Ngày này, trí tuệ nhân tạo đang trở thành một khái niệm quen thuộc trong mọi lĩnh vực kinh doanh. Ở bài viết trước, MCI đã giới thiệu đến bạn khái niệm và lịch sử ra đời của AI cũng như các công nghệ AI trong thực tế hiện nay đang được áp dụng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách thức hoạt động của các chương trình AI bằng ngôn ngữ lập trình Python.

Tại sao Python là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho lập trình AI

Các dự án AI thường khá phức tạp và đòi nhiều nhiều bước & thời gian triển khai, một trong những yêu cầu quan trọng nhất của ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong một dự án AI đó là phải linh hoạt, ổn định và có sẵn nguồn các công cụ và thư viện hỗ trợ.

Nghe đến đây, có lẽ bạn đã biết tại sao Python lại được sử dụng nhiều nhất trong các dự án AI phải không nào. Python có những đặc tính quan trọng và nổi bật, hoàn toàn phù hợp với việc xây dựng các dự án AI so với các ngôn ngữ lập trình khác:

Less Code - Tính đơn giản và nhất quán

Python cho phép các lập trình viên viết ra các đoạn code đơn giản và dễ hiểu. Với những dự án Ai thường chứa tới hàng tấn thuật toán, việc đơn giản về dễ hiểu hoá các đoạn code là điều tối quan trọng.

Ngôn ngữ lập trình Python được viết giống với ngôn ngữ tiếng Anh sử dụng hàng ngày của chúng ta và điều đó giúp quá trình học dễ dàng hơn. Cú pháp đơn giản của nó cho phép bạn thoải mái làm việc với các hệ thống phức tạp, đảm bảo mối quan hệ rõ ràng giữa các phần tử hệ thống và tránh các sai sót.

Prebuilt Libraries - Hệ thống mã nguồn/thư viện và cộng đồng rộng lớn

Các dự án AI thường rất phức tạp và kéo dài, chính vì vậy việc có các nguồn để tham khảo và triển khai sẵn về AI rất được các lập trình viên ưu tiên để rút ngắn thời gian thực hiện dự án.

Python có hơn 100 thư viện đa dạng với các code được viết sẵn để giúp các lập trình viên thực hiện các thuật toán liên quan đến Machine Learning và Deep Learning.

Nhờ vậy, khi cần chạy một thuật toán liên quan, tất cả những gì bạn cần làm là cài đặt và tải các gói cần thiết bằng một lệnh duy nhất. Các thư viện Python thường được sử dụng trong các thư viện AI bao gồm NumPy, Keras, Tensolflow, Pytorch,...Bạn có thể đọc nhiều hơn về các thư viện Python trong bài viết này.

Platform Independent - Độc lập với nền tảng

Platform Independent có nghĩa là một ngôn ngữ lập trình hoặc framework cho phép các lập trình viên triển khai mọi thứ trên một máy tính và hoàn toàn có thể sử dụng chúng trên một máy tính khác mà không có bất kỳ thay đổi nào (hoặc chỉ có một số thay đổi tối thiểu). 

Điều này rất thuận tiện và cần thiết trong thực tế, và là một trong những lý do giúp Python trở nên phổ biến như hiện nay.

Python có thể chạy trên nhiều hệ điều hành như Windows, MacOS, Linux. Với tính năng độc lập với nên tảng, Python có thể được sử dụng trên rất nhiều hệ điều hành mà không cần trình thông dịch hay không phải điều chỉnh các thay đổi so với bản gốc. 

Các lập trình viên cũng có thể sử dụng PyInstaller để chuẩn bị mã để chạy trên các hệ điều hành khác nhau.

Community Support - Hỗ trợ cộng đồng

Phải rồi, một ưu thế đặc biệt của Python giúp nó được sử dụng phổ biến trong các dự án AI đó là Python có một cộng đồng hỗ trợ cực kỳ lớn. Điều đó cũng có nghĩa là mỗi khi gặp vấn đề, bạn có đến hàng triệu người để chia sẻ và hỗ trợ trên toàn thế giới.

Theo khảo sát quý 3 năm 2020 của SlashData, Cộng đồng Python đứng 2 trong số tất cả các ngôn ngữ lập trình.

Mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning

Để hiểu được mối quan hệ giữa AI, Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL). Chúng ta cần phải hiểu rõ về chúng.

AI - hay trí tuệ nhân tạo là việc máy móc có thể mô phỏng hay tư duy như bộ não con người.

Tìm hiểu về AI và các công nghệ AI qua bài viết Trí tuệ nhân tạo là gì?

Chúng ta có thể hình dung mối quan hệ giữa AI, ML và DL giống như các tập hợp và tập con trong toán học vậy. Trong đó AI là tập hợp lớn nhất bao gồm cả ML và DL, ML là tập con của AI đồng thời và tập chứa DL. DL là tập hợp bé nhất, đồng thời là tập con của cả ML và AI.

Học máy - Machine learning: được hiểu là việc sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu có sẵn, học hỏi từ nó, và sau đó thực hiện một quyết định hoặc dự đoán về các vấn đề có liên quan.

Vì vậy, thay vì phải thủ công code các phần mềm với các hướng dẫn cụ thể để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể, các máy tính thay vào đó được “đào tạo” bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu thu thập được và các thuật toán cho phép nó học cách dự đoán và thực hiện các nhiệm vụ giống  như con người.

Một trong những thuật toán Machine Learning phổ biến mà bạn chắc chắn đã từng nghe đó là các app/chương trình đoán tuổi dựa trên hình ảnh được cung cấp. Nguyên lý ở đây là máy sẽ được cung cấp một lượng lớn các hình ảnh chân dung của người dùng có kèm tag tuổi.

Máy sẽ “học” các dữ liệu đó và đưa ra một model về nhận diện tuổi, khi đó bạn chỉ cần đưa input đầu vào là một hình ảnh chân dung, model sẽ phân tích và đưa ra output là số tuổi dự đoán.

Học sâu - Deep Learning: là một trong nhiều kỹ thuật trong Machine Learning cho phép máy có thể tự “đào tạo” chính nó để trở nên thông minh hơn. Hãy hình dung nó giống như một loại ML nhưng có một hệ thống “mạng thần kinh - neural networks" có thể xử lý và tư duy giống như bộ não con người.

Các thư viện của python cho lập trình AI

TOP những thư viện Python tốt nhất cho các dự án AI đó là:

• Tensorflow
• Scikit Learn
• Theano
• Keras
• PyTorch

Bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn về các thư viện trong Python tại bài viết này.

Một số dự án AI thực tế được viết bằng ngôn ngữ lập trình python

Emojify - tạo biểu tượng cảm xúc riêng của bạn bằng Python

Dự án AI bằng Python - Machine Learning này được xây dựng với ý tưởng phân loại các biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặc con người và ánh xạ chúng thành các biểu tượng (Emoji). 

Mã nguồn dự án: Dự án Emojify

Dự án nhận biết cảm xúc qua giọng nói

Dự án này sử dụng librosa để thực hiện nhận dạng cảm xúc của con người thông qua giọng nói. SER là quá trình tìm ra cảm xúc và trạng thái tình cảm của con người từ lời nói. 

Vì chúng ta thường thể hiện cảm xúc thông qua  âm điệu và cao độ của giọng nói, nên có thể sử dụng SER, nhưng điều này rất thách thức vì cảm xúc yếu tố chủ quan của con người. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng các tính năng mfcc, chroma và mel và sử dụng tập dữ liệu RAVDESS để nhận biết cảm xúc trên. Sau đó sẽ xây dựng một MLPClassifier cho mô hình.

Mã nguồn dự án: Dự án Librosa

Ứng dụng đề xuất âm nhạc Spotify

Các dự án đề xuất âm nhạc (ví dụ Spotify) là các dự án AI bằng Python với ý tưởng đề xuất cho người dùng những bài hát/playlists phù hợp nhất với thị hiếu âm nhạc của khách hàng.

Bạn có thể học cách xây dựng một mô hình phân tích thị hiếu âm nhạc của người dùng và sẽ giới thiệu nhạc mới cho họ dựa trên sở thích của họ.

Cơ hội nghề nghiệp của lập trình viên AI Python

Việc thành thạo ngôn ngữ lập trình Python cũng như ứng dụng vào các dự án AI mở ra cơ hội nghề nghiệp rộng mở cho người học. Lĩnh vực AI được đánh giá là TOP 5 lĩnh vực có ứng dụng tiềm năng nhất tính đến năm 2025 và AI & Machine Learning Specialists xếp thứ 2 trong số các công việc có nhu cầu tăng cao nhất theo báo cáo Các công việc tương lai 2020 của diễn đàn kinh tế thế giới -  chỉ sau công việc về Data Analytics & Scientists.

Tại Việt Nam, việc ứng dụng tự động hoá (RPA) và AI trong hoạt động kinh doanh cũng được các công ty/tập đoàn lớn rất quan tâm. Theo số liệu tháng 9/2021 tại Vietnamwork, các vị trí liên quan đến AI, ML, DL tại Việt Nam đang có mức lương dao động từ $800 - $1075 và thường có cơ hội làm việc tại các công ty lớn (VinGroup, Bosch, VIB, Sacombank…)

Vậy là MCI đã cùng bạn tìm hiểu các ứng dụng lập trình Ai bằng Python và lý do tại sao Python lại trở thành ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho các chương trình trí tuệ nhân tạo.

Nếu bạn mong muốn học về Python từ cơ bản, hoặc học nâng cao về các ứng dụng Python trong AI, ML, DL, bạn có tham khảo khoá học Python tại MCI để có lộ trình học hiệu quả và phù hợp với khoản đầu tư vô cùng hợp lý.