Programação para inteligência artificial: 4 melhores linguagens para desenvolvimento IA

Programação para inteligência artificial: 4 melhores linguagens para desenvolvimento IA

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.

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