يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولات جذرية في العديد من القطاعات، مما يُحسّن عملية اتخاذ القرار، ويُخفّض التكاليف، ويُعزّز الإنتاجية. لكن ما أفضل لغات برمجة الذكاء الاصطناعي التي يمكنك العمل بها؟
يستطيع الذكاء الاصطناعي أداء مهام متكررة ومستهلكة للوقت بشكل مستقل، مما يُتيح للأفراد التركيز على أنشطة أساسية أخرى. كما يُمكنه تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وتزويد الجهات المعنية برؤى قيّمة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي ليس مُجرد سحر، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يُوهمنا بذلك.
عند دراسة مجموعات البيانات الضخمة، ستجد أن الأطر و لغات الذكاء الاصطناعي تُساهم في وظائفه. تُعدّ بايثون من أشهر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي بفضل نظامها البيئي الغني بالمكتبات ومنحنى التعلّم السريع. ومع ذلك، تلعب لغات برمجة أخرى مثل جافا، وسي++، وهاسكل دورًا أساسيًا في إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تابع القراءة حيث نناقش بالتفصيل أفضل لغات برمجة الذكاء الاصطناعي ونشرح كيفية اختيار لغة مناسبة لمشروعك القادم في هذا المجال.
1. بايثون – Python
تُعدّ بايثون من أشهر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي. تتميز بقواعدها البرمجية سهلة الاستخدام، سهلة التعلم والفهم. كما تضمّ بيئةً شاملةً من المكتبات وأطر العمل مثل NumPy وScikit-learn وMatplotlib. تُوفّر هذه التبعيات الوقت، إذ يُمكنك استيرادها واستخدامها في مشروعك بدلاً من إنشاء كل شيء من الصفر.
بايثون لغةٌ متعددة الاستخدامات، ولها استخداماتٌ واسعةٌ لعلماء البيانات ومحترفي البرمجة. على سبيل المثال، تُستخدم لتطوير الشبكات العصبية مثل Keras، وخوارزميات التعلم الآلي باستخدام أطر عملٍ قائمة على بايثون مثل TensorFlow وPyTorch. كما يُمكن استخدامها في تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات.
ساهمت طبيعة بايثون مفتوحة المصدر، بالإضافة إلى مجتمعها الواسع، في نموّها في تطوير البرمجيات. إذا كنتَ مبتدئًا في بايثون، يُمكنك الحصول على المساعدة من مستخدمين نشطين على منصات مثل GitHub وStack Overflow.
اللغة مثالية من أجل: تطوير الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة، وعلوم البيانات، والتعلم الآلي.
2. جوليا – Julia
تحظى جوليا بشعبية واسعة في مجتمع الذكاء الاصطناعي وتعد أحد أشهر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي، ويعود ذلك أساسًا إلى أدائها العالي وقدرتها على إنشاء نماذج أولية سريعة. كما توفر جوليا قدرات معالجة سريعة، وهي ضرورية لتطوير الذكاء الاصطناعي نظرًا لكميات البيانات الهائلة المستخدمة. كما تتميز ببنية لغوية سهلة الاستخدام تُضاهي بايثون، مما يُسهّل تعلمها.
تتوافق جوليا أيضًا مع لغات برمجة أخرى مثل R وC وPython. هذا يعني أنه يُمكن للمطورين الاستفادة من مكتبات وتبعيات قوية مثل TensorFlow وPyTorch، المكتوبة بلغات أخرى، واستخدامها في تطبيقاتهم.
بالإضافة إلى ذلك، تُمكّن التوازي والحوسبة الموزعة من خلال التطوير التلقائي منصات الذكاء الاصطناعي من التعامل مع أعباء عمل حسابية أثقل ومجموعات بيانات ضخمة دون انخفاض كبير في الأداء.
جوليا مفتوحة المصدر، مما يعني أنه يُمكن للمطورين الاستفادة من مكتبات أخرى يُديرها المجتمع، مما يوفر وقت وجهد التطوير. من بين الأدوات التي تُقدمها جوليا Plots.jl وGadfly.jl لتصور البيانات، وMLJ.jl لبناء نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك، تمتلك جوليا مكتبة ScikitLearn.jl، التي تُعدّ واجهةً لمكتبة بايثون scikit-learn.
اللغة مثالية من أجل: تطبيقات الذكاء الاصطناعي عالية الأداء التي تتطلب معالجة سريعة وتكاملاً سهلاً مع لغات أخرى.
3. ليسب – Lisp
ليسب لغة برمجة وظيفية عالية المستوى، مناسبة لتطوير الذكاء الاصطناعي وتعد أحد أشهر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي، خاصةً بفضل مرونتها ودعمها لمعالجة التعبيرات الرمزية. يمكن للتعبيرات الرمزية تمثيل كلٍّ من الشيفرة والبيانات، والتي قد تكون أنواعًا بدائية كالسلاسل والأرقام، أو هياكل بيانات معقدة كالقوائم والمصفوفات. تساعد هذه الميزة الفريدة تطبيقات ليسب على إجراء عمليات حسابية معقدة ومعالجة البيانات على مجموعات بيانات ضخمة، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تتيح البرمجة التكرارية للمبرمجين إنشاء خوارزميات ذكاء اصطناعي متقدمة قادرة على تحليل ومعالجة كميات هائلة من البيانات. كما توفر ميزة جمع البيانات المهملة تلقائيًا؛ مما يُمكّن المبرمجين من تفويض مهام إدارة الذاكرة إلى أنظمة الحاسوب، مما يُمكّنهم من التركيز بشكل أكبر على الأنشطة الأساسية.
بصفتها لغة كتابة ديناميكية، تسمح ليسب للمترجم بتعيين أنواع للمتغيرات أثناء التشغيل. توفر هذه الميزة مرونة كبيرة وتدعم معالجة هياكل البيانات المعقدة، وهو أمر أساسي للتعامل مع الطبيعة المتنوعة والديناميكية للبيانات في الذكاء الاصطناعي.
تُعد ليسب من أوائل اللغات التي دعمت البرمجة الوظيفية. يدعم تركيبه النحوي البسيط قدرة تعبيرية عالية وقابلية للتوسع، مما يُسهّل إجراء تجارب مُحسّنة في مجال الذكاء الاصطناعي وغيره من المجالات البحثية.
اللغة مثالية من أجل: أبحاث الذكاء الاصطناعي وتجربته، وخاصةً في المجالات التي تتطلب معالجة التعبيرات الرمزية.
4. برولوغ – Prolog
تُعرف لغة البرمجة SWI-Prolog، وغيرها من تطبيقات لغة البرمجة Prolog، بقوتها في البرمجة المنطقية والاستدلال الرمزي، مما يُسهّل تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعد أحد أشهر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي، لا سيما فيما يتعلق بتمثيل المعرفة وحل المشكلات.
تتيح الطبيعة التصريحية لـ Prolog للمطورين تحديد منطق العمليات الحسابية دون القلق بشأن تدفق التحكم الأساسي. يمكن للمطورين تمثيل القواعد والعلاقات والحقائق بطريقة مباشرة، مما يجعلها خيارًا مناسبًا عند إنشاء قواعد المعرفة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تتيح قدرات مطابقة الأنماط القوية للمطورين مسح قواعد المعرفة بسرعة والعثور على أنماط مطابقة بناءً على العلاقات المنطقية. يمكن أن تكون هذه الميزة قيّمة في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، حيث تساعد أنظمة الكمبيوتر في العثور على إجابات لاستفسارات مختلفة. كما تجعل ميزة مطابقة الأنماط Prolog لغة مناسبة لبناء حلول خوارزمية متنوعة.
اللغة مثالية من أجل: الاستدلال الرمزي، وتمثيل المعرفة، وحل المشكلات المنطقية في الذكاء الاصطناعي.
5. هاسكل – Haskell
تعتمد هاسكل على نموذج برمجة وظيفية يعتمد على مبادئ أساسية مثل مطابقة الأنماط، والدوال عالية الترتيب، والثبات، مما يُسهّل معالجة ومعالجة هياكل البيانات المعقدة في تطوير الذكاء الاصطناعي وتعد أحد أشهر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي.
تعتمد هاسكل على أساس رياضي متين، مما يُسهّل إنشاء خوارزميات معقدة، وربما نماذج تعلّم عميق. وتضمن ميزتها المميزة، وهي التقييم البطيء، تقييم التعبيرات فقط عند الحاجة، مما يُحسّن كفاءة استخدام الموارد الحاسوبية.
يمنع نظام الأنواع القوي في هاسكل وسلامة الأنواع المبرمجين من تعيين قيم غير متوافقة للمتغيرات، مما يُسهم في متانة وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي المُطوّرة بهذه اللغة.
اللغة مثالية من أجل: تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي بخوارزميات معقدة وتركيز قوي على مبادئ البرمجة الوظيفية.
6. جافا – Java
جافا لغة برمجة متعددة الأغراض لإنشاء تطبيقات الجوال، وسطح المكتب، والويب، والسحابة وتعد أحد أشهر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي. تتميز جافا بكونها محمولة ومستقلة عن أي منصة، مما يعني إمكانية تشغيل تطبيقات جافا على أي نظام حاسوبي مُثبّت عليه آلة جافا الافتراضية (JVM).
تسهل طبيعتها الكائنية التوجه كتابة أكواد برمجية فعّالة وقابلة للصيانة. كما تُسهّل البرمجة الكائنية التوجه عملية التجميع، مما يسمح لمطوري البرامج بتقسيم تطبيقاتهم إلى ملفات أصغر وأسهل إدارة.
توفر العديد من الوحدات والمكتبات المدمجة، مثل JUnit وApache Commons، وقت التطوير وتُسهّل إنشاء تطبيقات عالية الأداء. على سبيل المثال، تُستخدم جافا بشكل شائع في تطوير تطبيقات المحاكاة، والروبوتات، والذكاء الاصطناعي المُدمج. كما تتيح إضافة جافا، مثل RTSJ، للمطورين إنشاء أنظمة آنية مثل الروبوتات.
تدعم جافا أيضًا تعدد خيوط المعالجة (وهو أمر بالغ الأهمية لمهام الذكاء الاصطناعي التي تتطلب التشغيل المتزامن)، وهي قابلة للتوسع بشكل كبير. يمكن استخدامها لإنشاء برامج بسيطة أو تطبيقات كبيرة قابلة للتوسع وفقًا لمتطلبات المستخدم. بالإضافة إلى ذلك، يتيح لك مجتمع كبير من مستخدمي جافا الوصول إلى الدروس التعليمية وموارد التعلم.
اللغة مثالية من أجل: بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي وأنظمة مدمجة واسعة النطاق ومستقلة عن المنصات.
7. جافا سكريبت – JavaScript
تُستخدم جافا سكريبت بشكل رئيسي لإنشاء تطبيقات تفاعلية للغاية قائمة على المتصفح. وهي في الأساس لغة برمجة نصية من جانب العميل تعمل مباشرةً على متصفحات المستخدمين. ونتيجةً لذلك، يُمكنها المساعدة في تنفيذ مهام حسابية مُختلفة وتحسين أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعد أحد أشهر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي.
كما أنها قيّمة عند تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، مثل المساعدين الافتراضيين، وروبوتات الدردشة، ومحركات التوصية. يُمكن للمطورين استخدام جافا سكريبت لدمج خدمات ووظائف الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الويب باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs).
يُساعد هذا التنفيذ من جانب العميل في نقل مهام الحساب من الخوادم إلى متصفحات المستخدمين، مما قد يُؤدي إلى تطبيقات أكثر استجابة، خاصةً عند التعامل مع التفاعلات في الوقت الفعلي.
مع إصدار أطر عمل قائمة على جافا سكريبت مثل TensorFlow.js وBrain.js وConvNetJS، يُمكن للمطورين دمج قدرات التعلم الآلي مباشرةً في مشاريع تطوير الويب. تُتيح هذه الأطر تدريب نماذج التعلم الآلي ونشرها في المتصفح، مما يُوسّع إمكانيات تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
اللغة مثالية من أجل: تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعلية المستندة إلى المتصفح ودمج الذكاء الاصطناعي في مشاريع الويب.
8. سي بلس بلس
تُعدّ لغة سي بلس بلس أداةً فعّالة في تطوير أنظمة برمجية معقدة ذات مستوى عالٍ من التجريد. وقد اكتسبت زخمًا في تطوير الذكاء الاصطناعي بفضل تعدد استخداماتها وأدائها المتميز وقدراتها البسيطة التي تُسهّل الاتصال السريع بين مكونات البرمجيات والأجهزة وتعد أحد أشهر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي.
في حين أن سي بلس بلس تتفاعل مع مكتبات تعلّم الآلة مثل TensorFlow وPyTorch من خلال الروابط أو واجهات برمجة التطبيقات، فإن هذه المكتبات الشاملة مُصممة أساسًا للاستخدام مع Python. ومع ذلك، فإن إمكانية استخدام هذه المكتبات من سي بلس بلس تُتيح للمطورين دمج وظائف متقدمة في تطبيقاتهم بدلًا من إنشاء كل شيء من الصفر. تدعم سي بلس بلس قدرات الحوسبة المتوازية وتعدد الخيوط، وهي ضرورية لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي عالية الأداء.
يتمتع مطورو الذكاء الاصطناعي الذين يستخدمون سي بلس بلس بتحكم أكبر في تخصيص الذاكرة. على سبيل المثال، يمكنهم تخصيص المزيد من الذاكرة للوظائف المسؤولة عن العمليات الحسابية المعقدة، مما يُقلل من التأخير ومشاكل الأداء الأخرى. تدعم أطر عمل مثل OpenCL وCUDA تسريع الأجهزة، مما يُمكّن تطبيقات تعلّم الآلة من تحسين الأداء من خلال الاستفادة من أجهزة الكمبيوتر مثل وحدات معالجة الرسومات.
اللغة مثالية من أجل: إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي عالية الأداء مع التحكم في الأجهزة منخفضة المستوى وإدارة الذاكرة.
9. R
لغة R هي لغة برمجة للتحليل الإحصائي والحوسبة. تحتوي على مجموعة واسعة من مكتبات تصور البيانات، مثل Ggplot2 وLattice وShiny، والتي تُمكّن المطورين من إنشاء الرسوم البيانية والمخططات وغيرها من العناصر المرئية بسرعة باستخدام بياناتهم. تتيح وظائفها المدمجة، مثل glm وlm، للمحترفين الانخراط في النمذجة الإحصائية.
تُتيح حزمة Caret بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها واختبارها. كما تُتيح Caret ضبط المعاملات الفائقة، مما يُحسّن أداء خوارزميات التعلم الآلي وتعد أحد أشهر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي.
يمكن للمبرمجين أيضًا استخدام أدوات تقييم الأداء في R، مثل أساليب إعادة العينة والتحقق المتقاطع، لقياس أداء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم وإجراء التغييرات المناسبة. بالإضافة إلى ذلك، تتوافق R مع لغات برمجة أخرى مثل Java وPython، مما يُوفر بيئة عمل غنية تتكون من مجموعة واسعة من المكتبات لتطوير تطبيقات مختلفة.
اللغة مثالية من أجل: الحوسبة الإحصائية، وتحليل البيانات، والتصور في مشاريع الذكاء الاصطناعي.
10. سكالا – Scala
تجعل ميزات سكالا الوظيفية والبرمجة كائنية التوجه منها لغة ذكاء اصطناعي مناسبة وتعد أحد أشهر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي. فهي تتيح للمبرمجين كتابة أكواد واضحة وفعّالة، مما يؤدي إلى تطوير تطبيقات عالية الأداء.
كما تدعم سكالا الثبات الفوري، مما يضمن عدم تغيير الكائنات لحالتها بعد الإعلان عنها. ونتيجة لذلك، يمكن لمطوري الذكاء الاصطناعي تتبع هذه الكائنات والعمل معها طوال دورة حياة تطوير البرمجيات. ومثل لغة ++C، تدعم سكالا المعالجات المتعددة والحوسبة المتوازية، مما يُمكّن مهندسي الذكاء الاصطناعي من بناء برامج قادرة على أداء مهام مختلفة في آنٍ واحد.
تتيح قابلية التشغيل البيني مع جافا للمطورين الاستفادة من مكتبات وأدوات جافا مثل Apache Hadoop وSpark لمعالجة البيانات الضخمة. وهذا يسمح للمحترفين باكتشاف الأنماط والعلاقات الخفية من كميات هائلة من البيانات واتخاذ قرارات مدروسة.
كما أن قدرات سكالا على مطابقة الأنماط تجعلها مناسبة لمهام مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، حيث يتعين على أنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة مدخلات المستخدم وتوليد استجابات مناسبة. طبيعتها كائنية التوجه تجعلها خيارًا جيدًا لإنشاء مجموعات الأدوات. على سبيل المثال، يمكنك استخدام سكالا لتطوير أدوات للنماذج الأولية والبحث.
اللغة مثالية من أجل: بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير وعالية الأداء، تتكامل مع أطر معالجة البيانات الضخمة.
لغات البرمجة التي يُنصح بتجنبها في مشاريع الذكاء الاصطناعي
على الرغم من إمكانية استخدام العديد من لغات البرمجة في مشاريع الذكاء الاصطناعي، إلا أن بعضها قد لا يكون بنفس سهولة الاستخدام أو الكفاءة أو التنوع. من بين لغات البرمجة التي يُنصح بتجنبها عند تطوير الذكاء الاصطناعي:
- لغة PHP. تُستخدم هذه اللغة بشكل رئيسي في تطوير الويب. ولا تُضاهي برمجة الذكاء الاصطناعي نظرًا لافتقارها إلى مكتبات متخصصة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
- لغة Ruby. على الرغم من أن Ruby تتميز ببنية لغوية أنيقة ومعدل قراءة مرتفع، إلا أنها تفتقر إلى نظام بيئي قوي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. Ruby أيضًا لغة مُفسرة، مما يعني أن تنفيذها أبطأ بكثير من اللغات المُترجمة مثل Java و سي بلس بلس.
- لغة C. يمكن أن تكون هذه اللغة البرمجية الأساسية منخفضة المستوى مفيدة لبناء التطبيقات أو الأنظمة المُضمنة التي تتطلب تكاملًا منخفض المستوى للأجهزة. ومع ذلك، تتأثر ملاءمتها لتطوير الذكاء الاصطناعي بغياب مكتبات وأطر عمل عالية المستوى خاصة بالذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي مبدأ إدارة الذاكرة اليدوي الذي تدعمه لغة C إلى تسربات في الذاكرة إذا لم يُعالج بشكل صحيح، مما قد يؤدي إلى تطبيقات غير موثوقة.
كيفية اختيار لغات برمجة الذكاء الاصطناعي المناسبة
من بايثون إلى سكالا، يمكنك استخدام العديد من لغات البرمجة في سير عملك لمشاريع الذكاء الاصطناعي. على الرغم من وجود بعض أوجه التشابه بين هذه اللغات، إلا أنها تتميز بميزات فريدة تجعلها الأنسب لمهام محددة.
ستساعدك الخطوات التالية في اختيار لغات برمجة الذكاء الاصطناعي الأنسب لمشروعك القادم:
1. قيّم احتياجات مشروعك
ابدأ بتقييم احتياجات ومتطلبات مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك. انتبه لهيكل تطبيقك والميزات الأساسية التي يتطلبها برنامجك ليعمل.
حدد ما إذا كنت تُنشئ تطبيقًا ويب، أو نموذج تعلم عميق، أو مشروع روبوتات. قد تُفضّل المشاريع المختلفة لغات برمجة مختلفة.
على سبيل المثال، قد تكون لغة JavaScript مناسبة لإنشاء تطبيقات ويب نظرًا لدعمها العديد من وظائف المتصفح افتراضيًا. من ناحية أخرى، قد تكون لغة سي بلس بلس هي اللغة المناسبة لإنشاء الروبوتات نظرًا لدعمها لتكامل الأجهزة منخفض المستوى.
2. راع مستوى المهارة ومنحنى التعلم
راع مستوى مهارتك لأن لغات البرمجة لها منحنيات تعلم مختلفة. على سبيل المثال، تتميز لغة Python بمنحنى تعلم أكثر سلاسة بفضل صياغتها السهلة للمبتدئين وقدرتها على تبسيط الاستخدام. أما لغة سي بلس بلس، فلديها منحنى تعلم أكثر حدة، مما يعني أنها قد تستغرق وقتًا وجهدًا أكبر لإتقانها.
3. تحقق من المكتبات وأطر العمل المتاحة
عند إنشاء تطبيق ذكاء اصطناعي، استخدم لغات برمجة الذكاء الاصطناعي المزودة بمنظومة متكاملة من الأدوات والمكتبات وأطر العمل لتسريع عملية التطوير. توفر هذه المنظومة المفاهيم التجريدية اللازمة لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى إنشاء وظائف أساسية من الصفر. تتميز بايثون بمكتبات أكثر شمولاً في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والتعلم الآلي، مما يجعلها مناسبة للعديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي.
4. قارن الأداء والاستقرار
ضع في اعتبارك تقنيات إدارة الذاكرة وسرعات تنفيذ لغات البرمجة، إذ يمكن أن تؤثر على الأداء والاستقرار. كما تؤثر قدرات تعدد الخيوط والمعالجة المتوازية على الأداء.
تُعد لغة سي بلس بلس أكثر ملاءمة للمهام عالية الأداء نظرًا لقدرتها على تعدد الخيوط وممارساتها الفعّالة لإدارة الذاكرة. تُعد جافا أيضًا بديلاً جيدًا، بفضل جامع القمامة الآلي لإدارة الذاكرة.
تتعامل جافا أيضًا مع قابلية التوسع بشكل جيد من خلال بنية الخدمات المصغرة، حيث تكون المكونات مرتبطة بشكل فضفاض، مما يُمكّن من نشرها وتوسيع نطاقها بسهولة.
5. قيّم خيارات المجتمع والدعم
يمكن أن يُساعد المجتمع القوي في استكشاف الأخطاء وإصلاحها، ومشاركة الموارد، والتعلم المستمر. لغات البرمجة ذات المجتمعات الأكبر تُقدم دعمًا أفضل لمطوري الذكاء الاصطناعي المبتدئين.
تُعد جافا سكريبت وبايثون وجافا حاليًا أكثر اللغات استخدامًا. إذا كنت مبتدئًا، فقد يكون من الجيد اختيار لغات ذات مجتمعات أكبر.
6. مراعاة احتياجات التوافق المستقبلية
عند اختيار لغات برمجة الذكاء الاصطناعي، ضع في اعتبارك أهميتها المستقبلية في علوم الحاسوب. وتأكد أيضًا من تحديث قواعد اللغة وأدواتها وأطر عملها بانتظام.
هل تزداد شعبية اللغة؟ ما هي بعض الاتجاهات والتطورات الناشئة في لغة البرمجة؟ يُمكن أن يُساعدك الاستعداد للمستقبل في تحديد كيفية تأثير التغييرات في لغة البرمجة على مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
7. تقييم التكاملات والتوافق
إذا كان مشروعك يتطلب مجموعة من الأدوات المختلفة، فاختر لغة برمجة تتكامل جيدًا مع المنصات والمكتبات الأخرى. يُمكن للغة مثل سي بلس بلس استيعاب المكتبات المُطورة بلغات أخرى. كما يُمكن أن تُساعدك جافا سكريبت في دمج واجهات برمجة التطبيقات التي تعمل على أطر عمل مختلفة تمامًا.
ابحث عن مبرمجي ووظائف الذكاء الاصطناعي على نفذلي
برمجة الذكاء الاصطناعي نشاط معقد، ولكنه مثير ومُرضٍ. يمكنك استخدام مهاراتك التقنية لإنشاء تطبيقات لحل مشاكل متنوعة. ولكن لإنشاء برامج فعّالة حقًا، ستحتاج إلى استخدام لغات برمجة الذكاء الاصطناعي المناسبة.
لا توجد لغة برمجة واحدة تناسب الجميع، لذا ضع في اعتبارك متطلبات مشروعك، وسهولة استخدامه، والمكتبات المتاحة، والتوافق مع أطر العمل الأخرى للعثور على لغة البرمجة الأنسب لمشروعك.
إذا كنت خبيرًا في الذكاء الاصطناعي وتبحث عن وظيفة، فابدأ بحثك على منصة نفذلي. مع الإعلانات المنتظمة لوظائف برمجة الذكاء الاصطناعي المختلفة، يمكنك العثور على مشاريع تناسب مهاراتك وتحقيق دخل إضافي.
وإذا كنت تبحث عن مطوري برامج لمساعدتك في مشروعك، فإن موقع نفذلي يربطك بمحترفين ذوي خبرة في لغات البرمجة مثل JavaScript وPython.
