A IA está alterando o mundo como o conhecemos, desde veículos autônomos até assistentes virtuais. Mas como criar aplicações de IA? Para dominar o desenvolvimento de IA, você deve primeiro ter uma base sólida em linguagens de programação feitas expressamente para aprendizado de máquina e ciência de dados.
Este blog explorará as 5 principais linguagens de programação que você deve aprender para o desenvolvimento de IA e por que elas são essenciais para a construção de aplicativos de IA de ponta. Quer você seja um desenvolvedor iniciante ou experiente, este guia o ajudará a desbloquear todo o potencial do desenvolvimento de IA.
O que é IA?
Inteligência Artificial (IA) refere-se ao desenvolvimento de sistemas de computador que podem executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisões e processamento de linguagem natural.
A IA é alcançada através do uso de algoritmos, modelos matemáticos e técnicas estatísticas que permitem que as máquinas aprendam e façam previsões ou decisões com base em entradas de dados.
Como você pode fazer um aplicativo de IA?
A inteligência artificial revolucionou a resolução de problemas ao introduzir ferramentas novas e complexas. No entanto, a IA não é uma solução única para todos os desafios de programação – o desenvolvimento de um programa orientado pela IA requer planeamento e consideração cuidadosos.
O primeiro passo para construir uma aplicação de IA é definir o problema e determinar o resultado desejado. Isso orientará você na escolha de uma solução apropriada com foco em IA, como aprendizado de máquina (ML) para processamento de dados ou visão computacional (CV) para extrair informações significativas de imagens e vídeos digitais.
A qualidade e a quantidade dos dados processados através de algoritmos de IA também são cruciais. Os algoritmos de IA são poderosos, mas requerem dados de alta qualidade para produzir os resultados desejados. É essencial garantir que os dados sejam verificados, limpos e organizados de acordo com os requisitos específicos do projeto.
Existem muitas aplicações de IA e a seleção da melhor linguagem de programação depende dos requisitos do seu projeto. Diferentes linguagens de programação são excelentes em tarefas específicas relacionadas à IA, portanto, a escolha da linguagem apropriada depende do que precisa ser alcançado em uma determinada aplicação.
A linguagem de programação escolhida impacta: ● O nível de facilidade na programação de aplicativos de IA. ● A variedade de ferramentas, bibliotecas e estruturas à sua disposição. ● A disponibilidade de documentação e apoio da comunidade.
As 5 principais linguagens de programação para desenvolvimento de IA:
As 5 principais linguagens de programação na área de IA são Python, C++, R, MATLAB e Java. No entanto, é importante considerar qual idioma aprender primeiro, antes de se aprofundar em cada um deles.
Em geral, Python é considerado o ponto de partida ideal para iniciantes devido à sua natureza amigável, versatilidade e abundância de bibliotecas de aprendizado de máquina. Depois de dominar o Python, a escolha de qual linguagem aprender em seguida deve ser baseada nas aspirações profissionais individuais.
Pitão
Python é sem dúvida a linguagem de desenvolvimento de IA mais utilizada. Sua extensa biblioteca e conjunto de ferramentas dedicadas ao aprendizado de máquina e à ciência de dados o tornam uma excelente alternativa para iniciantes. Python é simples de aprender e possui uma sintaxe fácil de ler. Seu apelo decorre de sua adaptabilidade em desenvolvimento web, análise de dados e computação científica.
A popularidade do Python na pesquisa de IA é evidenciada pelo fato de que, de acordo com o estudo Kaggle de 2021, é a linguagem de programação mais popular entre os cientistas de dados – além disso, empresas como Google, Facebook e Microsoft escolhem Python para o desenvolvimento de IA.
Bibliotecas Python para desenvolvimento de IA:
Python possui muitas bibliotecas e ferramentas projetadas explicitamente para o desenvolvimento de IA. Algumas das bibliotecas populares incluem:
● TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto para fluxo de dados e programação diferenciável em diversas tarefas. É uma biblioteca popular para construção e treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
● Keras: Keras é uma API de rede neural de alto nível baseada em Python que pode operar sobre TensorFlow, CNTK ou Theano. Ele foi projetado exclusivamente para permitir experimentação rápida com redes neurais profundas.
● Scikit-learn: Scikit-learn é uma biblioteca de linguagem de programação Python para aprendizado de máquina disponível gratuitamente. Ele oferece uma variedade de algoritmos para classificação e clustering, incluindo, entre outros, suporte a máquinas de vetores, florestas aleatórias e k-means.
● PyTorch: PyTorch é uma biblioteca de aprendizagem de IA de código aberto baseada na biblioteca Torch. Esta ferramenta encontra aplicações em vários campos, incluindo, entre outros, processamento de linguagem natural e visão computacional.
R
R é uma linguagem de computador e ambiente para computação estatística e gráficos. É popular em aplicações de análise de dados e aprendizado de máquina. R oferece uma ampla gama de abordagens estatísticas e gráficas e um grande conjunto de pacotes de aprendizado de máquina e análise de dados, como Caret, MLR e Tidymodels. O ponto forte do R está na análise estatística, o que o torna adequado para aplicações de IA com uso intensivo de dados.
Possui uma ampla variedade de modelos estatísticos, como regressão linear e não linear, análise de séries temporais e análise de sobrevivência. R também é uma excelente linguagem de visualização de dados, simplificando a geração de gráficos e gráficos interativos para visualizar os resultados dos modelos de IA.
Devido à proeminência do R no desenvolvimento de IA, vários pacotes e bibliotecas especializadas foram criados, incluindo o pacote de aprendizagem profunda KerasR e o pacote de aprendizagem por reforço Reinforcement Learning.
Bibliotecas R para desenvolvimento de IA:
Existem várias bibliotecas R que são comumente usadas para desenvolvimento de IA. Alguns deles são:
● caret: Uma biblioteca abrangente para aprendizado de máquina, incluindo pré-processamento de dados, seleção de recursos, ajuste de modelo e avaliação. ● mlr: Uma interface de alto nível para vários algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado profundo, máquinas de vetores de suporte, florestas aleatórias e muito mais. ● mxnet: Uma biblioteca flexível e eficiente para aprendizagem profunda, com suporte para treinamento distribuído e diversas linguagens de programação.
Java
Java é uma linguagem de programação de alto desempenho utilizada em diversos setores, incluindo pesquisa de inteligência artificial. Java é ótimo para criar modelos de aprendizado de máquina devido aos seus poderosos recursos de programação orientada a objetos e suporte abrangente a bibliotecas.
Java é usado para construir aplicativos de IA, como chatbots, assistentes virtuais e sistemas de reconhecimento de fala. As principais bibliotecas Java usadas no desenvolvimento de IA incluem Weka, Deeplearning4j e Mahout.
Processamento de linguagem natural, identificação de imagens e reconhecimento de áudio são alguns aplicativos de IA que empregam Java. Deeplearning4j, DL4J e Neuroph são as principais bibliotecas Java para desenvolvimento de IA.
Bibliotecas Java para desenvolvimento de IA:
● Deeplearning4j, que é uma biblioteca de aprendizagem profunda projetada especificamente para operar na Java Virtual Machine. Ele fornece suporte para vários algoritmos de aprendizado profundo, incluindo redes neurais convolucionais e recorrentes. ● Weka é outra biblioteca que fornece uma coleção de algoritmos para fins de aprendizado de máquina. Esses algoritmos são projetados para executar atividades de mineração de dados como pré-processamento, classificação, clustering e regressão, entre outras. ● Por fim, Apache Mahout é uma biblioteca de aprendizado de máquina que inclui algoritmos para clustering, classificação e filtragem colaborativa e pode ser usada para criar aplicativos escalonáveis de aprendizado de máquina executados no Apache Hadoop.
C++
C++ é uma linguagem de programação popular para a criação de sistemas de alto desempenho, e a IA não é exceção. É uma excelente alternativa para a construção de aplicações de IA devido à sua velocidade, eficiência e capacidade de lidar com enormes conjuntos de dados. C++ é amplamente utilizado para desenvolver sistemas de visão computacional e processamento de linguagem natural.
C++ é conhecido por sua velocidade e desempenho, o que o torna uma linguagem perfeita para o desenvolvimento de sistemas de IA de alto desempenho. É uma escolha popular para a criação de aplicações que exigem muitos cálculos e poder de processamento, como visão computacional e robótica.
C++ é uma linguagem de alto nível, o que significa que está mais próxima da linguagem humana e é mais fácil de ler e escrever do que linguagens de baixo nível como assembly. É amplamente utilizado no desenvolvimento de sistemas operacionais, drivers de dispositivos e outros softwares de sistema. Também é usado no desenvolvimento de aplicativos de software em larga escala, como videogames, sistemas financeiros e simulações científicas.
C++ é uma linguagem de programação em constante evolução e houve vários desenvolvimentos recentes na linguagem. A próxima versão do padrão C++, C++23, está atualmente em desenvolvimento e deverá introduzir vários novos recursos, incluindo melhorias em módulos e corrotinas.
Bibliotecas C++ para desenvolvimento de IA:
Numerosas bibliotecas C++ amplamente utilizadas estão disponíveis para desenvolvimento de IA. Esses incluem:
● TensorFlow, uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pelo Google, que é amplamente utilizada para construir redes neurais e outras aplicações de IA.
● Caffe é outra estrutura de aprendizagem profunda em C++ que facilita o desenvolvimento de modelos de IA eficientes e expressivos, especialmente para tarefas de visão computacional e reconhecimento de imagem.
● Shark também é uma biblioteca C++ altamente adaptável para aprendizado de máquina que oferece uma variedade de algoritmos para aprendizado baseado em kernel, otimização linear e não linear e redes neurais.
MATLAB
MATLAB é uma linguagem de programação de alto nível e um ambiente interativo amplamente utilizado em diversas áreas, como engenharia, física, matemática e finanças. É uma ferramenta poderosa para computação numérica e análise de dados, capaz de lidar com operações matemáticas complexas, como manipulação de matrizes, resolução de sistemas de equações e otimização.
O MATLAB é particularmente popular nas comunidades científica e de engenharia por sua capacidade de prototipar e testar algoritmos rapidamente e por seus ricos recursos de visualização. Uma das vantagens do MATLAB é sua extensa biblioteca de funções e caixas de ferramentas integradas, que permitem aos usuários executar com eficiência uma ampla gama de tarefas, desde processamento de sinais e análise de imagens até projeto de sistemas de controle e modelagem financeira.
Além disso, o MATLAB possui uma interface amigável que facilita escrever e depurar código e visualizar e analisar dados. MATLAB suporta a criação de aplicações autônomas e a integração com outras linguagens como C++ e Java.
Fato engraçado!
Você sabia que inicialmente o curso de aprendizado de máquina de Andrew Ng foi ministrado com MATLAB? No entanto, em 2022, quando Andrew e suas equipes da DeepLearning.AI e da Universidade de Stanford atualizaram a especialização em aprendizado de máquina, eles fizeram uma melhoria significativa ao fazer a transição para Python.
É recomendado que você não tente aprender dois idiomas simultaneamente. Em vez disso, priorize inicialmente tornar-se proficiente em Python. Depois de atingir um certo nível de domínio em Python, você poderá ampliar seus horizontes com base em seus objetivos profissionais.
Não use essas linguagens de programação!
Embora não exista uma linguagem de programação específica que possa ser rotulada como “ruim” para IA, algumas linguagens podem não ser tão adequadas para determinadas tarefas de IA.
● Por exemplo, linguagens como C e Assembly, que são linguagens de baixo nível, podem não ser a melhor escolha para o desenvolvimento de aplicações de IA devido à sua complexidade e à falta de suporte integrado para abstrações de alto nível comumente usadas em IA. ● linguagens como PHP e Ruby, que são projetadas principalmente para desenvolvimento web, podem não ser adequadas para tarefas de IA, pois carecem de bibliotecas e ferramentas robustas projetadas especificamente para IA. ● Fortran é preferido principalmente por cientistas e engenheiros, mas apresenta um desafio de aprendizagem e carece de inúmeras funções fáceis de usar, resultando em um desenvolvimento desafiador.
Linguagens de programação usadas na tecnologia blockchain
Existem várias linguagens usadas no desenvolvimento de blockchain, como
● Solidez, Ferrugem e Partida. Solidity é a linguagem mais popular para o desenvolvimento de contratos inteligentes na blockchain Ethereum, enquanto Rust and Go estão ganhando popularidade para a construção de infraestrutura blockchain e aplicativos descentralizados. ● Além disso, existem estruturas e ferramentas específicas de desenvolvimento de blockchain disponíveis que utilizam linguagens de programação e IA, como Hyperledger Fabric, Corda e TensorFlow. Essas ferramentas e estruturas permitem que os desenvolvedores criem aplicativos baseados em blockchain com segurança, escalabilidade e desempenho aprimorados.
Fato engraçado!
Lisp, que foi inventado em 1958 por John McCarthy, tem uma rica história de uso em pesquisa e desenvolvimento de inteligência artificial (IA). Na verdade, Lisp foi uma das primeiras linguagens de programação a ser usada para IA e é frequentemente chamada de “linguagem de IA”. Apesar de sua idade, Lisp continua sendo uma linguagem popular na comunidade de IA e ainda é amplamente utilizada hoje.
Na verdade, Lisp tem a distinção de ser a segunda linguagem de programação de alto nível mais antiga ainda em uso generalizado, depois do FORTRAN. A longevidade e relevância contínua do Lisp são uma prova da sua versatilidade e poder, especialmente no campo da IA.
Conclusão:
A escolha da linguagem de programação correta é essencial para o desenvolvimento da IA, e a escolha da linguagem depende dos requisitos específicos da aplicação de IA. Python é a linguagem mais popular para desenvolvimento de IA, seguida por R, Java, C++ e MATLAB. Essas linguagens oferecem bibliotecas e ferramentas poderosas para construir e implantar modelos de IA. Manter-se atualizado com os mais recentes desenvolvimentos em linguagens de programação de IA também é crucial para a construção de aplicações de IA eficientes e responsáveis.
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