Los 10 mejores lenguajes de programación de IA: guía de iniciación para principiantes

A medida que la inteligencia artificial (IA) sigue transformando los distintos sectores, muchos principiantes están ansiosos por participar. Elegir el lenguaje de programación adecuado es un primer paso importante.

En esta entrada del blog, te presentaré los 10 principales lenguajes de programación de IA. También hablaré de cómo se utilizan en la IA, destacaré sus principales paquetes y bibliotecas, hablaré de las funciones de IA que los utilizan principalmente y proporcionaré recursos para ayudarte a empezar.

¿Qué son los lenguajes de programación de IA?

Los lenguajes de programación de IA son herramientas utilizadas para crear aplicaciones que simulan la inteligencia humana. Estos lenguajes hacen posible la creación de algoritmos capaces de aprender de los datos y tomar decisiones. Cada lenguaje admite su propio conjunto de bibliotecas y marcos de trabajo, lo que mejora el desarrollo de tareas como el reconocimiento de voz, la interpretación de datos y la conducción autónoma.

Es esencial elegir un lenguaje que simplifique la codificación y ofrezca bibliotecas adaptadas a tareas como el machine learning y el análisis de datos. Por ejemplo, Python es famoso por bibliotecas como TensorFlow y PyTorch, mientras que R es preferido para el análisis estadístico.

Los lenguajes de programación de IA forman la espina dorsal de los sistemas inteligentes, uniendo el código con la capacidad de manejar eficientemente tareas complejas específicas de la IA.

Los 10 mejores lenguajes de programación de IA

Aquí tienes mi lista de los 10 mejores lenguajes de programación de IA en 2024. Encabezando la lista con un margen significativo está Python.

1. Python

Python es el lenguaje de programación más popular y fácil de usar en el campo de la IA. Su sintaxis clara y su amplia gama de bibliotecas y paquetes lo hacen muy valioso.

Plataformas líderes como TensorFlow y PyTorch nos ayudan a construir potentes modelos de IA, mientras que bibliotecas como scikit-learn proporcionan herramientas para tareas típicas de machine learning. Esta mezcla de comodidad y funciones avanzadas hace que Python sea la elección de los expertos para desarrollar aplicaciones de IA.

• ¿Cómo se utiliza Python para la IA? Python se utiliza ampliamente en IA por su amplia gama de aplicaciones, que abarcan todo el espectro de la inteligencia artificial.
• Los mejores paquetes y bibliotecas de Python para la IA:
• NumPy: puede manejar estructuras matemáticas complejas sin esfuerzo.
• pandas: proporciona estructuras de datos de usuario, como los DataFrames, para analizar y manipular datos.
• Matplotlib: es una herramienta de visualización muy utilizada para crear gráficos y diagramas estáticos, animados e interactivos.
• scikit-learn: ofrece una serie de herramientas y algoritmos para el machine learning. 
• TensorFlow: BrainChild de Google proporciona una base sólida para construir e implementar redes neuronales.

Funciones de IA que utilizan Python

Python es fundamental para los profesionales de la IA, ya que proporciona herramientas esenciales para funciones que van desde ingenieros de machine learning a expertos en visión por ordenador. Obtén más información sobre cómo mejorar tus habilidades a través de nuestros cursos sobre convertirse en científico de datos, convertirse en ingeniero de datosy el programa de ingeniero de machine learning. Aquí tienes algunos de los puestos de IA que utilizan Python:

• Ingenieros de machine learning: son responsables de crear e implementar modelos de machine learning utilizando bibliotecas de Python como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn. 
• Científicos de datos: utilizan Python para tareas como el análisis, la limpieza, la manipulación y la visualización de datos mediante bibliotecas como Pandas y Matplotlib. 
• Ingenieros de procesamiento del lenguaje natural: construyen e implantan sistemas capaces de comprender y procesar el lenguaje humano para realizar tareas como la traducción automática.
• Ingenieros de visión artificial: permiten a las máquinas analizar eficazmente los elementos visuales. Bibliotecas como TensorFlow proporcionan funcionalidades para tareas como el procesamiento de vídeo.
• Científicos investigadores: utilizan Python para crear prototipos y aplicar nuevos algoritmos de IA. La biblioteca y los paquetes de Python se adaptan a una gran variedad de campos relacionados con la ciencia.

Los mejores recursos de Python para empezar

Python es popular por su facilidad de uso entre los principiantes. Elige entre nuestros cursos, tutoriales o entradas de blog para empezar:

1. Cómo aprender Python
2. Introducción a Python
3. Python intermedio
4. Manipulación de datos con pandas
5. Fundamentos del machine learning con Python

2. R

R es un programa estadístico que se centra en el análisis de datos (incluida la limpieza, visualización e interpretación), el machine learning y el modelado estadístico. 

• ¿Cómo se utiliza R para la IA? R tiene grandes capacidades estadísticas, y su colección de funciones de visualización de datos lo ha convertido en una opción popular para crear modelos y desarrollar prototipos de algoritmos de machine learning.
• Los mejores paquetes y bibliotecas de IA en R:
• Tidyverse: no es una biblioteca única. Es un conjunto de paquetes que colaboran sin problemas en tareas de ciencia de datos. 
• caret: es una ventanilla única para las tareas de machine learning en R. Proporciona una interfaz unificada para varios algoritmos de machine learning, permitiendo a los usuarios entrenar, ajustar y evaluar fácilmente diferentes modelos.
• XGBoost: es un motor para el refuerzo de gradiente, una popular técnica de machine learning conocida por su precisión y eficacia.
• randomForest: como su nombre indica, randomForest implementa el algoritmo del bosque aleatorio, una popular técnica de aprendizaje por conjuntos que combina las predicciones de múltiples árboles de decisión.
• IML (machine learning interpretable): proporciona un marco para construir modelos estadísticos en R.

Funciones de IA que utilizan R

R forma parte integral de nichos específicos dentro de la IA, sobre todo cuando la experiencia estadística y el análisis detallado de datos son primordiales. Este versátil lenguaje admite toda una serie de funciones de la IA, desde la ciencia de datos a la bioinformática, aprovechando en cada caso sus potentes herramientas estadísticas y de visualización. Aquí tienes algunas funciones de IA que utilizan R:

• Científico de datos (especializado en R): aunque Python se utiliza ampliamente en la ciencia de datos, R sigue siendo un actor importante en las tareas que implican análisis estadístico y modelado. 
• Investigador de IA (centrado en el modelado estadístico): los investigadores suelen preferir utilizar R por sus capacidades de cálculo y visualización. Pueden aplicar R para desarrollar, probar y evaluar modelos que contribuyan al progreso de los algoritmos de IA.
• Científico bioinformático: utilizan R para tareas como el análisis de la expresión génica y el descubrimiento de variantes, que son esenciales para las aplicaciones impulsadas por la IA en genómica y bioinformática.
• Econometrista (aplicación de la IA a la economía): desarrollan modelos de IA para predecir tendencias, evaluar riesgos y pronosticar el comportamiento del mercado.
• Científico de datos sociales: utilizan R para tareas de redes sociales y análisis de texto.

Los mejores recursos de R para empezar

R proporciona un sólido análisis estadístico, claras visualizaciones de datos y un entorno fácil de usar para crear modelos de machine learning. Explora nuestra selección de cursos, tutoriales y entradas de blog. Aquí tienes algunas opciones para guiarte al empezar:

1. Introducción a R
2. Intermedio R
3. Introducción a Tidyverse
4. Análisis exploratorio de datos en R
5. Científico de machine learning con R

3. Julia

Julia presume de una rápida velocidad de procesamiento y de la capacidad de realizar cálculos complejos, lo que la hace perfecta para sectores que requieren un análisis exhaustivo de los datos.

• ¿Cómo se utiliza Julia para la IA? La velocidad y eficacia de Julia la convierten en la elección perfecta para modelos avanzados de machine learning.
• Los mejores paquetes y bibliotecas de IA de Julia:
• Flux.jl: es un popular marco de aprendizaje que proporciona una plataforma intuitiva para construir y afinar redes neuronales.
• Mocha.jl: es la herramienta perfecta para tareas de visualización de datos. 
• DiffEq.jl: proporciona un marco sólido y eficaz para resolver ecuaciones diferenciales de varios tipos.
• StatsBase.jl: es la biblioteca estadística estándar de Julia.
• Makie.jl: ayuda a visualizar eficazmente los datos, comprendiendo los datos intrincados y los comportamientos de los modelos.

Funciones de IA que utilizan Julia

Julia es cada vez más reconocida por sus capacidades de alto rendimiento en IA. Este lenguaje dinámico se está utilizando en distintas especialidades de la IA, desde la robótica al análisis financiero, mejorando tanto el desarrollo como el despliegue de soluciones innovadoras. Aquí tienes algunas funciones de IA que utilizan Julia:

• Ingeniero de IA: utilizan las capacidades de Julia para construir y entrenar modelos de vanguardia que sean robustos.
• Investigador de IA (optimización algorítmica): construyen prototipos y evalúan y valoran la eficacia de sus algoritmos antes de pasarlos a lenguajes de uso común para su uso operativo.
• Ingeniero de machine learning: aprovechan las bibliotecas de Julia, como Flux.jl, para crear soluciones de IA para sectores como el financiero.
• Ingeniero en robótica (robótica basada en IA): la capacidad de Julia para manejar datos en tiempo real e integrarlos con marcos robóticos como ROS (Sistema Operativo Robótico) la posiciona como una herramienta para los ingenieros robóticos que trabajan en robots impulsados por IA.
• Analista financiero (IA en trading): los puntos fuertes de Julia en computación numérica y optimización la presentan como un activo para los analistas que elaboran algoritmos de negociación basados en IA y modelos de gestión de riesgos.

Los mejores recursos de Julia para empezar

Con su creciente colección de herramientas de aprendizaje profundo y una sólida base matemática, Julia es ideal para crear modelos de IA. Puedes seleccionar uno de nuestros cursos para empezar:

1. Introducción a Julia
2. Intermedio Julia
3. Manipulación de datos en Julia
4. Introducción a la visualización de datos en Julia
5. Introducción al machine learning con Julia

4. Scala

Scala destaca en el machine learning y la IA gracias a su escalabilidad e integración con Apache Spark. Sus capacidades de programación funcional y su compatibilidad con Java contribuyen a su eficacia en el desarrollo de sistemas de IA.

• ¿Cómo se utiliza Scala para la IA? Scala destaca en el manejo de datos y la programación funcional y gestiona aplicaciones de IA a gran escala, principalmente cuando trabaja junto a Apache Spark. 
• Los mejores paquetes y bibliotecas de IA Scala:
• Apache Spark: proporciona funciones como la computación distribuida, el flujo de datos y el machine learning, lo que la convierte en una herramienta fundamental para desarrollar aplicaciones de IA en Scala.
• Spark MLlib: ofrece una serie de algoritmos de machine learning para tareas como la clasificación, la regresión, la agrupación y la creación de sistemas de recomendación.
• Breeze: incluye operaciones de álgebra lineal, funciones estadísticas y métodos de optimización, ofreciendo una base para construir modelos de IA utilizando Scala.
• Deeplearning4j: aunque DL4J está basado principalmente en Java, proporciona una interfaz Scala para construir y educar modelos de aprendizaje. Se adapta a las estructuras de red y se integra perfectamente con Apache Spark.
• Scopt: no está catalogada como biblioteca de IA, pero permite a los desarrolladores diseñar interfaces de línea de comandos (CLI) de usuario para gestionar y configurar sus modelos de IA, simplificando sus procesos de uso y despliegue.

Funciones de IA que utilizan Scala

Scala se utiliza en entornos en los que prevalecen el procesamiento de datos a gran escala y los retos algorítmicos complejos. Este lenguaje admite diversas funciones de la IA y ofrece ventajas únicas en la ingeniería de sistemas y la integración de big data. Aquí tienes algunos ejemplos de funciones que utilizan Scala:

• Ingeniero de machine learning: construyen y despliegan modelos de machine learning y sistemas a gran escala.
• Científico de datos: lo utilizan para la limpieza y manipulación de datos, y para crear canales personalizados de machine learning.
• Desarrollador Spark: Apache Spark es un marco de procesamiento de big data, y Scala es uno de sus lenguajes principales. Si una empresa utiliza Spark para tareas de IA, es probable que haya desarrolladores de Spark trabajando en ello.
• Investigador de IA: los investigadores en la vanguardia de la IA utilizan Scala para crear prototipos de nuevos algoritmos o construir herramientas especializadas debido a su flexibilidad y rendimiento.
• Desarrollador de backend Scala (para IA): utilizan Scala para construir y mantener la funcionalidad del lado del servidor.

Los mejores recursos Scala para empezar

Scala ofrece una base para gestionar conjuntos de datos y crear sofisticadas soluciones de IA. Con su enfoque en la programación y su perfecta conexión con Apache Spark, Scala es una ventaja para trabajar con big data y desarrollar proyectos innovadores de IA. 

Aquí tienes un recurso que te ayudará a iniciarte en Scala:

1. Introducción a Scala

5. Java

Java se utiliza habitualmente en IA para desarrollar sofisticadas aplicaciones de software. Es conocido por su capacidad para construir sistemas adaptables compatibles con diversas plataformas informáticas e integrarse con bibliotecas de IA para implementar algoritmos de machine learning.

• ¿Cómo se utiliza Java para la IA? Java se utiliza en la IA para crear aplicaciones multiplataforma a gran escala que integran funcionalidades de IA.
• Los mejores paquetes y bibliotecas Java de IA:
• WEKA: es una colección de algoritmos de machine learning.
• DeepJAVA: proporciona herramientas para construir y entrenar redes neuronales profundas en Java.
• H2O: utiliza la informática distribuida para entrenar modelos con eficacia.
• Deeplearning4j (DL4J): es una biblioteca de aprendizaje profundo para modelos como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN).
• Smile: se especializa en la eficacia y la sintaxis clara para desarrollar modelos de machine learning.

Funciones de IA que utilizan Java

Java sigue siendo una piedra angular en el desarrollo de la IA, ya que ofrece sólidos marcos y bibliotecas que ayudan a la integración de la IA en diversas plataformas, desde los sistemas de big data hasta las aplicaciones móviles. Éstas son algunas de las funciones de la IA que utilizan Java:

• Ingeniero de big data: utilizan marcos Java, que proporcionan herramientas para el procesamiento distribuido y algoritmos de machine learning, para construir y gestionar canalizaciones de IA que manejan grandes volúmenes de datos.
• Desarrollador de IA empresarial: bibliotecas Java como Deeplearning4j (DL4J) o H2O para crear e integrar modelos de IA en los sistemas Java empresariales actuales. Esto permite a las empresas aprovechar las funciones de la IA sin invertir en infraestructuras más complejas.
• Desarrollador de IA para Android: utilizan herramientas como TensorFlow Lite -una versión optimizada de TensorFlow para móviles- para incorporar funcionalidades basadas en IA a las aplicaciones Android.
• Ingeniero de infraestructuras de IA (Java backend para IA): desarrollan API en Java para exponer modelos o funciones de IA a las aplicaciones. También podrían crear canalizaciones y sistemas de supervisión utilizando Java para garantizar que los modelos de IA funcionan sin problemas en entornos de producción.
• Ingeniero de software (integración de IA con sistemas Java): integran modelos de IA o bibliotecas como scikit-learn o spaCy en estas aplicaciones basadas en Java a través de las API de Java, lo que les permite utilizar las capacidades de la IA.

6. C++

El C++, conocido por sus potentes capacidades de procesamiento, destaca en el manejo de tareas de IA como la visión por ordenador y la robótica, gracias a su preciso control del hardware y a su gran rendimiento. 

• ¿Cómo se utiliza C++ para la IA? El lenguaje C++ se utiliza habitualmente en IA para manejar tareas que requieren un nivel de potencia computacional y precisión en la gestión de los recursos de hardware.
• Los mejores paquetes y bibliotecas de IA en C++:
• Eigen: es un conjunto de herramientas avanzadas de álgebra lineal. 
• Armadillo: es otra biblioteca de álgebra que proporciona una sintaxis similar a la de MATLAB.
• Dlib: ofrece resultados en tiempo real, por lo que es ideal para crear aplicaciones de IA integradas en dispositivos.
• OpenCV: ofrece una serie de algoritmos y herramientas para manejar imágenes, detectar objetos y mucho más.
• TensorFlow C++ API: la interfaz C++ gestiona las funciones TensorFlow y permite a los desarrolladores utilizar la velocidad de C++ para los componentes exigentes de sus modelos de IA.

Funciones de IA que utilizan C++

C++ permite a los desarrolladores aprovechar su velocidad y sus capacidades cercanas al hardware para diseñar e implantar sofisticadas aplicaciones de IA que requieren un funcionamiento en tiempo real y una gestión óptima de los recursos. A continuación, algunos puestos que utilizan C++:

• Ingeniero de IA de computación de alto rendimiento (HPC): utilizan C++ para construir y entrenar modelos complejos que permiten un control detallado de los recursos de hardware.
• Ingeniero de sistemas integrados (IA en dispositivos periféricos): utilizan C++ para desarrollar modelos de IA que funcionen eficazmente en dispositivos con recursos limitados, como los teléfonos móviles. Esto es crucial para aplicaciones como la detección de objetos en el dispositivo o la toma de decisiones en tiempo real.
• Ingeniero en robótica (IA en tiempo real para robots): utilizan C++ para desarrollar funcionalidades básicas para el control de robots, integrar modelos de IA para tareas como la planificación de trayectorias o la evitación de obstáculos, y garantizar el rendimiento en tiempo real de los robots que operan en entornos dinámicos.
• Programador de IA de juegos: utilizan C++ para implementar comportamientos complejos de IA para personajes no jugadores (NPC) en los juegos.
• Ingeniero de visión artificial (tareas de visión de rendimiento crítico): utilizan bibliotecas C++ como OpenCV para tareas como el procesamiento de imágenes, la detección de objetos o el análisis de vídeo, especialmente cuando el rendimiento y la ejecución de baja latencia son requisitos críticos.

7. Javascript

JavaScript se utiliza para desarrollar aplicaciones como chatbots y recomendaciones, y para la creación rápida de prototipos. 

• ¿Cómo se utiliza Javascript para la IA? JavaScript crea funciones interactivas de IA en navegadores web, como chatbots, y realiza prototipos de ideas de IA rápidamente con bibliotecas como TensorFlow.js.
• Los mejores paquetes y bibliotecas de IA en Javascript:
• TensorFlow.js: puedes utilizarlo para desarrollar y entrenar modelos de machine learning, y JavaScript te permite incorporar funcionalidades basadas en IA a las aplicaciones web.
• Brain.js: proporciona una interfaz similar a TensorFlow.js, lo que la hace más accesible para los principiantes.
• Synaptic.js: proporciona una API flexible para construir y entrenar diversas arquitecturas de redes neuronales en JavaScript.
• Keras.js: te permite utilizar las funciones avanzadas de Keras en un entorno JavaScript. 
• Ml5.js: proporciona una serie de aplicaciones de machine learning listas para usar en JavaScript.

Funciones de IA que utilizan Javascript

Los desarrolladores utilizan Javascript para integrar la IA en las interfaces web, desde las visualizaciones impulsadas por la IA hasta la interacción del usuario en tiempo real. He aquí algunos ejemplos de funciones que utilizan Javascript en la IA:

• Desarrollador web front-end (interfaces de usuario basadas en IA): utilizan bibliotecas JavaScript para construir interfaces de usuario interactivas e inteligentes. Podría tratarse de funciones como el reconocimiento facial en el videochat o el reconocimiento de voz para las funciones de búsqueda.
• Desarrollador web con IA (creación de aplicaciones web de IA independientes): construyen aplicaciones de IA completas directamente en el navegador utilizando marcos de JavaScript como Synaptic.js.
• Desarrollador de visualización de IA: visualizan datos complejos generados por modelos de IA, facilitando a los usuarios la comprensión de los resultados y las perspectivas del modelo.
• Desarrollador de IA conversacional (chatbots con IA): utilizan bibliotecas que proporcionan SDK de JavaScript para construir chatbots que puedan interactuar con los usuarios de una forma más natural y atractiva.
• Desarrollador de IA full-stack (JavaScript con IA backend): aprovechan los ciclos de iteración más rápidos de Javascript para crear aplicaciones web basadas en IA.

8. Lisp

Debido a su adaptabilidad, Lisp se utiliza en tareas de razonamiento, como el procesamiento del lenguaje.

• ¿Cómo se utiliza Lisp para la IA? Se utiliza para tareas de razonamiento simbólico porque puede manipular símbolos y estructuras de datos.
• Los mejores paquetes y bibliotecas Lisp de IA:
• Entorno de usuario de Common Lisp (CL-USER): no se refiere a una biblioteca, sino a un entorno que sirve de plataforma para trabajar con Common Lisp. Ofrece funciones para manejar datos, gestionar el flujo del programa e interactuar con símbolos, todas ellas esenciales para las tareas relacionadas con la IA.
• Applicative Common Lisp(ACL2): lógica computacional diseñada para apoyar el razonamiento automatizado y la demostración de teoremas. Permite la representación de teorías y facilita las deducciones.
• McAll: proporciona características, para los algoritmos de machine learning con énfasis en los métodos de machine learning.
• OpenCyc: este proyecto es una iniciativa en el campo de las bases de conocimiento de código abierto desarrolladas utilizando Lisp. Su objetivo es reunir un repositorio de conocimientos y capacidades de razonamiento lógico que puedan beneficiar a áreas como la comprensión del lenguaje natural y la respuesta a preguntas en inteligencia artificial.
• Implementaciones de Lisp con funcionalidades de IA: Numerosas versiones de Lisp, como Apache CLIME y GNU CLisp, vienen equipadas con funciones o bibliotecas diseñadas para manejar tareas relacionadas con la IA.

Funciones de IA que utilizan Lisp

Lisp está especialmente valorado en la investigación, la educación y el mantenimiento de sistemas de IA heredados, ya que proporciona un entorno rico para explorar y enseñar conceptos de IA. Aquí tienes algunas funciones de IA que utilizan Lisp:

• Científico investigador de IA (investigación basada en Lisp): algunos investigadores lo utilizan para la creación rápida de prototipos en entornos académicos o de investigación.
• Ingeniero de lenguaje de IA (desarrollo del compilador Lisp): desarrollan y mejoran compiladores, intérpretes o bibliotecas Lisp que mejoran sus capacidades para aplicaciones de IA.
• Mantenedor del sistema de IA heredado: algunas empresas pueden tener sistemas de IA construidos con Lisp de una época anterior. Los desarrolladores expertos en Lisp son cruciales en estos casos para mantener, depurar y, dado el caso, migrar estos sistemas heredados.
• Desarrollador de IA de código abierto (proyectos basados en Lisp): algunos proyectos de código abierto pueden utilizar Lisp para funcionalidades específicas. Los desarrolladores con conocimientos de Lisp podrían contribuir a estos proyectos, fomentando los avances en la investigación y el desarrollo de la IA.
• Formador en IA (enseñanza de Lisp para conceptos de IA): aunque no desempeña directamente una función de desarrollo de IA, Lisp puede ser una herramienta valiosa para enseñar conceptos básicos de IA. Los educadores expertos en Lisp podrían introducir a los estudiantes en el razonamiento simbólico, los paradigmas de programación funcional y los enfoques de resolución de problemas en IA utilizando Lisp como plataforma.

9. Haskell

Gracias a su programación funcional y a su fuerte tipado, Haskell ofrece un código limpio y fiable. Esto lo hace ideal para la investigación de la IA, la creación de prototipos de nuevos algoritmos y la enseñanza de conceptos básicos de programación.

• ¿Cómo se utiliza Haskell para la IA? Haskell se utiliza en la IA para la investigación, la creación de prototipos de algoritmos y la educación, porque se centra en un código limpio y fiable a partir de la programación funcional y el tipado fuerte.
• Los mejores paquetes y bibliotecas de IA de Haskell:
• HLearn: ofrece diversos algoritmos de machine learning codificados en Haskell.
• Bayesbayes: se especializa en la programación, un método para tratar la incertidumbre en inteligencia artificial.
• Halcyon: trata del razonamiento, que implica sacar conclusiones basadas en la información.
• BioCondor: utiliza Haskell para crear flujos de trabajo y supervisar tareas relacionadas con la informática distribuida no con fines de IA.

Funciones de IA que utilizan Haskell

Haskell es reconocido por su rigor matemático y sus características de programación funcional, lo que lo convierte en la herramienta preferida de los investigadores y desarrolladores de IA en campos que requieren gran fiabilidad y precisión. Aquí tienes algunas funciones de IA que utilizan Haskell:

• Investigador de IA: utilizan la inmutabilidad y la tipificación fuerte de Haskell para verificar formalmente algoritmos de IA, lo que es crucial en sistemas de vital importancia para la seguridad, como la asistencia sanitaria o los vehículos autónomos.
• Especialista en programación probabilística: aprovechando el sistema de tipos de Haskell y bibliotecas como los transformadores Monad, construyen modelos que manejan las complejidades e incertidumbres de los datos del mundo real, esenciales para la inferencia bayesiana y el razonamiento probabilístico.
• Ingeniero de verificación funcional: utilizan la naturaleza funcional y el sistema de tipos de Haskell para ayudar a crear especificaciones precisas para los sistemas de IA, facilitando rigurosos procesos de prueba y verificación.
• Desarrollador de lenguajes específicos de dominio: utilizan el estilo funcional de Haskell para desarrollar DSL claros y concisos, haciendo que las herramientas avanzadas sean accesibles a los expertos del dominio sin grandes conocimientos de programación.
• Científico investigador: trabajan en el desarrollo de marcos de aprendizaje profundo basados en principios de programación funcional, con el objetivo de mejorar la eficacia y expresividad del diseño y entrenamiento de modelos.

10. Mojo

Mojo facilita el desarrollo de la IA con código de usuario que mantiene la velocidad. Ofrece rendimiento y adaptabilidad, pero aún se está poniendo al día en cuanto a compatibilidad de bibliotecas en comparación con lenguajes más antiguos.

• Cómo se utiliza para la IA: Mojo ofrece un lenguaje fácil de usar y de alto rendimiento para crear aplicaciones de IA eficientes y escalables.

Nota: En el momento de escribir esta entrada de blog, Mojo es un nuevo lenguaje prometedor. Sin embargo, aún está en fase de desarrollo y todavía no ha logrado una adopción generalizada en la industria. Actualmente, ninguna función establecida requiere específicamente conocimientos de Mojo.

Cómo aprender lenguajes de programación de IA

Comenzar tu andadura en la IA requiere dominar habilidades clave como las matemáticas básicas (como el álgebra lineal y el cálculo) y la estadística, que son fundamentales para comprender las operaciones y los algoritmos de la IA. 

Los conocimientos de programación, especialmente en Python, son esenciales debido a su sencillez y a los amplios recursos disponibles para la IA. Las habilidades en la manipulación de datos y la comprensión de las estructuras de datos son integrales para implementar soluciones de IA. 

La actualización continua de estas habilidades mediante proyectos prácticos y programas de aprendizaje específicos puede desarrollar eficazmente tu experiencia en IA.

Para obtener una guía completa sobre cómo aprender a programar IA desde cero, incluidos planes de aprendizaje y recursos detallados, consulta cómo aprender IA desde cero.

Cómo empezar con la IA

Aquí tienes algunos recursos adicionales que te ayudarán a iniciar tu andadura en la IA:

1. ¿Qué es la IA? Guía rápida para principiantes: Esta guía ofrece una visión general de la IA, incluidas sus aplicaciones en diversos sectores. Desglosa el flujo de trabajo de la IA y el machine learning en pasos fáciles de entender e incluye una guía completa sobre cómo empezar a aprender IA desde cero, lo que lo hace perfecto para principiantes.
2. Implantar soluciones de IA en las empresas: Primeros pasos con AI: Este curso abarca los fundamentos de la IA, su evolución y en qué se diferencia de otras soluciones de datos. Incluye un marco para implantar la IA en las empresas, los elementos clave de una estrategia de IA y las fases de implantación. También subraya la importancia de una gobernanza responsable de la IA.
3. Curso Comprender la Inteligencia Artificial: Este curso para principiantes explora los aspectos fundamentales de la IA, incluyendo el machine learning, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Incluye ejercicios prácticos que te ayudarán a comprender las aplicaciones prácticas y las repercusiones sociales de la IA.
4. Introducción a los Agentes de IA: primeros pasos con Auto-GPT, AgentGPT y BabyAGI: Este recurso explora los agentes de IA y analiza el uso de herramientas como Auto-GPT, AgentGPT y BabyAGI. Abarca los peligros y limitaciones potenciales de estos agentes de IA y proporciona orientación para acceder a ellos y utilizarlos eficazmente.
5. Certificación de Fundamentos de IA: Esta certificación abarca los conceptos esenciales de la IA, incluido el machine learning y la IA generativa. Es ideal para quienes necesitan una comprensión exhaustiva de los principios de la IA y sus aplicaciones.

Empezar con la programación de IA es apasionante y lleno de potencial. Elige tu lengua, empieza a experimentar y ¡aprende sobre la marcha!