Bạn biết về tầm quan trọng của AI, hiệu quả của nó trên các lĩnh vực khác nhau, và lợi thế của việc sử dụng nó trong kinh doanh. Bạn theo dõi mọi tin tức về AI, cố gắng bắt kịp xu thế. Đây là cách duy nhất để công việc, kiến thức của bạn luôn đi đúng hướng. Đó là lí do bạn quyết định tập trung vào AI. Có thể bây giờ bạn có rất nhiều câu hỏi : Ngôn ngữ lập trình nào phổ biến nhất hay tốt nhất cho AI ? Ngôn ngữ nào là sự lựa chọn tốt cho chatbots ? Tại sao lại sử dụng Java cho AI?

Điều gì khiến Java đặc biệt?

Như bạn đã đọc ở vài websites của các chuyên gia, có một danh sách các ngôn ngữ lập trình dành cho trí tuệ nhân tạo: AIML, IPL, Lisp, Prolog, STRIPS, Planner, POP-11, Python, Haskell, C++, MATLAB, Java và Wolfram. Bài viết này sẽ tìm hiểu về Java trong phát triển AI.

Một trong những điều tuyệt nhất của Java là Java Virtual Machine Technology. Công nghệ này cho phép developers xây dựng một phiên bản ứng dụng độc lập có thể chạy trên Java-enabled computing platforms. Các thế mạnh chính của ngôn ngữ này:

• maintainability
• portability
• transparency

AI gắn liền với các thuật toán tìm kiếm, lập trình genetic và sử dụng các artificial neural networks. Java trong lĩnh vực trí tuệ nhân tao có thể hữu dụng hơn. Lập trình AI trên Java có rất nhiều lợi thế:dễ sử dụng, debug dễ dàng, làm việc đơn giản với các dự án quy mô lớn, tạo hình trực quan, tương tác người dùng tốt hơn. Và một lí do khác là sự kết hợp của Swing và SWT (the Standard Widget Toolkit). Những tính năng này tạo nên giao diện và đồ họa trông đẹp mắt và tinh tế.

Một lý do khác nữa để sử dụng Java trong lập trình AI là một lượng lớn sự hỗ trợ, hướng dẫn trên Internet. Chỉ cần gõ “cách lập trình trí tuệ nhân tạo trong Java ?” , bạn sẽ nhận được rất nhiều kết quả. Java rất linh hoạt. Nó được sử dụng để tạo ra hệ thống multi-robot, mạng cảm biến, và máy học. Chúng ta hãy cùng xem xét các ví dụ điển hình của các dự án được tạo ra với sự trợ giúp của Java.

Các dự án sử dụng Java

WEKA Machine Learning Suite trong một danh sách các thuật toán mã nguồn mở được sử dụng để phát triển các kỹ thuật máy học. Các thuật toán này được định hướng về máy học và khai thác dữ liệu. Nó có thể thực hiện các nhiệm vụ sau:

• Lựa chọn tính năng
• Đánh giá tiêu chí
• Đánh số và phận loại các nhiệm vụ cần “học”
• Lọc dữ liệu

Weka được sử dụng cho công việc kinh doanh thông minh, cung cấp cho các công ty tính năng khai thác dữ liệu có điều kiện và phân tích dự đoán.

Robocode

Những người muốn tìm hiểu thêm về Java, robotics, và AI, nên thử Robocode. Đây là một trò chơi Java dựa trên mã nguồn mở cho phép người dùng học các nguyên tắc lập trình Java. Ở đây người ta có thể tạo ra một robot, chương trình chiến lược của nó, phát triển trí tuệ lập trình. Có một code robot đơn giản, developer có thể xây dựng hành vi robot phức tạp hơn.

JOONE Neural Engine

Đây là một multi-platform cho phép tạo ra, luyện tập, và thử nghiệm các neural networks. JOONE bao gồm các thành phần liên kết được kết nối bởi graphical editor và được điều khiển bằng các tập lệnh. Neural networks này cho phép các developer sử dụng môi trường luyện tập phân tán. Các tính năng platform chính bao gồm học tập có giám sát và không được giám sát, khả năng kịch bản và cơ chế xử lý dữ liệu.

Polar mobile robots

Sử dụng Java API, các developer đã xây dựng các robot di động cho Greenland và Nam Cực. GUI được phát triển với Java Swing. Khi Swing dễ sử dụng và có thể giao tiếp trực tiếp với các thành phần, nền tảng này đã được chọn để cung cấp phương tiện kiểm soát robot và chính nó.

Vì vậy, đây là một số ví dụ của các developer , những người đã chứng minh rằng họ biết làm thế nào để tạo một AI trong Java. Nếu bạn đang tìm kiếm chatterbots của Java, bạn chắc chắn nên đọc thêm về A.L.I.C.E. Nó có nghĩa là Artificial Linguistic Internet Computer Entity.. Web bot Java này còn được gọi là bot Alice hoặc Alice. Là một trong những chatterbots xử lý ngôn ngữ tự nhiên tốt nhất, bot Java này đã giành được giải Loebner ba lần. Alice được tạo ra bởi Richard Wallace năm 1995. Ba năm sau khi nó được viết lại bằng Java. Ngày nay, Alice sử dụng XML Schema.

Vậy làm cách nào để xây dựng một bot sử dụng Java hoặc Javascript, một ngôn ngữ có một cú pháp tương tự? Có rất nhiều ví dụ về cách tạo một chatbot Javascript với Facebook Messenger. Ngoài ra còn có một số dịch vụ làm cho việc phát triển chatbot trở nên dễ dàng hơn: Wit.ai, api.ai, clarifai, và Fancy Hands. Các dịch vụ AI này có thể được tích hợp với Java, Python, Node.js. Họ cũng có các SDK cho JavaScript.

Người mới bắt đầu có thể sử dụng các mã nguồn mở miễn phí cho Java chatbots. Đã có nhiều thư viện mã nguồn mở như RiveScript hoặc ChatScript. Các developer chuyên nghiệp có thể thảo luận tất cả các dự án trí tuệ nhân tạo trong Java trên diễn đàn. Còn người dùng thì sao? Họ không cần dành nhiều thời gian tìm hiểu làm thế nào để làm cho mình một chatbot. Tốt hơn là dựa vào các chuyên gia.

letzgro.net

DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...

Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>