Estás leyendo la publicación: Los 6 mejores lenguajes de programación para IA: hacia la IA
Publicado originalmente en Hacia la IA, la empresa líder mundial en noticias y medios de IA y tecnología. Si está creando un producto o servicio relacionado con la IA, lo invitamos a considerar convertirse en patrocinador de la IA. En Hacia la IA, ayudamos a escalar las empresas emergentes de IA y tecnología. Permítanos ayudarlo a dar rienda suelta a su tecnología a las masas.
Debe conocer al menos uno de estos lenguajes de programación si desea desarrollar una carrera en IA.
Probablemente hayas visto lo que la inteligencia artificial (IA) puede hacer en películas de ciencia ficción como o Los científicos dicen que el mayor invento de la historia es la IA.
Pronto, no habrá industria sin IA. Las aplicaciones como los automóviles sin conductor, la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural se han podido desarrollar utilizando IA en los últimos años. AI ahora está decidiendo por nosotros qué mirar, qué escuchar y qué comprar. Si está planeando una carrera en IA, le recomiendo que primero comience a aprender un lenguaje de programación. En esta publicación, hablaré sobre 6 lenguajes de programación utilizados para la IA.
En primer lugar, echemos un vistazo a lo que es la IA.
¿Qué es la IA?
El cerebro es el órgano más maravilloso del cuerpo humano. El cerebro controla el pensamiento, la memoria, las emociones, las habilidades motoras, la visión, la respiración y el tacto. Esta compleja estructura del cerebro se convirtió en una fuente de inspiración para los científicos y surgió el concepto de IA. La IA es la capacidad de una computadora o robot para realizar tareas humanoides.
Permítanme explicar la historia de la IA. Primero, Alan Turing, uno de los padres fundadores de la IA, planteó la pregunta: “¿Pueden las máquinas pensar como humanos?”. Más tarde, John McCarthy creó el término “Inteligencia artificial” e inventó el lenguaje de programación LISP, jugó ajedrez por computadora a través del telégrafo con oponentes en Rusia e inventó el tiempo compartido por computadora. En ese momento, la computadora era lo suficientemente grande como para llenar una habitación. Pero el concepto de IA ha creado una gran esperanza y entusiasmo por el mundo de la ciencia y la tecnología.
Mientras que la IA se consideraba en los años 60 y 70 como una habilidad informática que podía jugar ajedrez y damas, realizar cálculos simples y resolver problemas matemáticos, en los años 80 y 90 se consideraba una capacidad de evaluación de riesgos y toma de decisiones, y en los 2000, con el desarrollo del potencial computacional de las computadoras, se entendió que los sistemas de aprendizaje podrían ser posibles.
En los últimos años, la IA se ha centrado en tareas que solo los humanos pueden hacer, como el reconocimiento de imágenes y voz. Por lo tanto, los siguientes problemas que antes no tenían solución ahora se superaron con IA.
- Reconocimiento de imagen
- Reconocimiento de objetos
- Traducciones de idioma a idioma
- Comprensión del lenguaje natural
- Reconocimiento de imagen y voz
- asistentes asistentes
- coches sin conductor
Profundicemos en los lenguajes de programación que puede usar para proyectos de IA.
1. pitón
Python es el lenguaje de programación más utilizado para desarrollar aplicaciones de IA. Python fue desarrollado por Guido van Rossum en la década de 1990. YouTube, Instagram, Pinterest y SurveyMonkey se crean con Python.
Python es un lenguaje de programación fácil de sintaxis, de uso general, interpretativo y orientado a objetos. Con Python, puede crear aplicaciones y proyectos de inteligencia artificial, como sitios web y desarrollo de juegos.
Además, Python es una de las razones por las que la IA se ha vuelto tan popular en los últimos años. Las bibliotecas más utilizadas para IA, como Scikit-Learn, Keras, TensorFlow y PyTorch fueron escritos en Python.
Python se enseña como lenguaje para principiantes en muchas universidades porque es fácil de aprender. Puedes realizar proyectos relacionados con IA, ciencia de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y análisis de datos con Python
2.Java
Otro lenguaje de programación importante para la IA es Java. Java se desarrolló por primera vez en 1989 con el nombre de Oak. Posteriormente se modificó en 1995 y se convirtió en Java tal como lo conocemos. Para el desarrollo de aplicaciones del lado del servidor, Java es sin duda el rey. El lenguaje más utilizado, sobre todo para la creación de aplicaciones Android, es Java.
Puede usar Java para proyectos de IA. Hay muchos marcos escritos en el lenguaje Java. Por ejemplo, TensorFlowJava puede ejecutarse en cualquier JVM para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. TensorFlow Java admite CPU y GPU. Los marcos para redes neuronales escritos en Java son Neuroph y aprendizaje profundo4j. Los marcos para el procesamiento del lenguaje natural son Apache OpenNLPy Stanford Core NLP. Los marcos para el aprendizaje automático son Biblioteca de aprendizaje automático de Java (Java-ML), RapidMiner, Wekay Biblioteca Java Profunda (DJL).
3. Julia
Julia es un lenguaje flexible y de alto rendimiento utilizado para cálculos científicos y numéricos. La sintaxis de Julia es similar a Python. Para que puedas aprender fácilmente. Julia se ha descargado más de 34,8 millones de veces y la comunidad de Julia se ha registrado más de 6.800 paquetes de Julia para uso comunitario. Además de estos, puede usar fácilmente bibliotecas de Pitón, R, C/Fortrán, C++y Java.
Como sabes, Python es un lenguaje interpretativo. Entonces, si ejecuta una línea de código, puede ver el resultado de inmediato. A diferencia de R y Python, Julia se compila, como C o Fortran, por lo que es rápido.
Los algoritmos complejos se ejecutan más rápido cuantos más núcleos utilizan. Julia usa todos los núcleos. Hace los cálculos utilizando la función de programación paralela distribuyendo los cálculos a los núcleos. Entonces, puedes usar a Julia para hacer cálculos científicos rápidamente. Julia también se puede integrar con TensorFlow.jl, MLBase.jly MXNet.jl.
4.C++
C++ fue muy popular a finales del siglo XX porque es un lenguaje de programación de bajo nivel. El rendimiento de los lenguajes de programación de bajo nivel es rápido. C++ todavía se usa para desarrollar sistemas operativos, sistemas de archivos y otras aplicaciones a nivel de sistema.
C++ es un lenguaje de programación multiplataforma de propósito general creado como una extensión de C por Bjarne Stroustrup de Bell Laboratories a principios de la década de 1980. C++ también se usa para IA, aunque no es el lenguaje de primera elección. C ++ es un lenguaje ventajoso ya que traduce el código de usuario en código de máquina legible por computadora. Puede usar marcos como TensorFlow y Caffe que están escritos en C++ para crear proyectos de IA.
5. JavaScript
JavaScript es un lenguaje de programación orientado a objetos que se utiliza para crear sitios web dinámicos. Puedes construir páginas web dinámicas y también desarrollar aplicaciones web con este lenguaje. Gracias a las bibliotecas de IA escritas en JavaScript, puede desarrollar aplicaciones de IA sin necesidad de otro lenguaje de programación. Con IA, los desarrolladores de JavaScript pueden crear aplicaciones web más inteligentes.
JavaScript tiene bibliotecas y módulos de aprendizaje automático. TensorFlow.js es un marco de JavaScript para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en el navegador y Node.js. Esta biblioteca tiene como objetivo crear modelos de aprendizaje automático para dispositivos móviles, de escritorio, en la nube y web. Otros marcos de JavaScript que puede usar para sus proyectos de IA son Cerebro.js, ConvNetJSy limpio.
6. R
Si ha realizado proyectos de aprendizaje automático o análisis de datos, probablemente haya oído hablar del lenguaje de programación R. R fue desarrollado originalmente por Ross Ihaka y Robert Gentleman en 1993 para implementar el lenguaje de programación S, que se centra en el cálculo estadístico y el modelado gráfico.
A lo largo de los años, R se ha convertido en un lenguaje de código abierto que permite el análisis y la representación gráfica de datos estadísticos. R se hizo popular muy rápidamente. R es utilizado no solo por estadísticos sino también por economistas, genetistas, agrónomos, biólogos y el mundo empresarial. R también funciona bastante bien con código de otros lenguajes de programación como C, C++, Python, Java y .NET.
Aunque R se usa principalmente para análisis de datos y aprendizaje automático, también se usa para proyectos de IA. Puede construir un modelo e implementarlo con TensorFlow usando R. Puede usar paquetes R como signo de intercalación, mlry XGBoost para proyectos de aprendizaje automático
Pensamientos finales
La IA es un proceso automático en el que la computadora puede hacer las cosas que la inteligencia humana puede hacer. La IA es un gran campo y se utiliza en muchas industrias. Muchas empresas integran su trabajo con IA. Así, las empresas ahorran tiempo y dinero. Primero debe aprender un lenguaje de programación para proyectos de IA. En esta publicación, hablé sobre 6 lenguajes de programación para IA. Entre estos lenguajes, Python es el más utilizado. Diría que otros lenguajes de programación son buenos en algunos casos. Pero Python se ha convertido en la lengua franca de los científicos e investigadores de datos para realizar experimentos de aprendizaje profundo. Si recién está comenzando con la IA, le recomiendo aprender Python.
Eso es todo. Gracias por leer. Espero que lo disfruten. No olvides seguirnos en YouTube | GitHub | Gorjeo | Kaggle | LinkedIn. Te pueden interesar las siguientes publicaciones.
Los 6 mejores lenguajes de programación para IA se publicaron originalmente en Hacia la IA en Medium, donde las personas continúan la conversación destacando y respondiendo a esta historia.
Publicado a través de Hacia la IA
