة التي تستخدم C ++ للتطبيقات التي تركز على الذكاء الاصطناعي هو مكتبة OpenCV. تدعم هذه المكتبة لغات برمجة متعددة ، بما في ذلك C ++ ، وهي واحدة من أكبر مكتبات التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر المتاحة. يمكن لخوارزميات الرؤية الحاسوبية أن تأخذ مدخلات الفيديو وتتعرف على المعلومات باستخدام الخوارزميات - يمكنها تحديد الأشياء والتعرف على الوجوه وإنتاج مسح ثلاثي الأبعاد للكائنات الواقعية وغير ذلك الكثير.
كود C ++ لمنظمة العفو الدولية
يقدم OpenCV دليل توثيق متعمق لمساعدة المبرمجين على التعجيل بكيفية استخدام ++ C في مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. هناك العديد من الوحدات والخوارزميات المختلفة المتاحة ، بما في ذلك اكتشاف الكائن أو تحليل الحركة أو تتبع الكائن في الفيديو والتعلم الآلي.
برمجة AI باستخدام JavaScript
وفقًا لتصنيفات GitHub ، فإن JavaScript هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا في العالم. لا ينبغي أن يكون ذلك مفاجئًا نظرًا لأنه مساهم كبير في الويب الحديث ، وهو مسؤول عن تشغيل الكثير من التفاعل الموجود في مواقع الويب التي نستخدمها كل يوم. إنه خيار موثوق لأي مطور ويب لأنه سهل التعلم نسبيًا ، وهو خيار واعد للمبتدئين الذين يتعلمون الذكاء الاصطناعي أو تطوير الويب العام.
كيف تصنع ذكاءً اصطناعيًا في جافا سكريبت
لماذا تعتبر JavaScript مناسبة جدًا للذكاء الاصطناعي؟ يحتوي على العديد من المكتبات والأدوات عالية المستوى للتعلم الآلي. وخير مثال على ذلك هو TensorFlow.js ، الذي يعمل مباشرة داخل المتصفح ويفتح العديد من الاحتمالات لمطوري الويب. يمكن أن يساعدك بناء معرفتك بتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى المستعرض في إنشاء أدوات متصفح من الجيل التالي تركز على الذكاء الاصطناعي.
كود JavaScript AI
يوفر قسم العرض التوضيحي TensorFlow.js قائمة بأمثلة لبرامج الذكاء الاصطناعي والتعليمات البرمجية المصاحبة لها ، وكلها تعمل في المتصفح. تتضمن بعض الأمثلة تطبيق تسجيل مزامنة الشفاه وتطبيق البيانو الذي يولد الموسيقى تلقائيًا - فقط عدد قليل من التطبيقات شبه اللانهائية لتقنية الذكاء الاصطناعي القائمة على المتصفح.
برمجة الذكاء الاصطناعي مع جوليا
تتطلب العديد من تطبيقات البرمجة لغتين أو أكثر من لغات البرمجة ، واحدة ذات أداء عالٍ (مثل C ++) والأخرى تجعل البرمجة أقل تعقيدًا (مثل Python). بينما تعمل هذه العملية ، فإنها تنتج أيضًا دفعًا وجذبًا بين المفهومين. علاوة على ذلك ، فإن العديد من لغات البرمجة لديها عقود من التصميم والبناء وراءها. قد يكون هذا مفيدًا من بعض النواحي ، ولكنه قد يؤدي أيضًا إلى مشكلات فوضويّة مع مرور الوقت. تهدف جوليا ، التي تم تصورها في عام 2009 في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، إلى إصلاح بعض هذه المشكلات.
تم تقديم الإصدار الأول من Julia رسميًا إلى مساحة البرمجة في عام 2018 ولا يزال يكتسب شعبية منذ ذلك الحين. وفقًا لـ HPCwire ، نما عدد التنزيلات للغة بنسبة 87 بالمائة من 2020 إلى 2021 ، ونما عدد الحزم المتاحة للغة بنسبة 73 بالمائة.
كيف تصنع ذكاءً اصطناعيًا في جوليا
تستمر تطبيقات الذكاء الاصطناعي لجوليا في النمو بمرور الوقت. Flux هو تعلم آلي رئيسي ومكدس ذكاء اصطناعي مكتوب لجوليا. تتضمن بعض الميزات التي تجعل جوليا رائعة لبرمجة الذكاء الاصطناعي مدير حزم مدمج ودعمًا للحوسبة المتوازية والموزعة.
جوليا مفيدة بشكل خاص للحوسبة العلمية وتحليل البيانات. تدعم اللغة التوازي ، وهو نوع من الحوسبة حيث يتم تنفيذ العديد من العمليات المختلفة في وقت واحد. هذا مفهوم مهم للتعلم الآلي والتطبيقات التي تركز على الذكاء الاصطناعي ، مما يعني أن جوليا يمكن أن تستمر في النمو من حيث الأهمية في جميع أنحاء المجال.
جوليا كود منظمة العفو الدولية
النظام البيئي لمنظمة جوليا للذكاء الاصطناعي ينمو ، لكنه ليس كبيرًا مثل بعض الخيارات المتاحة للغات البرمجة الرئيسية الأخرى. يسرد موقع Flux على الويب بعض الإمكانات والأدوات المتاحة في المكتبة والتي يمكن تطبيقها على مشاريع الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك أدوات رؤية الكمبيوتر وأدوات التعلم المعززة والمزيد.
برمجة AI مع LISP
يستخدم LISP على نطاق واسع في تطوير الذكاء الاصطناعي. إنها ثاني أقدم لغة برمجة لها تاريخ قوي في تقديم حلول ديناميكية ومخصصة لتحديات البرمجة. يرتبط تقدم وتطوير وتطور LISP ارتباطًا وثيقًا بالتقدم والتطوير المبكر للذكاء الاصطناعي.
LISP ليست لغة برمجة الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا في السياق الحديث ، لكن هذا لا يعني أنها غير مستخدمة على الإطلاق. في حين أنه قد لا يكون شائعًا مثل بعض اللغات الأخرى المذكورة حتى الآن ، فإن تعلم LISP يمكن أن يساعدك على فهم الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر عمقًا وشمولية ، لأنه يتيح النماذج الأولية السريعة والتألق في التعامل مع المعلومات والقوائم الرمزية.
لماذا يتم استخدام LISP للذكاء الاصطناعي؟
يحب بعض المطورين استخدام LISP لأنه سريع ويسمح بالنماذج الأولية السريعة والتطوير. يعود LISP و AI إلى الوراء - تم تطويره في الخمسينيات من القرن الماضي كمنصة بحثية للذكاء الاصطناعي ، مما يجعله مناسبًا للغاية لمعالجة المعلومات الرمزية بفعالية.
LISP هي أداة نماذج أولية ممتازة تناسب حل المشكلات التي لا تعرف كيفية حلها بعد.
كود LISP AI
أحد الأسباب التي تجعل LISP ليست لغة البرمجة الأكثر استخدامًا للذكاء الاصطناعي بعد الآن يرجع جزئيًا إلى الافتقار إلى مكتبات حديثة متطورة وبناء جملة مختلف تمامًا عن العديد من لغات البرمجة الأخرى. عندما تم تقديمه لأول مرة ، كان LISP سابقًا لعصره ، ولكن تم استبداله في الغالب بلغات أخرى. ومع ذلك ، لا يزال الإلمام بـ LISP يساعدك على فهم الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر شمولاً وتحقيق نتائج أفضل من خلال عملك.
تعرف على أفضل لغات البرمجة للذكاء الاصطناعي اليوم
كان لانتشار الذكاء الاصطناعي تأثير كبير على مجال تطوير البرمجيات ، وستستمر أهميته في المستقبل. يتقدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق والتقنيات ذات الصلة بسرعة ، وسيستمر تأثيرها على حياة الناس في جميع أنحاء العالم في النمو أيضًا. المستقبل مشرق لهذه التكنولوجيا ، ويجب على مطوري البرمجيات المهتمين بدخول هذا المجال الانتباه. لم يأتِ الأفضل بعد ، ويمكن أن يكون لاكتساب مهارات الذكاء الاصطناعي تأثير كبير على حياتك المهنية.
لديك العديد من لغات البرمجة للاختيار من بينها عند التعرف على برمجة الذكاء الاصطناعي ، وسيعتمد الأنسب لك على مدى سهولة أو تقنية العملية التي تريدها. إذا كان لديك بالفعل خبرة في لغة معينة ، يمكن لمعرفتك الحالية أن توفر أساسًا رائعًا لتعلم إضافي. خيار آخر هو إلقاء نظرة على التطبيقات الشائعة للذكاء الاصطناعي المستخدمة في العالم الحقيقي - ما هي اللغات التي يستخدمونها؟
يعد تعلم المهارات اللازمة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية للمبرمجين المعاصرين. يمكن أن يؤدي إكمال معسكر تدريب على الترميز ، مثل Berkeley Coding Boot Camp ، إلى بدء إتقان الترميز وتعليمك مفاهيم مثل الذكاء الاصطناعي وتقنيات البرمجة المستندة إلى المستعرض والتطوير من جانب الخادم والعمل مع قواعد البيانات والمزيد.
تعليقات
إرسال تعليق