A Inteligência Artificial agora se tornou uma parte integrante de nossas vidas diárias com todos os benefícios que oferece em centenas de casos e situações de uso exclusivos , sem mencionar o quão simples e fácil tornou as coisas para nós.

Com o impulso nos últimos anos, a IA percorreu um longo caminho para ajudar as empresas a crescer e atingir todo o seu potencial. Esses avanços na IA não teriam sido possíveis sem as melhorias básicas nas linguagens de programação subjacentes .

Com o boom da IA , a necessidade de programadores e engenheiros eficientes e qualificados disparou junto com as melhorias nas linguagens de programação. Embora existam muitas linguagens de programação para você começar a desenvolver em IA, nenhuma linguagem de programação é uma solução completa para a programação de IA, pois vários objetivos requerem uma abordagem específica para cada projeto.

Discutiremos alguns dos mais populares listados abaixo e deixaremos a decisão para você -

● Python

Python é a linguagem mais poderosa que você ainda pode ler.
- Pau Dubois

Desenvolvido em 1991 , Python foi uma pesquisa que sugere que mais de 57% dos desenvolvedores são mais propensos a escolher Python em vez de C ++ como sua linguagem de programação de escolha para o desenvolvimento de soluções de IA. Sendo fácil de aprender , o Python oferece uma entrada mais fácil no mundo do desenvolvimento de IA para programadores e cientistas de dados.

Python é um experimento de quanta liberdade os programadores precisam. Muita liberdade e ninguém consegue ler o código de outra pessoa; muito pouco e a expressividade está em perigo.

- Guido van Rossum

Com Python, você não apenas obtém um excelente suporte da comunidade e um amplo conjunto de bibliotecas, mas também desfruta da flexibilidade fornecida pela linguagem de programação. Alguns dos recursos que você pode se beneficiar mais do Python são independência de plataforma e estruturas extensas para Deep Learning e Machine Learning.

A alegria de codificar Python deve ser ver classes curtas, concisas e legíveis que expressam muita ação em uma pequena quantidade de código claro - não em resmas de código trivial que entediam o leitor até a morte.

- Guido van Rossum

Exemplo de snippet de código Python:

Algumas de suas bibliotecas mais populares são -

● TensorFlow , para cargas de trabalho de aprendizado de máquina e trabalho com conjuntos de dados

● scikit-learn , para treinar modelos de aprendizado de máquina

● PyTorch , para visão computacional e processamento de linguagem natural

● Keras , como a interface de código para operações e cálculos matemáticos altamente complexos

● SparkMLlib , como a biblioteca de aprendizado de máquina do Apache Spark, tornando o aprendizado de máquina fácil para todos com ferramentas como algoritmos e utilitários

● MXNet , como outra biblioteca do Apache para facilitar fluxos de trabalho de aprendizado profundo

● Theano , como a biblioteca para definir, otimizar e avaliar expressões matemáticas

● Pybrain , para algoritmos de aprendizado de máquina poderosos

Além disso, o Python ultrapassou o Java e se tornou a segunda linguagem mais popular de acordo com as contribuições dos repositórios do GitHub . Na verdade, Stack Overflow a chama de linguagem de programação principal de “ crescimento mais rápido ”. ”

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● Java

Escreva uma vez, corra em qualquer lugar

Java é considerada uma das melhores linguagens de programação do mundo e os últimos 20 anos de uso é a prova disso.

Com sua alta facilidade de uso , natureza flexível e independência de plataforma , o Java tem sido usado para desenvolver IA de várias maneiras, leia para saber mais sobre algumas delas:

● TensorFlow
A lista do TensorFlow de linguagens de programação compatíveis também inclui Java com API. O suporte não é tão rico em recursos quanto outras linguagens totalmente suportadas, mas está lá e está sendo aprimorado em um ritmo rápido.

● Biblioteca Deep Java
Construída pela Amazon para criar e implantar habilidades de aprendizado profundo usando Java.

● Kubeflow
Kubeflow facilita a implantação e o gerenciamento de pilhas de aprendizado de máquina no Kubernetes, fornecendo soluções de ML prontas para usar.

● OpenNLP
O OpenNLP do Apache é uma ferramenta de aprendizado de máquina para processamento de linguagem natural.

● Biblioteca de aprendizado de máquina Java
Java-ML fornece aos desenvolvedores vários algoritmos de aprendizado de máquina.

● Neuroph
Neuroph torna possível o projeto de redes neurais usando a estrutura de código aberto do Java com a ajuda do Neuroph GUI.

Se o Java tivesse uma coleta de lixo verdadeira, a maioria dos programas se excluiria na execução.
- Robert Sewell

Exemplo de snippet de código Java:

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● R

R foi criado por Ross Ihaka e Robert Gentleman com a primeira versão sendo lançada em 1995 . Atualmente sendo mantido pelo R Development Core Team, R é a implementação da linguagem de programação S e auxilia no desenvolvimento de software estatístico e análise de dados.

As qualidades que fazem do R uma boa opção para a programação de IA entre os desenvolvedores são:

● A característica fundamental de R ser bom em processar grandes números o coloca em uma posição melhor do que o Python, com seu pacote NumPy comparativamente não refinado.

● Com R, você pode trabalhar em vários paradigmas de programação, como programação funcional, computação vetorial e programação orientada a objetos.

Alguns dos pacotes de programação AI disponíveis para R são:

● Gmodels fornece uma coleção de várias ferramentas para ajuste de modelo

● Tm, como uma estrutura para aplicativos de mineração de texto

● RODBC como uma interface ODBC para R

● OneR, para implementar o algoritmo de classificação One Rule Machine Learning, útil para modelos de aprendizado de máquina

Amplamente usado entre Data Miners e Estatísticos, os recursos fornecidos por R são:

● Grande variedade de bibliotecas e pacotes para estender suas funcionalidades

● Comunidade ativa e solidária

● Capaz de trabalhar em conjunto com C, C ++ e Fortran

● Vários pacotes ajudam a estender as funcionalidades

● Suporte para produção de gráficos de alta qualidade

Algo interessante -
Mapa interativo Covid-19 feito usando R

● Prolog

Abreviação de Logic Programming , Prolog apareceu pela primeira vez em 1972 . É uma ferramenta interessante para o desenvolvimento de Inteligência Artificial , especificamente Processamento de Linguagem Natural. Prolog funciona melhor para a criação de chatbots, ELIZA foi o primeiro chatbot criado com Prolog a existir.

Para entender o Prolog, você deve se familiarizar com alguns dos termos fundamentais do Prolog que orientam seu funcionamento, eles são explicados resumidamente a seguir:

● Os fatos definem as afirmações verdadeiras

● As regras definem a declaração, mas com condições adicionais

● As metas definem a posição das declarações enviadas de acordo com a base de conhecimento

● As consultas definem como tornar sua afirmação verdadeira e a análise final de fatos e regras

Prolog oferece duas abordagens para a implementação de IA que estão em prática há muito tempo e são bem conhecidas entre cientistas e pesquisadores de dados:

● A Abordagem Simbólica inclui sistemas especialistas baseados em regras, provadores de teoremas, abordagens baseadas em restrições.

● A abordagem estatística inclui redes neurais, mineração de dados, aprendizado de máquina e vários outros.

● Lisp

Abreviação de List Processing , é a segunda linguagem de programação mais antiga, depois do Fortran . Chamado como um dos fundadores da IA, Lisp foi criado por John McCarthy em 1958 .

Lisp é uma linguagem para fazer o que lhe foi dito que é impossível.

-Kent Pitman

Construído como uma notação matemática prática para programas, Lisp logo se tornou a escolha da linguagem de programação AI para desenvolvedores muito rapidamente. Abaixo estão alguns dos recursos do Lisp que o tornam uma das melhores opções para projetos de IA em Aprendizado de Máquina:

● Prototipagem Rápida

● Criação dinâmica de objetos

● Coleta de lixo

● Flexibilidade

Com grandes melhorias em outras linguagens de programação concorrentes, vários recursos específicos do Lisp foram incluídos em outras linguagens. Alguns dos projetos notáveis ​​que envolveram o Lisp em algum momento são Reddit e HackerNews .

Veja o Lisp, você conhece o idioma mais bonito do mundo - pelo menos até o surgimento de Haskell.
-Larry Wall

● Haskell

Definido em 1990 e nomeado após o famoso matemático Haskell Brooks Curry , Haskell é uma linguagem de programação puramente funcional e estaticamente tipada , combinada com avaliação preguiçosa e código mais curto.

É considerada uma linguagem de programação muito segura , pois tende a oferecer mais flexibilidade em termos de tratamento de erros, pois eles acontecem raramente em Haskell em comparação com outras linguagens de programação. Mesmo se ocorrerem, a maioria dos erros não sintáticos é detectada no tempo de compilação, e não no tempo de execução. Alguns dos recursos oferecidos pelo Haskell são:

● Fortes recursos de abstração

● Gerenciamento de memória embutido

● Reutilização de código

● Fácil de entender

SQL, Lisp e Haskell são as únicas linguagens de programação que vi nas quais se passa mais tempo pensando do que digitando.
-Philip Greenspun

Seus recursos ajudam a melhorar a produtividade do programador. Haskell é muito parecido com as outras linguagens de programação, apenas usado por um grupo de nicho de desenvolvedores. Colocando os desafios de lado, Haskell pode provar ser tão bom quanto outras linguagens concorrentes para IA com maior adoção pela comunidade de desenvolvedores.

● Julia

Julia é uma linguagem de programação dinâmica de alto desempenho e propósito geral, feita sob medida para criar quase qualquer aplicativo, mas é altamente adequada para análise numérica e ciência computacional. Várias ferramentas disponíveis para trabalhar com Julia são:

● Editores populares, como Vim e Emacs

● IDEs como Juno e Visual Studio

Alguns dos vários recursos oferecidos por Julia que o tornam uma opção notável para programação de IA, aprendizado de máquina, estatísticas e modelagem de dados são:

● Sistema de tipo dinâmico

● Gerenciador de pacotes integrado

● Capaz de trabalhar para computação paralela e distribuída

● Macros e habilidades de metaprogramação

● Suporte para vários despachos

● Suporte direto para funções C

Construída para eliminar os pontos fracos de outras linguagens de programação, Julia também pode ser usada para aplicativos de aprendizado de máquina com integrações com ferramentas como T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl e muitas outras que utilizam a escalabilidade fornecida por Julia.

Google Trend - Julia Interesse ao longo do tempo

Destaques da JuliaCon 2019 -

Conclusão

Com várias linguagens de programação de IA para escolher, engenheiros e cientistas de IA podem escolher a mais adequada às necessidades de seus projetos. Cada linguagem de programação de IA vem com seu quinhão de prós e contras. Com as melhorias feitas nessas linguagens regularmente, não demorará muito para que o desenvolvimento para IA se torne mais confortável do que é hoje, para que mais pessoas possam se juntar a essa onda de inovação. O excelente suporte da comunidade tornou as coisas ainda melhores para novas pessoas, e as contribuições da comunidade para vários pacotes e extensões tornam a vida mais fácil para todos.

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As 7 linguagens e estruturas de programação para aprender em 2020

sobre o autor

Claire D . é criador e comerciante de conteúdo na Digitalogy - um mercado de sourcing de tecnologia e combinação customizada que conecta pessoas a desenvolvedores e designers pré-selecionados e de primeira linha com base em suas necessidades específicas em todo o mundo. Conecte-se com Digitalogy no Linkedin , Twitter , Instagram .