کاربرد پایتون در هوش مصنوعی و مزایای آن نسبت به سایر زبان های برنامه نویسی

آیا با کاربرد پایتون در هوش مصنوعی آشنایی دارید؟ آیا شما توسعه‌دهنده‌ی نرم‌افزار هستید و مطمئن نیستید که کدام زبان برنامه‌نویسی، برای توسعه کاربردهای هوش مصنوعی مناسب است؟ هیچ شکی وجود ندارد که پایتون (Python)، بهترین عملکرد را دارد. به عنوان عضوی جدانشدنی از پردازش طبیعی (natural processing) و علم داده‌ (data science)، پایتون فهرستی بلندبالا از مزایا را برای کاربر به ارمغان می‌آورد.

هوش مصنوعی یا اصطلاحا AI، با انجام تصمیم‌گیری صحیح در بازه‌های کوتاه زمانی، بهره‌وری در دنیای کسب و کار را کاملا متحول کرده است. هوش مصنوعی می‌تواند هر شرکت و هر کارمندی را هوشمندانه‌تر، سریع‌تر و کارآمدتر سازد. هوش مصنوعی روی تمام جنبه‌های زندگی ما تاثیر قابل توجهی گذاشته است، از حمل و نقل گرفته تا سرگرمی.

اگر شما مبتدی هستید، ممکن است این سوال را بپرسید که چرا پایتون تا این حد در زمینه‌ی هوش مصنوعی محبوب است و اصلاْ کاربرد پایتون در هوش مصنوعی چیست؟ پاسخ این سوال ساده است:

چون درکِ پایتون ساده است!

بیایید در ادامه این مطلب به این بپردازیم که چرا پایتون، موثرترین زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی شناخته می‌شود.

کاربرد پایتون در هوش مصنوعی

به نظر شما چرا توسعه‌دهندگان ترجیح می‌دهند برای هوش مصنوعی، از پایتون استفاده کنند؟ به این دلیل که مسیر را برای طراحی تکنولوژی‌ها و نوآوری‌های پیشرفته و پیچیده باز می‌کند و این کار را با استفاده از ابزارهای توسعه ساده‌سازی شده اما پیشرفته انجام می‌دهد. در حوزه رباتیک، به یک رویکرد چندوجهی در کدنویسی نیاز است، که این دقیقا همان چیزی است که پایتون فراهم می‌آورد.

پایتون به شکل شگفت‌انگیزی انعطاف‌پذیر است و خواندن آن ساده است. علاوه بر این، این انعطاف‌پذیری به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که برای حل مسائل و مشکلات مختلف، سبک‌های مختلف برنامه‌نویسی را به موثرترین شکل، با یکدیگر ترکیب کنند. محبوبیت پایتون در بین متخصصان علم داده (data scientists) هر روز بیشتر و بیشتر می‌شود، چون پایتون امکانات متنوعی را برای مصورسازی (visualization) ارائه می‌دهد.

یک ویژگی مهم دیگر اینکه انسان‌ها زبان پایتون را متوجه می‌شوند، که این باعث می‌شود کار با آن، ساده‌تر از کار با یادگیری ماشین (ML) باشد. قواعد نوشتاری یا اصطلاحا سینتکسِ ساده و خوانا بودن این زبان، باعث می‌شود که توسعه‌دهندگان تازه‌کار، بیشتر به پایتون روی آورند.

قابلیت ها و کاربردهای پایتون که به کمک هوش مصنوعی می‌آیند

در این قسمت می خواهیم به 5 تا از مهمترین کاربرد های پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی اشاره کنیم:

1- صرف زمان کمتر، با حداقل کدنویسی

همه دوست دارند با صرف زمان کمتر، کار خود را انجام دهند. پایتون تعداد کدهای لازم برای اجرای یک تابع (function) را کاهش می‌دهد و این خود یکی از دلایلی است که توسعه‌دهندگان زبان برنامه نویسی پایتون را ترجیح می‌دهند، چون کار آن‌ها را ساده‌تر می‌کند. می‌توان به سادگی از پایتون برای ساخت اپ‌ها، سایت‌ها و وِب‌اپلیکیشن‌هایی استفاده کرد که در محاسبات پیشرفته استفاده می‌شوند و به شدت تقاضا برای آن‌ها بالاست.

2- سازگاری

بله، پایتون با انواع مختلف سیستم‌های عامل سازگاری دارد. نیازی نیست که شما کدهای متفاوت و سخت و سنگین برای هر سیستم ایجاد کنید، که این هم باعث می‌شود در زمان و کار انجام شده صرفه‌جویی شود.

در بین تمام گزینه‌های قابل انتخاب بین رویکردهای برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) و…، پایتون انعطاف‌پذیرترین گزینه است. از آنجایی که در مقایسه با دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده از پایتون بسیار ساده‌تر است، انعطاف‌پذیری در کدنویسی آن، یکی از دلایلی است که در هوش مصنوعی از پایتون استفاده می‌شود.

3- همیشه راهنمایی و کمک وجود دارد

آیا شک دارید یا به اطلاعات بیشتری در مورد پایتون نیاز دارید؟ برای حل یک مشکل یا برای دریافت اطلاعات بیشتر، جای نگرانی برای کاربران پایتون وجود ندارد. توسعه‌دهندگان پایتون، کدنویسی را همه‌فهم و ساده‌تر ساخته‌اند و با ارائه‌ی محتوای آموزشی، کمک‌رسانی بیشتری را هم فراهم آورده‌اند. انجمن‌ها و شبکه‌های آنلاین حمایتی و پشتیبانی بسیاری برای پایتون وجود دارد، بنابراین هر شک و مشکلی که کاربران داشته باشند، به راحتی قابل حل است.

4- کتابخانه‌های ازپیش‌ساخته (Prebuilt Libraries)

برای هر نیازی که در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی داشته باشید، یک کتابخانه (library) وجود دارد. این کتابخانه‌ها موارد و اقلام ابتدایی را فراهم می‌آورند، بنابراین نیازی نیست که ‌هر بار، همه‌چیز را از صفر کدنویسی کنید.

این کتابخانه‌ها به شکل گسترده برای پیاده‌سازی وظایف مرتبط با هوش مصنوعی (همچون Numpy برای محاسبات علمی، Scipy برای محاسبات پیشرفته و Pybrain برای یادگیری ماشین) مورد استفاده قرار می‌گیرند.

پایتون تعداد بسیار زیادی کتابخانه ازپیش‌ساخته و آماده (prebuilt) برای هوش مصنوعی دارد و همین موضوع از کاربرد های پایتون حساب می شود. از پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی گرفته تا برنامه‌نویسی منطقی (logic programming)، پایتون کتابخانه‌های بی‌شماری را فراهم آورده است.

5- امکانات و قابلیت‌های خوب برای مصورسازی (visualization)

اشاره کردیم که پایتون، کتابخانه‌های prebuilt اختصاصی زیادی را ارائه می‌کند. برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، این مساله اهمیت دارد که بتوانند داده‌ها را در فرمتی قابل خواندن، نمایش دهند. متخصص علم داده از کتابخانه‌های مختلفی برای ساخت نمودارها، نگاره‌ها، هیستوگرام‌ها و پلات‌ها، برای نمایش، ارائه و مصورسازیِ خوب و موثر استفاده می‌کند.

به نقل از سایت سایت DataCamp:

پایتون بسیار ارزشمند است زیرا، علاوه بر کتابخانه استاندارد جامع خود، مجموعه ای چشمگیر از ماژول های اضافی را که به طور خاص برای اهداف تحلیلی طراحی شده اند، ارائه می دهد.

 

مزایای پایتون نسبت به سایر زبان‌ های برنامه‌نویسی

زبان‌های برنامه‌نویسی بسیاری وجود دارند که در حوزه هوش مصنوعی، برای توسعه و طراحی نرم‌افزارهای مختلف استفاده می‌شوند، همچون جاوا (Java)، پایتون و ++C. ممکن است این سوال برای شما پیش آمده باشد که بهترین زبان برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی کدام است؟ پایتون، C++، جاوا یا سایر زبان‌های برنامه‌نویسی؟ پاسخ این سوال بدیهی است: پایتون!

برای ساخت برنامه‌ها و اپ‌های هوش مصنوعی، زبان پایتون، محبوبیت بیشتری نسبت به ++C دارد. دلیل این مساله این است که یادگیری و پیاده‌سازی پایتون ساده است.

یادگیری زبان پایتون نسبت به سایر زبان‌های برنامه‌نویسی، برای عموم افراد ساده‌تر است. از آنجایی که ++C زبانی سطح پایین‌تر است، یادگیری و تسلط روی آن، تجربه و مهارت بیشتری نیاز دارد. در نتیجه، توسعه‌دهندگان تازه‌کار به دنبال پایتون می‌روند چون تحلیل داده با پایتون (data analysis) مناسب تر است و آن را ساده تر می سازد. پایتون زبانی مناسب تازه‌کاران است و شما به سادگی می‌توانید زبان برنامه‌نویسی پایتون را یاد بگیرید.

دو دوره پیشنهادی دیتایاد برای شروع یادگیری پایتون

1- دوره صفر تا 100 پایتون

2- دوره جامع نخبگان پایتون

پایتون در مقایسه با جاوا، بهره‌وری بالاتری دارد. یادگیری پایتون از جاوا ساده‌تر است و عملکردِ جاوا در توسعه‌ی اپ‌های سطح بالا (high-end) در حوزه هوش مصنوعی، نسبت به پایتون، آهسته‌تر و ضعیف‌تر است. بیست تا سی خط کد پایتون، می‌تواند جایگزین 500KB کدِ بویلرپلیت (boilerplate) جاوا برای امتحان کردن یک فرضیه‌ی جدید شود، که این مساله خود، برتری پایتون را نشان می‌دهد.

اگر شما می‌خواهید در حوزه هوش مصنوعی مشغول به کار شوید، روی مهارت‌هایی کار کنید که در حال حاضر تسلط کمی در آن‌ها دارید؛ مواردی که مهارت‌های شما را تقویت کند و به بهبودِ این حرفه‌ی جدید و هیجان‌انگیز شما منجر شود. هوش مصنوعی یک تکنولوژی جهانی است که به سرعت رو به رشد است و تاثیر قابل توجهی روی زندگی روزمره ما دارد.

مقایسه پایتون با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی در هوش مصنوعی

انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای هوش مصنوعی (AI) تأثیر زیادی بر عملکرد و توسعه پروژه‌ها دارد. در اینجا مقایسه‌ای بین پایتون و دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه هوش مصنوعی ارائه می‌دهیم:

1. پایتون در مقابل R: کدام بهتر است؟

 پایتون به زبان ساده:

• کاربردهای گسترده: پایتون یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره است که در زمینه‌های مختلفی مثل طراحی سایت، خودکارسازی کارها، داده‌کاوی و هوش مصنوعی به کار می‌رود.
• کتابخانه‌های مفید: این زبان ابزارهای قدرتمندی مثل TensorFlow، Keras و Scikit-Learn دارد که توسعه مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را راحت‌تر می‌کنند.
• یادگیری آسان: قواعد ساده و خوانای پایتون، یادگیری آن را برای مبتدیان آسان کرده و باعث محبوبیت آن شده است

 R به زبان ساده:   

• ابزار تحلیل داده‌ها: R یک زبان تخصصی برای تجزیه و تحلیل آماری و نمایش داده‌ها است که محققان و آماردانان زیاد از آن استفاده می‌کنند.
• گرافیک پیشرفته: این زبان ابزارهای قوی‌ای برای رسم نمودار و نمایش داده‌ها دارد که در بررسی‌های آماری خیلی کاربردی هستند.
• یادگیری سخت ولی مفید: ممکن است یادگیری R برای تازه‌کارها سخت باشد، اما برای تحلیل‌های آماری پیچیده،

2. پایتون یا Julia: سرعت یا اکوسیستم قوی؟

پایتون:

• اکوسیستم گسترده: پایتون کتابخانه‌های زیادی دارد و جامعه کاربری بزرگی از آن پشتیبانی می‌کند، که کار با هوش مصنوعی را راحت‌تر می‌کند.
• انعطاف‌پذیری: پایتون در زمینه‌های مختلف قابل استفاده است، که به عنوان یک زبان چندمنظوره شناخته میشود به همین دلیل خیلی‌ها آن را انتخاب می‌کنند.

Julia:

• سرعت بالا: جولیا یک زبان برنامه‌نویسی جدید است که برای محاسبات عددی و علمی بهینه‌سازی شده و سرعت اجرای بالایی دارد.​

• پشتیبانی از کتابخانه‌های C و پایتون: جولیا امکان فراخوانی مستقیم کتابخانه‌های زبان‌های C و پایتون را دارد که انعطاف‌پذیری آن را افزایش می‌دهد. ​

• جامعه کاربری در حال رشد: با وجود مزایای فنی، جولیا هنوز جامعه کاربری کوچکتری نسبت به پایتون دارد و منابع آموزشی کمتری برای آن موجود است.​

3. چرا جاوا در AI به اندازه پایتون محبوب نیست؟

پایتون:

• سینتکس ساده: پایتون زبان برنامه‌نویسی ساده و قابل فهمی دارد که یادگیری آن را راحت می‌کند و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی را آسان‌تر می‌سازد.

• کتابخانه‌های تخصصی: پایتون دارای کتابخانه‌های قدرتمندی مثل TensorFlow و Keras است که مخصوص هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی شده‌اند.

جاوا:

• سینتکس پیچیده‌تر: کد نویسی در جاوا سخت‌تر است و ممکن است توسعه مدل‌های هوش مصنوعی را کندتر کند.
• کمبود کتابخانه‌های تخصصی: نسبت به پایتون، جاوا کتابخانه‌های کمتری برای هوش مصنوعی دارد.
• کاربرد در حوزه‌های دیگر: جاوا بیشتر برای برنامه‌های سازمانی و سیستم‌های بزرگ استفاده می‌شود و توجه کمتری به هوش مصنوعی دارد.

 آیا پایتون در آینده همچنان زبان اصلی هوش مصنوعی خواهد بود؟

پایتون احتمالاً در آینده هم یکی از زبان‌های اصلی برای هوش مصنوعی خواهد ماند، اما ممکن است زبان‌هایی مثل Mojo یا Julia در بلندمدت جایگاه مهم‌تری پیدا کنند. با این حال، حتی اگر زبان‌های سریع‌تر و بهینه‌تری معرفی شوند، پایتون احتمالاً همچنان به عنوان یک زبان واسط برای این ابزارها استفاده خواهد شد.

چند دلیل که پایتون را به پرطرفدارترین زبان در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل کرده‌اند:

• اکوسیستم قدرتمند: کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn، NumPy، Pandas و OpenCV کار با مدل‌های هوش مصنوعی را ساده‌تر و سریع‌تر کرده‌اند.
• سادگی و خوانایی: پایتون نسبت به زبان‌هایی مثل C++ یا Java راحت‌تر یاد گرفته می‌شود و باعث افزایش بهره‌وری توسعه‌دهندگان می‌شود.
• پشتیبانی قوی: جامعه کاربری پایتون فعال است و منابع زیادی برای یادگیری و حل مشکلات در دسترس هستند.
• یکپارچگی با سایر ابزارها: پایتون به‌خوبی با زبان‌هایی مثل C/C++ و ابزارهای مختلف، از جمله Web APIها، هماهنگ می‌شود.

زبان‌های جایگزین در حال ظهور برای هوش مصنوعی

Mojo (جدیدترین جایگزین):یک زبان جدید که برای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق و پردازش‌های سریع طراحی شده است

Julia  (رقیب جدی پایتون در هوش مصنوعی): یک زبان برنامه‌نویسی مناسب برای پژوهش‌های علمی، محاسبات پیچیده و مدل‌سازی در حوزه هوش مصنوعی

Rust  (برای AI با امنیت حافظه بالا): مناسب برای هوش مصنوعی در سیستم‌های توکار و برنامه‌های بلادرنگ

R  (برای تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین): برای تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌شود و به‌ویژه در کارهای آماری، تحلیل داده‌های مالی و تحقیقات علمی کاربرد دارد

C++  (برای AI در سطح سیستمی و پردازش سریع):C++ برای هوش مصنوعی در سطح سیستمی و پردازش‌های سریع کاربرد دارد. این زبان در بینایی کامپیوتری، هوش مصنوعی در بازی‌ها و سیستم‌های توکار (Embedded Systems) استفاده می‌شود، زیرا سرعت بالا و کنترل دقیقی روی منابع سخت‌افزاری دارد.

می‌خواهید در مورد هوش مصنوعی بیشتر بدانید؟

به شما پیشنهاد می کنم فیلم از قبل ضبط شده وبینار نقشه راه هوش مصنوعی و علم داده را ببینید. روی عکس زیر کلیک کنید:

چگونه پایتون را برای هوش مصنوعی یاد بگیریم؟ (نقشه راه)

مبانی برنامه‌نویسی پایتون که باید بلد باشید

اگر می‌خواهید پایتون را برای هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) یاد بگیرید، ابتدا باید این مفاهیم پایه‌ای را بلد باشید به طور مثال باید سینتکس و مفاهیم پایه که در رابطه با( متغیرها و انواع داده‌ها، عملگرها، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع ) هستند و همچنین ساختمان داده‌ها و مدیریت داده‌ها، مدیریت فایل و داده‌ها، شی‌گرایی (OOP) در پایتون، برنامه‌نویسی ماژولار و توابع پیشرفته و برنامه‌نویسی موازی و بهینه‌سازی پردازش را بلد باشید برای یادگیری هوش مصنوعی در پایتون، این مبانی برنامه‌نویسی را در ۲ تا ۳ ماه به‌طور کامل یاد بگیرید تا به سطح خوبی برسید

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون

در پایتون می‌توان با استفاده از کتابخانه‌هایی مثل Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کرد.

آموزش پردازش زبان طبیعی (NLP) با پایتون

پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی است که به تحلیل و درک متن و گفتار انسانی می‌پردازد. با پایتون و کتابخانه‌های آن می‌توان متن را پردازش، دسته‌بندی، خلاصه‌سازی، ترجمه و حتی تولید کرد.

خلاصه نهایی

پایتون به دلیل سادگی، خوانایی و پشتیبانی قوی، بهترین زبان برای یادگیری و توسعه‌ی هوش مصنوعی است. اگر قصد ورود به این حوزه را دارید، پیشنهاد می‌کنیم از دوره‌های آموزش هوش مصنوعی صفر تا صد استفاده کنید تا در کوتاه‌ترین زمان، به مهارت‌های موردنیاز مسلط شوید. کدهای پایتون قابل خواندن هستند. با در نظر گرفتن معیارهایی بسیار، حرفه‌ای‌ها می‌گویند که بدون شک، پایتون بهترین زبان برنامه‌نویسی برای پروژه‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است.

سوالات متداول

1- یا بدون دانش برنامه‌نویسی می‌توان از پایتون برای هوش مصنوعی استفاده کرد؟

اگرچه داشتن دانش برنامه‌نویسی کمک زیادی می‌کند، اما بسیاری از ابزارهای پایتون مانند Google Colab و AutoML امکان استفاده بدون کدنویسی پیچیده را فراهم می‌کنند. با این حال، یادگیری اصول برنامه‌نویسی توصیه می‌شود.

2- برای شروع یادگیری پایتون در حوزه هوش مصنوعی از کجا شروع کنیم؟

می‌توانید از منابع رایگان مانند کورس‌های Coursera، Udemy، Kaggle و مستندات رسمی کتابخانه‌ها شروع کنید. همچنین، تمرین با پروژه‌های کوچک بسیار مفید است.

3- آیا هوش مصنوعی جای برنامه‌نویسان را می‌گیرد؟

در جواب آیا هوش مصنوعی جای برنامه‌نویسان را می‌گیرد؟خیر! اما برنامه‌نویسانی که با یادگیری هوش مصنوعی و ابزارهای جدید خود را به‌روز نکنند، ممکن است از رقابت عقب بمانند.

4- برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در پایتون از چه ابزارهایی استفاده می‌شود؟

کتابخانه‌های محبوب برای این کار شامل TensorFlow، Keras، PyTorch و Theano هستند که امکان طراحی، آموزش و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی را فراهم می‌کنند.