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Programação para inteligência artificial: 4 melhores linguagens para desenvolvimento IA

Programação para inteligência artificial: 4 melhores linguagens para desenvolvimento IA
#Dados
10 de dezembro - min de leitura

Descubra quais as principais linguagens de programação para inteligência artificial e quais suas características.


Sem dúvida, as linguagens de programação para inteligência artificial encurtam caminhos para uma revolução tecnológica real. Podemos tomar como exemplo um simples telefone celular, onde há 15 anos atrás, não tinha a metade das funções que os smartphones possuem atualmente.

Uma pessoa que nasceu na geração dos anos 80 ou 90 vivia uma realidade totalmente diferente de um jovem que nasceu depois dos anos 2000. A geração atual já nasceu no meio do mundo digital, habituada à tecnologia, tão presente nas tarefas mais simples do dia a dia, como trabalhar ou até se comunicar.

E nesse avanço, o desenvolvimento de novos softwares e mecanismos focados na inteligência artificial também vem crescendo com o objetivo de ultrapassar a própria mente humana no raciocínio, pensamento e/ou resolução de problemas. 

O assunto viralizou nos últimos anos devido ao fácil acesso das pessoas à tecnologia e a quantidade estrondosa de dados consumidos diariamente e constantemente por todos.

Qual a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning?

Atualmente muito se fala também em machine learning e deep learning. Mas o que significam e qual a relação deles com a inteligência artificial? Quais as linguagens de programação mais relevantes para o desenvolvimento de IA? Entenda melhor acompanhando este artigo.

Inteligência Artificial (IA)

O termo inteligência artificial existe há várias décadas, desde a década de 50, uma época onde os cientistas idealizavam um futuro tecnológico em seus laboratórios de pesquisa. O tema foi polêmico e até filmes sobre isso foram produzidos no mundo do cinema.

O termo se popularizou novamente nos últimos anos com os grandes avanços recentes das máquinas, que passaram a realizar certas funções tão bem quanto os seres humanos.

Reconhecimento facial, classificações de textos e imagens em tags, entre muitas outras funções são alguns exemplos do uso de Inteligência Artificial.

Machine Learning (ML)

A capacidade das máquinas de realizarem certas funções na IA tão bem quanto os humanos gerou o que chamamos de Machine Learning. Ou seja, o termo é uma área/campo dentro da própria IA, onde há a criação e a utilização de algoritmos para coletar dados e, assim, ensinar um aparelho a desempenhar uma determinada tarefa de forma certeira digitalmente.

Deep Learning (DL)

O Deep Learning, por sua vez, faz parte do Machine Learning. Nesse processo de aprendizagem de tarefas através de dados, o DL surgiu para desafiar todo esse processo, tornando as máquinas auto suficientes.

Em termos técnicos, ao invés dos aparelhos aprenderem suas funções através da organização de dados por meio de equações pré definidas, o Deep Learning treina os computadores a aprenderem funções sozinhas, através do reconhecimento padrão de dados nas várias camadas existentes de processamento.

Para compreender melhor sobre esse tipo de aprendizado, podemos citar como exemplo os carros que possuem computadores de bordo e dirigem sozinhos ou os sistemas de recomendações de vídeos/filmes que surgem nas plataformas digitais da internet, conforme seu histórico, além de muitos outros exemplos.

Podemos concluir que os três termos fazem parte um do outro e se complementam para todo o processo de avanço da tecnologia.

Quais as principais linguagens de programação para Inteligência Artificial?

Como podemos perceber, a tecnologia vem avançando e a inteligência artificial já é uma realidade no dia a dia, inclusive no mundo corporativo. Portanto, ter habilidades básicas ou noções de programação podem ser grandes diferenciais nos próximos anos.

Considerando a boa performance, seu suporte técnico e a quantidade de profissionais que utilizam, compartilhamos abaixo as principais linguagens de programação da atualidade:

Python

Uma das principais linguagens existentes. É praticamente inevitável não utilizá-la em algum momento ao realizar algum trabalho de IA. Seu uso é simples, possui amplas bibliotecas que auxiliam esse processo (Pandas, Numpy, entre outros) e permite a criação de protótipos.

Java

A Java também é uma linguagem muito utilizada. Por ter um bom suporte, geralmente é utilizado para trabalhos de larga escala. Além disso, possui fácil acesso para plataformas de Big Data, tornando a linguagem vantajosa em relação a outros.

C++

Nem sempre é a primeira escolha, mas sua eficácia e rapidez o torna uma opção interessante em relação às primeiras opções, que podem oferecer sobrecarga na máquina.

Swift

Rápida e fácil de usar, a linguagem, própria para o sistema iOS, oferece flexibilidade e conceitos modernos, além de ser ótima na programação funcional. Com certeza, é uma linguagem de programação para se ficar de olho e considerar como uma forte opção.

O Swift está se tornando uma tendência no mercado, depois que Jeremy Howard, criador do fast.ai e ex-presidente da Kaggle, descobriu que a linguagem pode igualar o desempenho do código de montagem, podendo ser ajustado manualmente por fornecedores de bibliotecas numéricas. 

Para comprovar essa nova possibilidade, Howard mostrou como construir um novo pipeline de processamento de imagem em Swift, com desempenho excepcional e direto em um notebook Jupyter. Mais detalhes é possível encontrar na plataforma TensorFlow.

Se você se interessa pelo tema, a Digital House oferece o curso de programação Web Full Stack para aprendizagem de diversas linguagens de programação, o primeiro passo para aprender a programar.

Você também pode conferir o curso de Inteligência Artificial (IA), que possui uma grade completa para que você seja um especialista no assunto. 

Leia mais no blog DH:

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#Tecnologia

Qual a diferença entre Java e JavaScript? Saiba de uma vez por todas!

Ter a consciência de que a diferença entre Java e JavaScript existe é muito importante para, assim, poder fazer a escolha entre a linguagem mais adequada e que atenda às demandas necessárias.Como você verá neste artigo, o que existe de parecido é somente a escrita mesmo. Conheça mais sobre cada uma delas e entenda as suas particularidades.O que é JavaScript e para que serve?Também conhecido como JS, o JavaScript é uma linguagem de programação de alto nível. Sua utilização permite a construção de páginas dinâmicas, animações, mapas interativos, aplicativos e jogos eletrônicos.O profissional que domina o JavaScript é visto como versátil no mercado, considerando sua relação com uma grande variedade de frameworks e aplicações para diferentes tipos de dispositivos.A linguagem foi criada pelo programador Brendan Eich, um dos fundadores da Mozilla Corporation, em 1996. Seu propósito era tornar os processos web mais simples, dinâmicos e agradáveis aos profissionais.O que é Java e para que serve?O Java é uma linguagem de programação criada na década de 1990, por James Gosling. Atualmente, pertence à marca Oracle, a qual realiza todos os seus processos de manutenção.A linguagem é bastante flexível, sendo usado para o desenvolvimento de softwares, que podem ser executados e distribuídos em diferentes plataformas, sem a necessidade de modificá-lo.Qual a diferença entre Java e JavaScript?As duas linguagens, por terem a grafia similar, costumam despertar muitas dúvidas sobre alguma possível relação entre elas.É preciso ter muito claro que Java e JavaScript são escritos, construídos e executados de maneira diferente. Além disso, existe uma grande diferença no que diz respeito ao que cada linguagem é capaz de fazer.Como comentamos, o Java é usado em diferentes lugares e situações, incluindo softwares e aplicativos. Em comparação, o JavaScript é utilizado principalmente para tornar as páginas da web (HTML) mais interativas e dinâmicas.Como escolher entre Java e JavaScript?Em um processo de desenvolvimento, a escolha de qual linguagem de programação utilizar dependerá dos requisitos de cada projeto. E aqui entra mais um ponto importante quando falamos sobre diferença entre Java e JavaScript. Veja só:O Java, por exemplo, pode ser usado e adaptado em diferentes tipos de plataformas. No entanto, muitas vezes há a necessidade do usuário instalar um plugin em um dispositivo, uma ação que nem sempre é possível.Por outro lado, o JavaScript é utilizado, principalmente, em sistemas web. Neste caso, não há a necessidade de instalar soluções separadas, sendo preciso somente ter um navegador atualizado instalado na máquina. O ponto negativo, neste caso, é a limitação pela interação ser somente online. Ou seja, determinados recursos, ao se adotar a programação com código nativo, por exemplo, não poderão ser habilitados.Diante desses cenários, é imprescindível ter uma boa comunicação com todos os colaboradores e profissionais envolvidos em um determinado projeto, antes de eleger a linguagem escolhida. Entenda quais são as suas demandas, identifique todas as possibilidades de estratégias para atuação e, com isso, avalie o melhor caminho a tomar.Quando falamos sobre a construção de sistemas, todo desenvolvedor tem plena consciência de que a escolha da linguagem a ser utilizada é um ponto crucial. A criação de uma interface com códigos inadequados reduz as chances de atender todos os requisitos, afetando a usabilidade final da solução para os usuários.Neste contexto, é importante dominar o processo, a fim de garantir a melhor experiência do cliente com as aplicações desenvolvidas. Fazer um bom curso é uma ótima alternativa para que o profissional estruture corretamente os processos, consiga utilizar a tecnologia a seu favor e garanta uma solução com uma boa performance e confiabilidade.Confira as grades dos cursos de Desenvolvimento Web Full Stack, focado na criação de páginas ou sistemas web ou Desenvolvimento Mobile Android e Desenvolvimento Mobile iOS, para a criação de apps e plataformas no mobile, da Digital House.As aulas são online, 100% ao vivo e ministradas por professores especialistas que atuam no mercado. Além disso, a DH conta com o departamento de carreiras, onde todos os alunos podem acessar diversos conteúdos exclusivos sobre suas jornadas. Inscreva-se agora mesmo e garanta o seu futuro profissional!Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

 Área de Dados: conheça as principais ferramentas de Big Data e o seu panorama de mercado atual img
#Dados

Área de Dados: conheça as principais ferramentas de Big Data e o seu panorama de mercado atual

Não importa o tamanho da empresa, seja uma gigante como a NASA ou um pequeno negócio local, as organizações podem potencializar suas estratégias e tomar as melhores decisões ao utilizar as ferramentas de Big Data para transformar as informações em inteligência.Quer entender mais sobre isso? Acompanhe este artigo e saiba tudo sobre o tema.Recapitulando: o que é Big Data?Com origem na língua inglesa, Big Data quer dizer grandes dados. Na prática, consiste na organização e interpretação de um alto volume de informações, entendendo o que é relevante ou não para as empresas.Como comentamos, todos os dias, milhares de informações são geradas e disponibilizadas na internet. Com isso, as empresas precisam ter profissionais capacitados para lidar com tudo e fazer com que possam tomar as melhores decisões em diferentes contextos, por possuírem informações de valor, com insights importantes em seu nicho de atuação.Quais são os 5 Vs do Big Data?No dia a dia, alguns fatores são levados em conta para que as organizações possam fazer uma boa gestão de dados. Eles são conhecidos como os 5 Vs do Big Data. Confira:VolumeO volume refere-se à enorme quantidade de dados produzidos na Era Digital. Entender essa explosão de informações a partir do surgimento da internet é essencial para que as empresas possam definir as formas de gerenciamento de maneira efetiva.VelocidadeRelacionando com o V anterior, milhares de dados surgem a cada segundo. Ou seja, é tudo muito rápido. No entanto, em paralelo, à medida que a tecnologia avança e novos dispositivos vão surgindo no mercado, a gestão dos dados também pode acompanhar esse ritmo acelerado, sendo capaz de lidar com o Big Data em tempo real.VariedadeExistem diferentes fontes e formatos de dados, que geram complexidade aos processos de coleta, compilação, organização e análise. Para uma boa gestão de dados, é preciso ter ciência disso, a fim de contribuir na geração de informações mais completas com insights relevantes às empresas.VeracidadeO V de veracidade é essencial para a validade dos dados. Todas as informações precisam ser verídicas e atualizadas, com o objetivo de gerar oportunidades e insights confiáveis e embasar as decisões das empresas com precisão e segurança.ValorPor fim, mas não menos importante, temos o V de valor. Nem todas as informações possuem relevância para as empresas. Portanto, cada organização precisa ter os seus objetivos e público-alvo bem definidos para conseguir dados relevantes às suas decisões.Os benefícios do Big Data aos negóciosPor que investir em ferramentas de Big Data em sua empresa? Separamos os principais benefícios de investir no processamento e organização dos dados para as organizações. Confira:Fortalecimento do relacionamento com o clienteQuando uma empresa coleta dados, como um histórico de compras ou conversas sobre seus clientes, é possível obter feedbacks e insights para traçar estratégias e tomar novas decisões, a fim de se aproximar ainda mais deles.Conhecer quem é o seu público e quais são as suas necessidades é imprescindível para que uma marca possa criar campanhas personalizadas e certeiras, contribuindo para um aumento de ticket médio e promovendo uma maior fidelização dos clientes ao negócio.Vantagens de mercadoAo compreender a importância do Big Data, uma empresa, além de se tornar mais consciente sobre diferentes pontos do seu negócio, pode entender melhor o seu nicho de mercado. Ou seja, compreender o que funciona ou não e o que está faltando para tornar tudo ainda melhor.São pontos que fazem toda a diferença, principalmente considerando a alta competitividade entre organizações.Tomadas de decisãoComentamos bastante sobre esse ponto, mas é preciso destacar que, ao ter insights valiosos em mãos, é possível otimizar e aplicar melhorias em qualquer parte dos processos de uma empresa, tomando decisões sábias e estratégicas.Identificação de padrõesOrganizar e analisar um grande número de dados com as ferramentas de Big Data, permite identificar e traçar padrões de consumo, o que talvez a olho nu seria impossível.Essa amplitude e profundidade de visão faz toda a diferença na hora de reavaliar os planejamentos, assim como segmentar clientes e/ou leads, desenvolvendo campanhas que realmente atinjam a sua dor, tornando-as mais assertivas.As principais ferramentas de Big DataUm bom profissional de Big Data deve dominar e trabalhar com a ajuda de ferramentas para lidar com tantos dados. Sendo assim, separamos algumas plataformas para ajudar você nas demandas. Veja:TableauEsta é uma ótima opção de ferramenta para visualização de dados. O software permite a criação de mapas, gráficos, tabelas, entre outros diversos recursos para facilitar a compreensão das inúmeras informações do Big Data.Power BIUma das principais características dessa ferramenta é a possibilidade de integração de diferentes fontes de dados, como planilhas de Excel, redes sociais, aplicativos na nuvem etc. O software também permite a criação de dashboards e relatórios dinâmicos de maneira rápida e simples.HadoopEsta é uma das ferramentas mais importantes no setor de Big Data. Sua estrutura é 100% em código aberto e possui uma enorme capacidade de processamento de dados em larga escala.RapidMinerO RapidMiner é a plataforma ideal para atividades de ciência de dados e aprendizagem de máquina. O software oferece suporte a diferentes pontos, como a preparação de dados, visualização, análise, modelagem, entre outras etapas e funcionalidades.Como está o panorama de mercado do Big Data?O mercado de Big Data está aquecido e não é à toa. Os dados não param de surgir e as empresas precisam de profissionais capacitados para executar todos os processos de Data Science.A indústria 4.0 revoluciona o mercado de trabalho, com suas transformações digitais cada vez mais presentes, destacando determinadas carreiras, como a área de Dados que já garantiu o seu espaço e é uma tendência certa para o futuro.De acordo com um levantamento realizado pelo LinkedIn, as carreiras na área de dados estão entre as 15 profissões mais em alta no mercado.A equipe que trabalha na área precisa ser multidisciplinar, que domine tecnologia, desenvolvimento, administração, marketing, engenharia, estatística e matemática.Se você se interessou em ingressar neste mercado e dominar as diversas ferramentas de Big Data, saiba que obter uma certificação de um curso é um ótimo diferencial para a jornada do profissional e às empresas. Isso porque ela mede e comprova os conhecimentos, requisitos e habilidades técnicas aos empregadores.Recomendamos que você confira a grade completa dos cursos de Data Science e Data Analytics da Digital House. Eles são as melhores escolhas para garantir o seu sucesso profissional. As aulas são dinâmicas, 100% ao vivo e ministradas por professores especialistas, que também atuam nas grandes empresas do mercado. Inscreva-se agora mesmo!Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Linguagem inclusiva: qual a relação com UX e como promovê-la nas empresas? img
#UX

Linguagem inclusiva: qual a relação com UX e como promovê-la nas empresas?

Este é um ponto muito importante quando pensamos no aumento de organizações que valorizem as pessoas no mercado, independentemente de qualquer condição. No entanto, ao falamos sobre desenvolvimento de produtos digitais e as experiências proporcionadas aos seus usuários finais, como a linguagem inclusiva pode ser aplicada?Neste artigo, vamos explicar o que é a linguagem inclusiva, sua importância e falar também da sua relação com a área de UX. Acompanhe os próximos tópicos!O que é linguagem inclusiva?A linguagem inclusiva possui o objetivo de proporcionar uma comunicação que não exclua ou diminua nenhuma pessoa, independentemente de condição, gênero ou grupo, e sem precisar modificar o idioma. Ao invés de separar, repelir ou agredir, ela agrega, respeita e acolhe a todos.Um exemplo de linguagem inclusiva, usado bastante pelas empresas, é o uso de coletivos. Ao invés de separar e focar em um gênero, o propósito é englobar todos, seja em uma situação escrita ou falada. Na prática, seria como se disséssemos "Bom dia a todas as pessoas".Qual a diferença entre linguagem inclusiva e linguagem neutra?Atualmente, no meio digital, são milhares de informações e conteúdos disponibilizados e consumidos a todo o momento. Com isso, muito se fala sobre linguagem inclusiva, neutra e as diversas formas de abraçar as minorias em textos ou peças publicitárias.É importante saber que as duas linguagens estão sempre juntas. No entanto, existe uma diferença entre essas formas de comunicação. A linguagem inclusiva busca acolher e abraçar todas as pessoas com palavras e variações já existentes no idioma aplicado.Já a linguagem neutra, apesar de ter o mesmo objetivo, altera pronomes e outras terminologias, implementando novas palavras nos vocabulários, a fim de abranger qualquer pessoa, independentemente do gênero que se identifique. Um exemplo é o uso do "e" em palavras com variações de "o" e "a": todos, todas e/ou todes.Em um mundo digital, que possibilita uma melhor comunicação entre as pessoas, além da disseminação de informações, esses tipos de linguagens vêm se difundindo de maneira efetiva. Ao acessarmos as redes sociais, blogs, artigos, sempre nos deparamos com elementos de ambas as redações.A língua portuguesa, por conta de um histórico patriarcal, aponta o gênero masculino como o correto ao representar a pluralidade. No entanto, a linguagem inclusiva e neutra representa alternativas que se distanciam dessa tradição linguística.Como adaptar ela em UX e qual a sua importância?Quando falamos sobre a Experiência do Usuário (UX), temos a área da escrita, mais conhecida como UX Writing. Nos últimos tempos, ela tem sido muito comentada e não é à toa. No desenvolvimento de sites e aplicativos, também é um grande diferencial ao acrescentar mais propriedades na usabilidade de um produto ou serviço.Além disso, no processo de desenvolvimento, a linguagem inclusiva pode ser aplicada não somente na própria interface, mas também no conteúdo de e-mails, artigos, redes sociais, notificações, entre outros canais de comunicação ligados ao produto digital.O foco da aplicação da linguagem é a garantia de uma boa percepção e usabilidade por parte dos usuários finais, sempre considerando as demandas, necessidades, bem-estar, conforto e solução de problemas da melhor forma. Infelizmente, vivemos em uma sociedade que ainda reproduz estigmas em relação ao gênero e/ou orientação sexual.E esse é um dos principais objetivos da linguagem inclusiva: repelir a propagação desses preconceitos, estabelecendo uma comunicação acolhedora e garantindo uma experiência ideal, que reflita os melhores valores de uma marca.Sendo assim, a comunicação escrita e a linguagem inclusiva podem – e devem – ser ferramentas a favor da diversidade, seja em UX Writing, copywritings, redes sociais, entre outras situações, a fim de quebrar estigmas e mostrar novas formas de comunicação.Que tal ser um especialista em UX?Agora que você já sabe a importância da linguagem inclusiva nos processos de desenvolvimento de produtos, deve saber também que realizar um curso na área de UX é uma ótima alternativa para ingressar na área, adquirindo uma base sólida de conhecimentos a serem utilizados e aplicados nas empresas.Na Digital House, temos o curso de Experiência do Usuário (UX). Além de ensinar o processo como um todo, ele aborda a área de UX Writing, tornando possível a especialidade ao aluno.Além disso, todos os alunos podem participar do programa de apoio à recolocação (gratuito) e em feiras de recrutamento exclusivas (Recruiting Day). Inscreva-se e impulsione sua carreira profissional agora mesmo!Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)