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    As 10 principais linguagens de programação para se tornar um desenvolvedor de IA


    A Inteligência Artificial (IA) está passando por um período de intenso crescimento depois de ficar estagnada por anos. Uma carreira em IA se tornou uma escolha muito atraente para indivíduos interessados ​​em ciência de dados e engenharia de software, com a demanda por profissionais qualificados em IA aumentando nos últimos anos. Aqui estão as dez principais linguagens de programação para se tornar um desenvolvedor de IA.

    A Inteligência Artificial oferece às empresas e desenvolvedores de software todo um reino de possibilidades. A IA trouxe uma revolução no mundo da tecnologia, com ela ainda crescendo e esperando alcançar a inteligência humana.

    Linguagens de programação exigidas para desenvolvedores de IA

    É porque os desenvolvedores podem descobrir, inovar e adaptar sua capacidade de atender às necessidades humanas e organizacionais. Por onde você deve começar se quiser aproveitar as vantagens dessa habilidade altamente solicitada?

    As 10 principais linguagens de programação AI

    Pitão

    Python é uma linguagem interpretada, e é chamada assim porque passa por um interpretador, que transforma seu código na linguagem compreendida pelo processador do seu computador.

    Devido à simplicidade e facilidade de uso, Python merecia a chance de ser o primeiro na lista de linguagens de programação para AI Developer.

    A sintaxe do Python é muito fácil e pode ser aprendida rapidamente. Isso torna bastante simples implementar algoritmos de IA nele.

    Python tem liderado o mercado com seu suporte não intuitivo e bibliotecas pré-construídas (como NumPy, Pandas, Pybrain e SciPy) que ajudam a acelerar o desenvolvimento de IA.

    Principais recursos do Python

    • É fácil de usar
    • Interpretado e multiplataforma
    • Gratuito e de código aberto
    • Orientado a Objeto
    • Suporte de programação GUI
    • Alocação de memória dinâmica

    Java

    Java é uma linguagem altamente versátil, robusta e transparente suportada por várias bibliotecas. Desde que apareceu pela primeira vez em 1995, teve um grande crescimento no mercado. Java também é muito amigável ao usuário, fácil de depurar e roda em plataformas sem se envolver em recompilação adicional.

    O código Java pode ser executado em qualquer plataforma compatível com Java com sua tecnologia de máquina virtual. A inteligência artificial realmente tem muito a ver com algoritmos de busca, programação genética e redes neurais artificiais, tornando-a uma das escolhas ideais para linguagens de programação para desenvolvedores de IA.

    Principais recursos do Java

    • É simples e fácil de usar
    • É uma linguagem orientada a objetos.
    • Plataforma independente
    • Seguro e robusto
    • Arquitetura neutra
    • Linguagem interpretada
    • Multithreaded

    Julia

    Julia é uma linguagem de programação de alto nível, eficiente e dinâmica. Embora seja uma linguagem de propósito geral e possa ser usada para escrever qualquer aplicativo, muitos de seus recursos são adequados para a computação numérica exigida pela IA.

    A estrutura central para programação envolve um polimorfismo paramétrico e mecanismo de despacho múltiplo. Em comparação com os idiomas acima, Julia pode não soar como uma escolha ideal.

    Como consequência, um número substancial de bibliotecas ou uma comunidade em rápida evolução não oferecem suporte para isso. No entanto, Wrappers como TensorFlow.jl e Mocha fornecem excelente suporte para DL.

    Principais recursos de Julia

    • É rápido e dinâmico
    • É reproduzível
    • É composable
    • É de código aberto
    • Fornece E / S assíncrona, metaprogramação, depuração, registro, criação de perfil, um gerenciador de pacotes

    LISP

    Lisp é uma das linguagens mais antigas e apropriadas para o desenvolvimento de IA. Foi introduzido pelo pai da Inteligência Artificial, John McCarthy, no ano de 1958.

    Ele tem a capacidade de processar dados simbólicos com sucesso. Lisp pode ser representado como uma notação matemática para programas de computador. Os desenvolvedores de IA freqüentemente procuram o Lisp para uma série de projetos de IA centrados em ML.

    O LISP é conhecido por seus excelentes recursos de protótipo com coleta de lixo automatizada e o desenvolvimento dinâmico simples de novos objetos. Possui um ciclo de desenvolvimento integrado para analisar expressões e recompilar funções ou arquivos quando o programa ainda está em execução.

    Principais recursos do LISP

    • É independente da máquina
    • É uma metodologia de design iterativa
    • Ele fornece depuração de alto nível.
    • É uma linguagem orientada a objetos.
    • É baseado na expressão.
    • Fornece uma biblioteca de E / S completa.

    Scala

    Scala vem da família JVM, da mesma forma que Java. Scala é uma linguagem relativamente nova no domínio da IA. Recentemente, várias empresas e start-ups o incorporaram ao seu negócio, o que lhe permitiu ganhar algum reconhecimento.

    Desenvolvedores de todo o mundo gostam do Scala por causa dos muitos recursos que ele tem a oferecer. Além disso, ScalaNLP, DeepLearning4j, etc., são algumas das ferramentas que facilitam o processo de desenvolvimento de IA suave com Scala.

    É ideal para projetos que precisam de versatilidade. Ele combina as vantagens dos modelos de programação funcional e imperativo, ao mesmo tempo que serve como uma ferramenta forte que ajuda a criar aplicativos altamente competitivos e, ao mesmo tempo, aproveita os pontos fortes de uma abordagem OO.

    Principais recursos do Scala

    • Inferência de tipo.
    • Objeto singleton.
    • Imutabilidade.
    • Classes de caso e correspondência de padrões.
    • Controle de simultaneidade.
    • Interpolação de strings.
    • Função de ordem superior.

    R

    R é uma das linguagens e ambientes mais poderosos para análise estatística e manipulação de dados.

    Além de ser uma linguagem de código aberto e de propósito geral, R inclui vários pacotes, incluindo RODBC, Gmodels, Class e Tm, que também estão sendo usados ​​no aprendizado de máquina.

    Esses pacotes implementam algoritmos de aprendizado de máquina de maneira bastante simples. As estatísticas formam a base do ML, e AI e R são popularmente conhecidos por girar muito em torno de estatísticas.

    R é considerado semelhante aos aplicativos estatísticos populares SAS e SPSS. É adequado para análise de dados, visualização e estatísticas gerais.

    No entanto, em comparação com Python, é menos versátil, mas também mais especializado.

    Principais recursos do R

    • É gratuito e de código aberto
    • É robusto e altamente extensível
    • Tratamento eficaz de dados
    • Ele fornece uma instalação de armazenamento
    • Integra-se com C / C ++, Java, Python, etc.
    • É independente de plataforma

    Haskell

    Haskell é uma linguagem de programação puramente funcional de uso geral, tipado estaticamente. Foi desenvolvido na década de 1990 com semântica não estrita.

    Ele ganhou popularidade nos círculos acadêmicos, mas logo ficou conhecido por ser usado por gigantes da tecnologia como Facebook e Google. Haskell está sendo usado para pesquisa, pois oferece suporte a linguagens de domínio incorporadas, que desempenham um grande papel na pesquisa de linguagens de programação e IA.

    Ao contrário do Java. Haskell é ideal para lidar com matemática abstrata porque permite que as bibliotecas construam algoritmos de IA expressivos e eficientes.

    HLearn, por exemplo, usa estruturas algébricas regulares, como módulos e monoides para expressar e acelerar algoritmos básicos de ML.

    Principais recursos do Haskell

    • É uma linguagem funcional
    • Modularidade
    • Com digitação estática
    • É fácil e econômico
    • Linguagem preguiçosa

    Ferrugem

    Rust é uma linguagem de programação multiparadigma que se orgulha de ser uma concorrência segura, eficiente e segura.

    Rust é sintaticamente semelhante ao C ++ e fornece segurança de memória sem usar a coleta de lixo. Na verdade, o Rust foi escolhido nas pesquisas anuais de desenvolvedores do Stack Overflow nos últimos 4 anos como a linguagem mais popular e amada que preenche o vazio que pode ser encontrado em outras línguas.

    O projeto Verona, de código aberto, também usa os princípios do Rust, uma linguagem emergente que pode permitir que a Microsoft mantenha o código C e C # legado com segurança.

    A Mozilla Research define Rust como uma “linguagem de programação de sistemas que se concentra em velocidade, segurança de memória e paralelismo”.

    Principais características do Rust

    • Abstração de custo zero.
    • Correspondência de padrões.
    • Mensagens de erro.
    • Mova a semântica.
    • Threads sem corridas de dados.
    • Segurança de memória garantida.
    • Alocação segura de espaço de memória.

    Prolog

    Prolog é uma linguagem de programação lógica associada à inteligência artificial e linguística computacional. Quando falamos sobre linguagens de programação para desenvolvedores de IA, essa linguagem fica ao lado do Lisp.

    Correspondência eficiente de padrões, estruturação de dados baseada em árvore e backtracking automatizado são alguns dos recursos desta linguagem. Esses recursos fornecem uma estrutura extremamente forte e versátil para a programação.

    Prolog é comumente usado em projetos médicos, bem como na produção de sistemas de IA para especialistas.

    Principais recursos do Prolog

    • É uma linguagem declarativa
    • Ele usa a linguagem do cálculo de predicados.
    • Ele gerencia listas e recursão naturalmente.
    • É uma linguagem totalmente orientada a objetos.
    • Correspondência e unificação de padrões
    • Suporta ligação direta com C / C ++.

    MATLAB

    MATLAB é uma linguagem de programação multiparadigma e ambiente de computação numérica proprietária que é introduzida pela MathWorks.

    O uso do Matlab é sugerido para funções matemáticas complexas. O Matlab oferece recursos de IA como Caffe e TensorFlow. Ajuda a incorporar IA em todo o fluxo de trabalho.

    De certo modo, mesmo sem conhecimento e experiência em aprendizado de máquina, você pode trabalhar com IA com o MATLAB. Você pode usar aplicativos e brincar facilmente com várias abordagens.

    Principais recursos do MATLAB

    • É uma linguagem de alto nível.
    • Ambiente interativo.
    • Manipulação de gráficos.
    • Biblioteca de funções matemáticas.
    • Interface do programa de aplicativo (API).
    • Interface com outras línguas.
    • Ele fornece gráficos integrados.

    Resumindo

    A inteligência artificial é um ramo da engenharia que visa, em última instância, renderizar computadores inteligentes e direcionar a maneira como um ser humano inteligente pensa. Existem características e vantagens exclusivas para cada idioma.

    No entanto, você deve selecionar a linguagem perfeita para seus projetos de IA como um engenheiro de IA e não apenas seguir o rebanho cegamente. É melhor aprender sobre cada idioma individualmente e então entender se eles funcionam a seu favor.

    Além disso, a seleção da linguagem de programação para IA geralmente depende de uma variedade de fatores principais. Considere o seu tipo de negócio, se você está apenas começando ou já tem uma configuração, a aparência do mercado, quem são seus clientes ou clientes, quais problemas você está tentando resolver e quais são seus objetivos, etc.

    Além disso, muitas soluções não dependem apenas de uma tecnologia. Portanto, continue experimentando até encontrar a linguagem ideal.

    Jason Rees

    Jason Rees é o Diretor de Negócios da codersera.com, uma plataforma freelance líder que atende à tecnologia de desenvolvimento de aplicativos móveis. Jason adora escrever e pesquisar sobre práticas de liderança empresarial e conselhos sobre start-ups. Ele tem um dom para a escrita e costuma compartilhar suas idéias sobre vários tópicos em seus blogs.


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