Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.
Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính.
Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: Biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi,…
Tuy rằng trí thông minh nhân tạo có nghĩa rộng như là trí thông minh trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng, nó là một trong những ngành trọng yếu của tin học.
Trí thông minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, sự học hỏi và khả năng thích ứng thông minh của máy móc.
Học lập trình trí tuệ nhân tạo có 2 hướng:
-
Hướng 1 : Học logic và sử dụng các thư viện, framework có sẵn để tương hỗ cho AI ( Phần này tương đối dễ hơn )
-
Hướng 2 : Học tăng trưởng các thuật toán mới cho trí tuệ nhân tạo, thao tác sâu với phần lõi .
Tuy nhiên, để cuối cùng, bạn có thể tạo ra sản phẩm có ứng dụng trí tuệ nhân tạo là không quá khó.
Ngay cả khi những người không đến từ nền tảng Khoa học Máy tính hoặc những người không biết về kỹ năng Lập trình và Khoa học Máy tính.
Điều quan trọng hơn là bạn phải tìm ra động lực tự nhiên để học các kiến thức cần thiết cho AI như cơ bản của một số Toán học, Xác suất, Thống kê và lập trình như Python / R, …
Bạn đừng nghĩ rằng AI là cái gì đó quá cao siêu rồi sinh ra sợ hãi.
Chẳng qua nó là sự kết hợp giữa các thuật toán, có thể phức tạp hoặc đơn giản với các kiến thức về toán học.
Đặc biệt trong ngành AI, toán là yêu cầu gần như tiên quyết, nó không nặng về lập trình cho lắm, nhưng kiến thức về Xác xuất – thống kê và làm sao để ứng dụng nó vào lập trình mới thực sự quan trọng.
Ngoài ra, một nhà phát triển AI còn phải chú trọng tới các vấn đề về dữ liệu, do đó, kiến thức về database cũng không thể thiếu.
Không khác gì các lập trình viên bình thường, các nhà phát triển AI cũng cần một tư duy logic tốt.
AI chẳng qua cũng là lập trình mà ra – nhưng đòi hỏi và mục tiêu của nó hướng đến khác với các lập trình viên còn lại.
Học tốt AI cũng như học một ngôn ngữ lập trình hay một Framework nào đó, bởi AI cũng được xây dựng dựa trên một số ngôn ngữ lập trình tiêu biểu, chỉ cần bạn có lộ trình học tập đúng đắn, nắm vững các kiến thức nền thì có thể dấng thân theo con đường này rồi.
3. Lộ trình học lập trình trí tuệ nhân tạo với Java
Học lập trình trí tuệ nhân tạo với Java
Khi tất cả chúng ta nói về ngôn từ máy tính trong nghành nghề dịch vụ Ngôn ngữ máy và Trí tuệ nhân tạo, tất cả chúng ta thường nghe nói về Python và R. ..
Và hầu hết mọi người không biết rằng Java cũng hoàn toàn có thể được sử dụng trong nghành này .
Tuy không phải là ngôn từ số 1 trong nghành nghề dịch vụ này nhưng trọn vẹn hoàn toàn có thể cho những ai có nền tảng Java tốt .
Nếu bạn muốn học AI, Java cũng là một ngôn ngữ đáng được chú ý.
Nhưng, để nhảy vào lĩnh vực này, bạn cần chuẩn bị nền tảng cực kỳ vững chắc.
3.1. Java cơ bản
học AI với Java thì bước đi đầu tiên phải có kiến thức về Java cơ bản cái đã.
Nắm vững các kiến thức về Java core sẽ giúp bạn đi nhanh hơn trong các giai đoạn phát triển trung gian sắp tới.
Đọc thêm:
> Hướng dẫn tự học Java cơ bản
> Mình đã Học Java cơ bản ở đâuMuốn theothì bước đi tiên phong phải có kỹ năng và kiến thức về Java cơ bản cái đã. Nắm vững các kiến thức và kỹ năng về Java core sẽ giúp bạn đi nhanh hơn trong các tiến trình tăng trưởng trung gian sắp tới .
3.2. Java Hướng đối tượng
Java chủ yếu dựa trên đối tượng và xây dựng và phát triển các hệ thống phần mềm thì đối với Trí tuệ nhân tạo cũng vậy.
Bạn phải hiểu rõ về OOP trong Java thậm chí phải học ở mức nâng cao thì mới mong vận dụng tốt được.
3.3. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
Phần này cực kỳ quan trọng với những lập trình viên AI, bởi hầu hết AI đều được phát triển dựa trên các thuật toán.
Bạn phải tính toán sao cho AI làm việc hiệu quả nhất, nhanh nhất để thông minh nhất thì việc ứng dụng thuật toán và cấu trúc dữ liệu là điều không thể thiếu.
Bạn nên tìm hiểu các thuật toán nâng cao sẽ tốt cho bản thân khi theo ngành này.
3.4. Các hệ cơ sở dữ hiệu
Dữ liệu, kiến thức để truyền đạt – dạy lại để AI hiểu được phải đủ lớn.
Bạn không những là lập trình viên mà phải kiêm luôn các vị trí về dữ liệu, phải tự mình thu thập, phân tích và tổng hợp thì mới cung cấp chính xác cho code của mình được.
3.5. Kiến thức về toán học
Nghe có vẻ vô lý nhưng hầu như các hàm xử lý trong AI đều liên quan đến toán – toán từ cơ bản đến nâng cao, nói chung là lượng kiến thức toán bạn học ở cấp 3, luyện thi đại học và toán ở Đại học là hết sức quan trọng.
Nhất là kiến thức về xác xuất thống kê.
3.6. Lựa chọn cho mình Framework/Library
Tùy theo nhu yếu và xu thế mà bạn hoàn toàn có thể có các Framework và Library khác nhau. Hãy xem các list thông dụng sau đây :
#1: Đối với hệ chuyên gia
-
Apache Jena – một Framework để tạo các ứng dụng web và dữ liệu được liên kết.- một Framework để tạo các ứng dụng web và tài liệu được link .
-
PowerLoom – một nền tảng để xây dựng các ứng dụng và hệ thống lý luận dựa trên kiến thức.- một nền tảng để kiến thiết xây dựng các ứng dụng và mạng lưới hệ thống lý luận dựa trên kiến thức .
-
d3web – một công cụ lý luận với nhiều thuật toán để giải quyết các vấn đề nhất định.- một công cụ lý luận với nhiều thuật toán để xử lý các yếu tố nhất định .
-
Eye – một công cụ để thực hiện lý luận bán ngược.- một công cụ để thực thi lý luận bán ngược .
-
Tweety – một tập hợp các Framework cho các khía cạnh logic của AI và biểu diễn tri thức.- một tập hợp các Framework cho các góc nhìn logic của AI và màn biểu diễn tri thức .
#2: Đối với mạng nơ-ron
-
Neuroph – một Java Framework nguồn mở để tạo mạng lưới nơ-ron.- một Java Framework nguồn mở để tạo mạng lưới nơ-ron .
-
Deeplearning4j – một Library về Deep Learning cho JVM cũng cung cấp API để tạo mạng nơ-ron.- một Library về Deep Learning cho JVM cũng phân phối API để tạo mạng nơ-ron .
#3: Đối với xử lý ngôn ngữ tự nhiên
-
Apache OpenNLP – bộ công cụ xử lý văn bản ngôn ngữ tự nhiên.- bộ công cụ giải quyết và xử lý văn bản ngôn từ tự nhiên .
-
Stanford CoreNLP – một Framework để thực hiện các nhiệm vụ NLP.
– một Framework để thực hiện các nhiệm vụ NLP.
#4: Đối với máy học
-
Java-ML – một tập hợp các thuật toán học máy.- một tập hợp các thuật toán học máy .
-
RapidMiner – một nền tảng khoa học dữ liệu cung cấp các thuật toán học máy thông qua GUI và Java API.- một nền tảng khoa học dữ liệu phân phối các thuật toán học máy trải qua GUI và Java API .
-
Weka – một bộ sưu tập các thuật toán học máy.- một bộ sưu tập các thuật toán học máy .
-
Encog – một tập hợp các thuật toán nâng cao.- một tập hợp các thuật toán nâng cao .
-
Deep Java Library – Là một thư viện mã nguồn mở được phát triển bởi AWS Labs. Nó cung cấp một API Java độc lập khung trực quan để đào tạo và thử nghiệm các mô hình học tập. Tài liệu và ví dụ có sẵn trên GitHub.- Là một thư viện mã nguồn mở được tăng trưởng bởi AWS Labs. Nó cung ứng một API Java độc lập khung trực quan để huấn luyện và đào tạo và thử nghiệm các quy mô học tập. Tài liệu và ví dụ có sẵn trên
#5: Đối với thuật toán di truyền
-
Jenetic – một thuật toán di truyền tiên tiến.- một thuật toán di truyền tiên tiến và phát triển .
-
Watchmaker – một Framework để thực hiện các thuật toán di truyền.- một Framework để thực thi các thuật toán di truyền .
-
ECJ 23 – một Framework nghiên cứu hỗ trợ cho các thuật toán di truyền.- một Framework nghiên cứu và điều tra tương hỗ cho các thuật toán di truyền .
-
JGAP (Gói thuật toán di truyền Java) – bao gồm các thành phần lập trình di truyền.( Gói thuật toán di truyền Java ) – gồm có các thành phần lập trình di truyền .
-
Eva – một Framework thuật toán OOP tiến hóa đơn giản.- một Framework thuật toán OOP tiến hóa đơn thuần .
#6: Để lập trình tự động
-
Spring Roo – một công cụ phát triển nhẹ từ Spring.- một công cụ tăng trưởng nhẹ từ Spring .
-
Acceleo – một trình tạo mã cho Eclipse từ các mô hình EMF.- một trình tạo mã cho Eclipse từ các quy mô EMF .
Vì AI là chủ đề rất mê hoặc và phổ cập, có rất nhiều thử thách và cuộc thi trực tuyến. Đây là list 1 số ít cuộc thi mê hoặc nơi bạn hoàn toàn có thể giảng dạy và kiểm tra kiến thức và kỹ năng của mình :
Hệ sinh thái của Java dành riêng cho AI xem qua thôi cũng choáng ngợp.
Nếu bạn đủ tự tin với Java thì việc lập trình trí tuệ nhân tạo với Java cũng là vấn đề không khó.
Tuy không phải là lựa chọn số 1 cho lĩnh vực AI nhưng Java vẫn là một đối trọng đáng gờm với phần còn lại – bạn có thể tìm hiểu thử xem, một số các ứng dụng và hệ thống AI lớn đã được viết bằng Java rồi đấy.
Trên đây là một số hướng dẫn cách Học lập trình trí tuệ nhân tạo với Java. Hi vọng bạn đã có thêm những thông tin hữu ích.
—
HỌC VIỆN ĐÀO TẠO CNTT NIIT – ICT HÀ NỘI
Học Lập trình chất lượng cao ( Since 2002 ). Học làm Lập trình viên. Hành động ngay !
Đc : Tầng 3, 25T2, N05, Nguyễn Thị Thập, CG cầu giấy, TP. Hà Nội
SĐT : 02435574074 – 0914939543
E-Mail : [email protected]
Fanpage: https://facebook.com/NIIT.ICT/
#niit #niithanoi #niiticthanoi #hoclaptrinh #khoahoclaptrinh #hoclaptrinhjava #hoclaptrinhphp #java #php #python
