Daftar Lengkap 10 Bahasa Pemrograman AI Teratas dan Terbaik!

Last Updated on April 27, 2023 by

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) telah menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari, baik yang disadari maupun tidak. Dalam dunia teknologi yang terus berkembang ini, memilih bahasa pemrograman yang tepat untuk pengembangan AI adalah langkah penting untuk menciptakan solusi inovatif yang dapat mengubah berbagai aspek kehidupan melalui kecerdasan buatan. 

Dalam artikel ini, kita akan membahas 10 bahasa pemrograman AI teratas yang digunakan oleh para pengembang di seluruh dunia. Masing-masing bahasa memiliki keunggulan dan kekurangannya sendiri, yang mempengaruhi seberapa baik mereka cocok untuk proyek AI tertentu. Langsung saja simak ulasan lengkapnya berikut ini!

Daftar 10 Bahasa Pemrograman AI Terbaik yang Wajib Dicoba

Bahasa untuk pemrograman AI memberikan dukungan dan kemudahan bagi para pengembang untuk menciptakan solusi cerdas dalam pengembangan kecerdasan buatan. Menguasai bahasa yang sesuai akan memungkinkan Anda untuk mengimplementasikan teknologi AI dengan lebih efisien dan efektif. Berikut ini adalah daftar 10 bahasa pemrograman AI terbaik yang patut dicoba oleh mereka yang ingin mempelajari dan menguasai teknologi AI:

1. Python

Python seringkali menjadi pilihan terbaik untuk bahasa pemrograman AI. Faktanya Python secara konsisten berhasil sebagai bahasa umum yang dapat digunakan untuk pengembangan front-end atau back-end. Python mudah dipelajari, menghasilkan kode yang jelas dan efisien, serta cocok untuk pengembang pemula maupun berpengalaman. Dengan sintaks yang jelas dan kata kunci bahasa Inggris sederhana, Python sangat mudah dibaca dan dipelajari.

Dalam hal pengembangan AI, Python unggul berkat perpustakaan pra-desain yang sangat berguna dalam pengembangan AI. Algoritma AI dasar seperti regresi dan klasifikasi ditangani dengan baik oleh Scikit-learn Python. Demikian pula, perpustakaan seperti Keras, Caffe, dan TensorFlow dapat menangani deep learning dengan baik. Banyak perpustakaan lain seperti NumPy, SciPy, Matpolib, SimpleAI, dan lainnya yang menjadikan Python salah satu bahasa pengembangan yang paling mudah digunakan untuk pengembangan AI.

Bahkan dalam pemrosesan bahasa alami yang sangat penting untuk pengalaman pengguna saat ini, Python memiliki keunggulan berkat alat seperti SpaCy dan NTLK. Python tetap menjadi pilihan bahasa terbaik untuk pengembangan AI yang sangat efektif. 

2. Java

Salah satu bahasa yang paling banyak digunakan di dunia, Java memiliki kualitas unik yang menjadikannya sebagai salah satu bahasa pemrograman AI terbaik. Java adalah bahasa pengembangan berbasis objek yang menawarkan debugging mudah dan sintaks sederhana. Dengan rekam jejak dalam pengembangan perangkat lunak, pengembangan aplikasi seluler, dan sekarang bahkan pengembangan AI, Java terus menarik perhatian pengembang.

Berkat Teknologi Mesin Virtual, Java sangat mudah diimplementasikan pada berbagai platform. Ini berarti bahwa setelah aplikasi AI Anda ditulis dan dikompilasi di satu platform, Anda dapat menjalankannya di platform lain dengan mudah menggunakan metodologi tulis sekali jalankan di mana saja. Inilah sebabnya mengapa sebagian besar tumpukan big-data sumber terbuka ditulis dalam Mesin Virtual Java.

Beberapa keuntungan terbesar Java sebagai bahasa untuk pengembangan AI meliputi kemudahan penggunaan, debugging cepat, manajemen memori yang portabel, dan fleksibilitasnya. Java dapat membantu mengembangkan segalanya mulai dari analisis data hingga pemrosesan bahasa alami, deep learning, machine learning, dan masih banyak lagi. Selain itu, komunitas Java yang kaya dan aktif memberikan banyak dukungan bagi pengembang baru.

3. R

Sejumlah aplikasi AI melibatkan big data dan pengolahan angka besar. Bahasa pemrograman R diciptakan oleh ahli statistik hanya untuk melakukan komputasi dan mengolah set data besar dengan mudah dalam hitungan detik. Saat ini, R adalah bahasa yang kuat yang digunakan untuk aplikasi pemrograman mesin pembelajaran dan aplikasi kecerdasan buatan lainnya yang melibatkan komputasi ekstensif atau analisis data.

Sebagian besar pengembangan AI melibatkan analisis data yang luas, itulah sebabnya R menjadi bahasa pemrograman AI yang kuat dan banyak digunakan dalam bidang seperti keuangan, kedokteran, sosiologi, dan lainnya. R mendukung berbagai perpustakaan seperti TensorFlow, MXNet, Keras, dan lainnya. R memanfaatkan CARAT untuk pelatihan klasifikasi dan regresi, randomForest untuk pembentukan pohon keputusan, dan banyak lagi.

4. C++

Bahasa pemrograman berbasis objek lain yang sangat andal dan memiliki banyak aplikasi dalam pengembangan AI adalah C++. Kecepatan pemrosesan yang cepat membuatnya sangat menarik untuk model pembelajaran mesin yang kompleks karena memungkinkan mereka berjalan dengan efisiensi tinggi. C++ memiliki beberapa atribut yang sangat berguna. C++ menghasilkan kode kompak yang memungkinkan modul berjalan dengan efisiensi tinggi. Ini adalah bahasa yang diketik secara statis, yang berarti kesalahan tipe tidak muncul selama waktu runtime. C++ juga menawarkan penyeimbangan beban dinamis, caching adaptif, manajemen memori, dan sejumlah fitur lain yang menjadikannya bahasa untuk pengembangan AI yang sangat disukai.

C++ dilengkapi dengan perpustakaan pembelajaran mesin dan deep learning terbatas namun sangat efektif yang ditulis dalam C++. SHARK mendukung regresi linier dan algoritma pembelajaran terarah lainnya. MLPACK menawarkan algoritma yang dapat diperluas yang dapat diintegrasikan ke dalam solusi ML yang dapat ditingkatkan.

5. Julia

Dikembangkan oleh MIT pada tahun 2012, Julia adalah bahasa pemrograman AI yang relatif baru yang dirancang untuk menangani analisis numerik yang luas dan menangani set data besar dengan mudah. Insinyur di MIT merancang Julia dengan mempertimbangkan semua kebutuhan pengembangan AI modern. Julia memiliki kecepatan luar biasa, kapasitas komputasi yang kuat, sintaks yang mudah seperti skrip, dan banyak lagi, yang membantu pengembang membuat pemrograman AI terbaik.

Meskipun relatif baru, Julia telah menarik perhatian dari dunia pengembangan dan sudah memiliki komunitas yang berkembang serta ekosistem perpustakaan pembelajaran mesin yang lengkap seperti TensorFlow.jl, Scikitlearn.jl, Flux, Mocha.jl, dan banyak lagi. Fitur menarik dari Julia adalah kemampuannya untuk dengan mudah menerjemahkan algoritma langsung dari makalah penelitian ke dalam kode. Julia adalah bahasa untuk pengembangan AI berkinerja tinggi yang dibangun untuk aplikasi AI modern dan ideal untuk pengembang yang memiliki latar belakang dalam Python atau R.

6. Haskell

Haskell adalah bahasa dengan atribut unggulan yaitu keamanan dan kecepatan. Haskell adalah bahasa pemrograman AI modern yang murni, dengan keuntungan yang jauh dalam pemrograman kecerdasan buatan. Haskell memiliki fitur canggih seperti kelas tipe yang memungkinkan operator overloading yang aman. Fitur lain meliputi ekspresi lambda, kelas tipe, pencocokan pola, polimorfisme tipe, dan pemahaman daftar. Semua fitur ini membuat Haskell ideal untuk penelitian, pengajaran, dan aplikasi industri. Berkat fleksibilitas dan kapasitas penanganan kesalahan, Haskell adalah salah satu bahasa untuk pengembangan AI yang paling aman.

7. Prolog

Prolog adalah bahasa yang telah ada sejak tahun 1972 yang menjadikannya sebagai bahasa untuk pengembangan AI yang telah matang. Prolog adalah bahasa deklaratif dan logis yang dikembangkan untuk pemrosesan bahasa alami. Seberapa baik Prolog dalam melakukan pekerjaan tersebut dapat dipahami dari fakta bahwa IBM Watson menggunakan Prolog untuk melakukan parsing bahasa alami dalam menjawab pertanyaan yang dihasilkan oleh manusia.

Beberapa atribut unggulan yang membuat Prolog menjadi bahasa pemrograman AI teratas meliputi pencocokan pola yang kuat, penalaran metalevel, dan struktur data berbasis pohon. Fitur pencocokan pola memiliki kepentingan yang signifikan dalam pemrosesan bahasa alami, penglihatan komputer, dan pencarian basis data cerdas. Dalam pemrograman AI Prolog, pengembang menentukan serangkaian aturan atau ‘fakta’, dan tujuan akhir. Prolog kemudian menemukan hubungan antara keduanya dan melanjutkan pencocokan pola untuk menghasilkan hasil yang diinginkan.

8. LISP

LISP mungkin merupakan bahasa pemrograman AI tertua. Bahkan, istilah Kecerdasan Buatan diciptakan oleh John McCarthy, penemu LISP. LISP adalah salah satu bahasa yang paling fleksibel dengan pengumpulan sampah otomatis, kemampuan prototipe cepat, pembuatan objek dinamis, dan dukungan untuk ekspresi simbolis. LISP digunakan untuk menyatakan program AI awal seperti ELIZA.

Selama bertahun-tahun, LISP telah kehilangan sebagian popularitasnya karena beberapa kekurangan yang melekat padanya. Namun, LISP berhasil meletakkan dasar bagi pengembangan AI awal dan tetap menjadi bahasa yang bagus untuk dipelajari sebagai pengantar tentang bagaimana dunia Kecerdasan Buatan berevolusi.

9. Swift

Swift merupakan bahasa pemrograman yang dikembangkan oleh Apple untuk pengembangan aplikasi iOS, macOS, watchOS, serta tvOS. Meskipun dikenal sebagai bahasa untuk pengembangan aplikasi Apple, Swift juga telah menarik minat sebagai bahasa untuk pengembangan AI, terutama untuk proyek yang melibatkan perangkat keras Apple. Kelebihan utama Swift termasuk sintaks yang mudah dibaca dan ringkas, serta integrasi yang baik dengan kerangka kerja AI seperti TensorFlow, yang telah mengeluarkan versi yang kompatibel dengan Swift. Selain itu, kecepatan eksekusi Swift yang cepat membuatnya ideal untuk aplikasi AI yang memerlukan kinerja tinggi.

10. Ruby

Ruby adalah bahasa pemrograman yang dinamis, objek-berorientasi, dan mudah digunakan, yang terkenal karena sintaksnya yang ekspresif dan elegan. Walaupun Ruby mungkin tidak sepopuler bahasa lainnya seperti Python atau Java, Ruby menawarkan beberapa keunggulan, seperti dukungan yang baik untuk metaprogramming dan kemudahan integrasi dengan pustaka AI. Ruby memiliki beberapa pustaka AI seperti Ruby-fftw3 (untuk Transformasi Fourier Cepat), dan pustaka machine learning seperti scikit-learn-ruby dan Rumale, yang membuatnya berguna dalam pengembangan AI yang lebih kecil atau untuk eksplorasi awal.

Kesimpulan

Memilih bahasa pemrograman AI terbaik untuk proyek Anda akan sangat bergantung pada kebutuhan spesifik dan tujuan proyek tersebut. Dengan mempertimbangkan kekuatan dan kelemahan dari setiap bahasa, Anda dapat menentukan bahasa yang paling cocok untuk digunakan dalam proyek AI Anda. Selalu ingat untuk terus bereksperimen, belajar, dan memperluas pengetahuan Anda dalam dunia pemrograman dan AI, karena teknologi ini terus berkembang dan memberikan dampak yang semakin besar dalam kehidupan sehari-hari. Selamat mencoba dan semoga ulasan ini bermanfaat!

Ikuti WEBAPP untuk mendapatkan segala informasi terbaru dan menarik dari dunia pengembangan aplikasi dan website! Klik https://appkey.id/ agar tidak ketinggalan semua informasi menarik serta artikel terbaru dari dunia teknologi dan pengembangan software setiap hari! Sampai jumpa lagi!