As 10 principais linguagens de programação de IA: Um guia para iniciantes para começar

Como a inteligência artificial (IA) continua a transformar os setores, muitos iniciantes estão ansiosos para participar. A escolha da linguagem de programação correta é uma primeira etapa importante.

Nesta publicação do blog, apresentarei as 10 principais linguagens de programação de IA. Também vou abordar como elas são usadas em IA, destacar seus principais pacotes e bibliotecas, discutir as funções de IA que as utilizam principalmente e fornecer recursos para ajudar você a começar.

O que são linguagens de programação de IA?

As linguagens de programação de IA são ferramentas usadas para criar aplicativos que simulam a inteligência humana. Essas linguagens possibilitam a criação de algoritmos capazes de aprender com os dados e tomar decisões. Cada linguagem suporta seu próprio conjunto de bibliotecas e estruturas, aprimorando o desenvolvimento de tarefas como reconhecimento de fala, interpretação de dados e direção autônoma.

É essencial escolher uma linguagem que simplifique a programação e ofereça bibliotecas adaptadas para tarefas como aprendizado de máquina e análise de dados. Por exemplo, o Python é famoso por bibliotecas como TensorFlow e PyTorch, enquanto o R é preferido para análise estatística.

As linguagens de programação de IA formam a espinha dorsal dos sistemas inteligentes, combinando a programação com a capacidade de lidar eficientemente com tarefas complexas específicas de IA.

As 10 principais linguagens de programação de IA

Aqui está minha lista selecionada das 10 principais linguagens de programação de IA em 2024. O Python lidera a lista por uma margem significativa.

1. Python

Python é a linguagem de programação mais popular e fácil de usar no campo da IA. Sua sintaxe clara e a ampla variedade de bibliotecas e pacotes o tornam valioso.

As principais plataformas, como o TensorFlow e o PyTorch, nos ajudam a criar modelos avançados de IA, enquanto bibliotecas como scikit-learn fornecem ferramentas para tarefas típicas de aprendizado de máquina. Essa combinação de conveniência e recursos avançados faz do Python a escolha dos especialistas para o desenvolvimento de aplicativos de IA.

• Como o Python é usado para IA? O Python é amplamente usado em IA por sua ampla gama de aplicativos, abrangendo todo o espectro da inteligência artificial.
• Principais pacotes e bibliotecas de IA do Python:
• NumPy: Ele pode lidar com estruturas matemáticas complexas sem esforço.
• pandas: Ele fornece estruturas de dados do usuário, como DataFrames, para análise e manipulação de dados.
• Matplotlib: É uma ferramenta de visualização amplamente usada para criar gráficos e tabelas estáticos, animados e interativos.
• scikit-learn: Ela oferece uma variedade de ferramentas e algoritmos para aprendizado de máquina. 
• TensorFlow: A criação do Google oferece uma base sólida para a construção e implementação de redes neurais.

Funções de IA que usam Python

O Python é fundamental para os profissionais de IA, fornecendo ferramentas essenciais para funções que variam de engenheiros de aprendizado de máquina a especialistas em visão computacional. Saiba mais sobre como aprimorar suas habilidades por meio de nossos cursos sobre como se tornar um cientista de dados, como se tornar um engenheiro de dadose o programa de engenheiro de aprendizado de máquina. Estas são algumas das funções de IA que usam Python:

• Engenheiros de aprendizado de máquinas: São responsáveis por criar e implementar modelos de aprendizado de máquina usando bibliotecas Python, como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. 
• Cientistas de dados: Utilizam Python para tarefas como análise, limpeza, manipulação e visualização de dados usando bibliotecas como Pandas e Matplotlib. 
• Engenheiros de processamento de linguagem natural: Criam e implantam sistemas que podem entender e processar a linguagem humana para lidar com tarefas como tradução automática.
• Engenheiros de visão computacional: Permitem que as máquinas analisem recursos visuais com eficiência. Bibliotecas como a TensorFlow oferecem funcionalidades para tarefas como processamento de vídeo.
• Cientistas pesquisadores: Usam Python para criar protótipos e implementar novos algoritmos de IA. A biblioteca e os pacotes Python atendem a uma variedade de campos relacionados à ciência.

Principais recursos do Python para você começar

O Python é popular por sua facilidade de uso entre os novatos. Escolha entre nossos cursos, tutoriais ou artigos do blog para ajudar você a começar:

1. Como aprender Python
2. Introdução ao Python
3. Python intermediário.
4. Manipulação de dados com pandas
5. Fundamentos de aprendizado de máquina com Python

2. R

R é um programa estatístico que se concentra na análise de dados (incluindo limpeza, visualização e interpretação), aprendizado de máquina e modelagem estatística. 

• Como o R é usado para IA? O R tem recursos estatísticos avançados e sua coleção de recursos de visualização de dados o tornou uma opção popular para criar modelos e desenvolver protótipos para algoritmos de aprendizado de máquina.
• Principais pacotes e bibliotecas de IA do R:
• Tidyverse: Não se trata de uma única biblioteca. É um conjunto de pacotes que colaboram harmoniosamente em tarefas de ciência de dados. 
• caret: É uma solução completa para tarefas de aprendizado de máquina em R. Fornece uma interface unificada para que os usuários treinem, ajustem e avaliem facilmente diferentes modelos.
• XGBoost: Ele é uma potência para o aumento de gradiente, uma técnica popular de aprendizado de máquina conhecida por sua precisão e eficiência.
• randomForest: Como o nome sugere, a randomForest implementa o algoritmo de floresta aleatória, uma técnica popular de aprendizado de conjunto que combina as previsões de várias árvores de decisão.
• IML (Aprendizado de máquina interpretável): Ele fornece uma estrutura para criação de modelos estatísticos em R.

Funções de IA que usam R

O R é essencial para nichos específicos da IA, principalmente quando o conhecimento estatístico e a análise detalhada de dados são fundamentais. Essa linguagem versátil oferece suporte a uma variedade de funções de IA, da ciência de dados à bioinformática, cada uma delas aproveitando suas poderosas ferramentas estatísticas e de visualização. Estas são algumas das funções de IA que usam R:

• Cientista de dados (especializado em R): Embora o Python seja amplamente usado na ciência de dados, o R continua sendo um dos protagonistas em tarefas que envolvem análise estatística e modelagem. 
• Pesquisador de IA (com foco em modelagem estatística): Os pesquisadores geralmente preferem usar o R devido aos seus recursos de computação e visualização. Podem usar o R para desenvolver, testar e avaliar modelos que contribuem para o progresso de algoritmos de IA.
• Cientista de bioinformática: Usam o R para tarefas como análise de expressão gênica e descoberta de variantes, que são essenciais para aplicativos orientados por IA em genômica e bioinformática.
• Econometrista (aplicação de IA em economia): Desenvolvem modelos de IA para prever tendências, avaliar riscos e prever o comportamento do mercado.
• Cientista de dados sociais: Usam o R para tarefas de análise de texto e redes sociais.

Principais recursos do R para você começar

O R oferece análises estatísticas robustas, visualizações de dados claras e um ambiente fácil de usar para a criação de modelos de aprendizado de máquina. Explore nossa seleção de cursos, tutoriais e artigos do blog. Aqui estão algumas opções para orientar você no início:

1. Introdução ao R
2. R Intermediário
3. Introdução ao Tidyverse
4. Análise exploratória de dados em R
5. Cientista de aprendizado de máquina com R

3. Julia

O Julia apresenta velocidade de processamento rápida e capacidade de lidar com cálculos complexos, o que o torna perfeito para setores que exigem análise extensiva de dados.

• Como o Julia é usado para IA? A velocidade e a eficiência do Julia fazem dele a escolha perfeita para modelos avançados de aprendizado de máquina.
• Principais pacotes e bibliotecas de IA do Julia:
• Flux.jl: É uma estrutura de aprendizado popular que fornece uma plataforma intuitiva para a criação e o ajuste fino de redes neurais.
• Mocha.jl: É a ferramenta perfeita para tarefas de visualização de dados. 
• DiffEq.jl: Oferece uma estrutura robusta e eficiente para resolver equações diferenciais de vários tipos.
• StatsBase.jl: Biblioteca de estatísticas padrão do Julia.
• Makie.jl: Ajuda na visualização eficaz de dados, abrangendo dados complexos e comportamentos de modelos.

Funções de IA que usam Julia

O Julia é cada vez mais reconhecido por seus recursos de alto desempenho em IA. Essa linguagem dinâmica está sendo usada em diferentes especializações de IA, da robótica à análise financeira, aprimorando o desenvolvimento e a implementação de soluções inovadoras. Estas são algumas das funções de IA que usam Julia:

• Engenheiro de IA: Utilizam os recursos do Julia para construir e treinar modelos de última geração que sejam robustos.
• Pesquisador de IA (otimização algorítmica): Criam protótipos e avaliam a eficácia de seus algoritmos antes de fazer a transição para linguagens comumente usadas para uso operacional.
• Engenheiro de aprendizado de máquina: Aproveitam as bibliotecas do Julia, como a Flux.jl, para criar soluções de IA para setores como o financeiro.
• Engenheiro de robótica (robótica orientada por IA): A capacidade do Julia de lidar com dados em tempo real e integrá-los com estruturas de robótica como o ROS (Robot Operating System) o posiciona como uma ferramenta para engenheiros de robótica que trabalham com robôs orientados por IA.
• Analista financeiro (IA em negociação): Os pontos fortes do Julia em computação numérica e otimização o tornam um ativo valioso para os analistas que criam algoritmos de negociação baseados em IA e modelos de gerenciamento de risco.

Principais recursos do Julia para você começar

Com sua coleção crescente de ferramentas de aprendizagem profunda e uma base sólida em matemática, o Julia é ótimo para criar modelos de IA. Você pode selecionar um de nossos cursos para começar:

1. Introdução ao Julia
2. Julia intermediário
3. Manipulação de dados em Julia
4. Introdução à visualização de dados em Julia
5. Introdução ao aprendizado de máquina com Julia

4. Scala

O Scala é excelente em aprendizado de máquina e IA devido à sua escalabilidade e integração com o Apache Spark. Seus recursos de programação funcional e a compatibilidade com Java contribuem para sua eficácia no desenvolvimento de sistemas de IA.

• Como o Scala é usado para IA? O Scala é excelente para lidar com dados e programação funcional e gerencia aplicativos de IA em grande escala, principalmente quando trabalha com o Apache Spark. 
• Principais pacotes e bibliotecas de IA do Scala:
• Apache Spark: Oferece recursos como computação distribuída, streaming de dados e aprendizado de máquina, tornando-o uma ferramenta fundamental para o desenvolvimento de aplicativos de IA no Scala.
• Spark MLlib: Oferece uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas como classificação, regressão, agrupamento e criação de sistemas de recomendação.
• Breeze: Inclui operações de álgebra linear, funções estatísticas e métodos de otimização, oferecendo uma base para a criação de modelos de IA usando Scala.
• Deeplearning4j: Embora o DL4J seja baseado principalmente em Java, ele oferece uma interface Scala para criar e educar modelos de aprendizagem. Acomoda estruturas de rede e se integra perfeitamente ao Apache Spark.
• Scopt: Não é classificado como uma biblioteca de IA, mas permite que os desenvolvedores criem interfaces de linha de comando (CLIs) de usuário para gerenciar e configurar seus modelos de IA, simplificando seus processos de uso e implantação.

Funções de IA que usam Scala

O Scala é usado em ambientes onde prevalecem o processamento de dados em grande escala e desafios algorítmicos complexos. Essa linguagem suporta uma variedade de funções de IA e oferece vantagens exclusivas em engenharia de sistemas e integração de Big Data. Aqui estão alguns exemplos de funções que usam Scala:

• Engenheiro de aprendizado de máquina: Criam e implementam modelos de aprendizado de máquina e sistemas de grande escala.
• Cientista de dados: Eles o utilizam para limpeza e manipulação de dados e para criar pipelines personalizados de aprendizado de máquina.
• Desenvolvedor de Spark: O Apache Spark é uma estrutura de processamento de Big Data, e o Scala é uma de suas principais linguagens. Se uma empresa usa o Spark para tarefas de IA, provavelmente haverá desenvolvedores de Spark trabalhando nisso.
• Pesquisador de IA: Os pesquisadores que estão na vanguarda da IA usam o Scala para criar protótipos de novos algoritmos ou desenvolver ferramentas especializadas devido à sua flexibilidade e desempenho.
• Desenvolvedor de back-end em Scala (para IA): Usam Scala para desenvolver e manter a funcionalidade do lado do servidor.

Principais recursos do Scala para você começar

O Scala oferece uma base para gerenciar conjuntos de dados e criar soluções sofisticadas de IA. Com seu foco em programação e conexão perfeita com o Apache Spark, o Scala é ótimo para trabalhar com Big Data e desenvolver projetos inovadores de IA. 

Este é um recurso para ajudar você a começar a usar o Scala:

1. Introdução ao Scala

5. Java

O Java é comumente usado em IA para desenvolver aplicativos de software sofisticados. Ele é conhecido por sua capacidade de criar sistemas adaptáveis compatíveis com várias plataformas de computador e de se integrar a bibliotecas de IA para implementar algoritmos de aprendizado de máquina.

• Como o Java é usado para IA? O Java é usado em IA para criar aplicativos multiplataforma em grande escala que integram as funcionalidades de IA.
• Principais pacotes e bibliotecas de IA em Java:
• WEKA: É uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina.
• DeepJAVA: Fornece ferramentas para criar e treinar redes neurais profundas em Java.
• H2O: Usa a computação distribuída para treinar modelos de forma eficaz.
• Deeplearning4j (DL4J): É uma biblioteca de aprendizagem profunda para modelos como redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs).
• Smile: É especializado em eficiência e sintaxe clara para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.

Funções de IA que usam Java

O Java continua sendo fundamental no desenvolvimento de IA, oferecendo estruturas e bibliotecas robustas que ajudam na integração da IA em várias plataformas, desde sistemas de Big Data até aplicativos móveis. Estas são algumas das funções de IA que usam Java:

• Engenheiro de Big Data: Usam estruturas Java, que fornecem ferramentas para processamento distribuído e algoritmos de aprendizado de máquina, para construir e gerenciar pipelines de IA que lidam com grandes volumes de dados.
• Desenvolvedor de IA empresarial: Bibliotecas Java, como Deeplearning4j (DL4J) ou H2O, para criar e integrar modelos de IA aos sistemas Java corporativos atuais. Isso permite que as empresas aproveitem os recursos de IA sem investir em uma infraestrutura mais complexa.
• Desenvolvedor de IA para Android: Usam ferramentas como o TensorFlow Lite, uma versão otimizada do TensorFlow para dispositivos móveis, para incorporar funcionalidades orientadas por IA em aplicativos Android.
• Engenheiro de infraestrutura de IA (back-end Java para IA): Desenvolvem APIs em Java para expor modelos de IA ou atributos aos aplicativos. Também podem criar pipelines e sistemas de monitoramento usando Java para garantir que os modelos de IA funcionem sem problemas em ambientes de produção.
• Engenheiro de software (integração de IA com sistemas Java): Integram modelos ou bibliotecas de IA, como scikit-learn ou spaCy, a esses aplicativos baseados em Java por meio de APIs Java, permitindo que eles usem recursos de IA.

6. C++

O C++, conhecido por seus poderosos recursos de processamento, destaca-se no tratamento de tarefas de IA, como visão computacional e robótica, graças ao seu controle preciso de hardware e ao seu desempenho robusto. 

• Como o C++ é usado para IA? O C++ é comumente usado em IA para lidar com tarefas que exigem um nível de potência computacional e precisão no gerenciamento de recursos de hardware.
• Principais pacotes e bibliotecas de C++ para de IA:
• Eigen: É um kit de ferramentas avançado de álgebra linear. 
• Armadillo: É outra biblioteca de álgebra que fornece uma sintaxe semelhante à do MATLAB.
• Dlib: Ele fornece resultados em tempo real, o que o torna ideal para a criação de aplicativos de IA incorporados em dispositivos.
• OpenCV: Ele oferece uma variedade de algoritmos e ferramentas para o tratamento de imagens, detecção de objetos e muito mais.
• API do TensorFlow em C++: A interface C++ gerencia as funções do TensorFlow e permite que os desenvolvedores utilizem a velocidade do C++ para os componentes exigentes de seus modelos de IA.

Funções de IA que usam C++

O C++ permite que os desenvolvedores aproveitem sua velocidade e seus recursos próximos ao hardware para projetar e implementar aplicativos sofisticados de IA que exigem operação em tempo real e gerenciamento ideal de recursos. Estas são algumas das funções que usam C++:

• Engenheiro de IA de computação de alto desempenho (HPC): Usam C++ para criar e treinar modelos complexos que permitem um controle refinado dos recursos de hardware.
• Engenheiro de sistemas incorporados (IA em dispositivos de ponta): Usam C++ para desenvolver modelos de IA que são executados com eficiência em dispositivos com recursos limitados, como telefones celulares. Isso é fundamental para aplicativos como detecção de objetos no dispositivo ou tomada de decisões em tempo real.
• Engenheiro de robótica (IA em tempo real para robôs): Usam C++ para desenvolver funcionalidades essenciais para o controle de robôs, integrar modelos de IA para tarefas como planejamento de rotas ou prevenção de obstáculos e garantir o desempenho em tempo real para robôs que operam em ambientes dinâmicos.
• Programador de IA para jogos: Usam C++ para implementar comportamentos complexos de IA para personagens não jogadores (NPCs) em jogos.
• Engenheiro de visão computacional (tarefas de visão de desempenho crítico): Usam bibliotecas do C++ como o OpenCV para tarefas como processamento de imagens, detecção de objetos ou análise de vídeo, especialmente quando o desempenho e a execução de baixa latência são requisitos essenciais.

7. Javascript

O JavaScript é usado para desenvolver aplicativos, como chatbots e recomendações, e para prototipagem rápida. 

• Como o Javascript é usado para IA? O JavaScript cria recursos interativos de IA em navegadores da Web, como chatbots, e protótipos rápidos de ideias de IA com bibliotecas como TensorFlow.js.
• Principais pacotes e bibliotecas de Javascript para IA:
• TensorFlow.js: Você pode usá-lo para desenvolver e treinar modelos de aprendizado de máquina, com o JavaScript permitindo que você incorpore funcionalidades orientadas por IA em aplicativos da Web.
• Brain.js: Fornece uma interface semelhante ao TensorFlow.js, tornando-o mais acessível para os novatos.
• Synaptic.js: Fornece uma API flexível para criar e treinar várias arquiteturas de redes neurais em JavaScript.
• Keras.js: Permite que você utilize os recursos avançados do Keras em um ambiente JavaScript. 
• Ml5.js: Oferece uma variedade de aprendizado de máquina pronto para aplicativos JavaScript.

Funções de IA que usam Javascript

O Javascript é usado por desenvolvedores com o objetivo de integrar a IA a interfaces da Web, desde visualizações orientadas por IA até a interação com o usuário em tempo real. Estes são alguns exemplos de funções que usam Javascript em IA:

• Desenvolvedor web front-end (interfaces de usuário com tecnologia de IA): Usam bibliotecas JavaScript para criar interfaces de usuário interativas e inteligentes. Isso pode envolver recursos como reconhecimento facial em bate-papo por vídeo ou reconhecimento de voz para funcionalidades de pesquisa.
• Desenvolvedor de IA da Web (criação de aplicativos autônomos de IA na Web): Criam aplicativos de IA completos diretamente no navegador usando estruturas JavaScript como o Synaptic.js.
• Desenvolvedor de visualização de IA: Visualizam dados complexos gerados por modelos de IA, facilitando aos usuários a compreensão dos resultados e insights do modelo.
• Desenvolvedor de IA conversacional (chatbots alimentados por IA): Usam bibliotecas que fornecem SDKs em JavaScript para criar chatbots que podem interagir com os usuários de uma forma mais natural e envolvente.
• Desenvolvedor full-stack de IA (JavaScript com IA no back-end): Aproveitam os ciclos de iteração mais rápidos do Javascript ao criar aplicativos da Web com tecnologia de IA.

8. Lisp

Devido à sua adaptabilidade, o Lisp é usado em tarefas de raciocínio, como o processamento de linguagem.

• Como o Lisp é usado para IA? Ele é usado para tarefas de raciocínio simbólico porque pode manipular símbolos e estruturas de dados.
• Principais pacotes e bibliotecas do Lisp para IA:
• Common Lisp User Environment(CL-USER): Isso não se refere a uma biblioteca, mas sim a um ambiente que serve como plataforma para você interagir com o Common Lisp. Oferece recursos para lidar com dados, gerenciar o fluxo do programa e interagir com símbolos, todos essenciais para tarefas relacionadas à IA.
• Applicative Common Lisp (ACL2): Lógica computacional projetada para dar suporte ao raciocínio automatizado e à comprovação de teoremas. Permite a representação de teorias e facilita as deduções.
• McAll: Fornece recursos para algoritmos de aprendizado de máquina com ênfase em métodos de aprendizado de máquina.
• OpenCyc: Esse projeto é uma iniciativa no campo de bases de conhecimento de código aberto desenvolvidas com Lisp. Seu objetivo é reunir um repositório de conhecimento e habilidades de raciocínio lógico que possam beneficiar áreas como a compreensão da linguagem natural e a resposta a perguntas em inteligência artificial.
• Implementações de Lisp com funcionalidades de IA: Várias versões do Lisp, como o Apache CLIME e o GNU CLisp, vêm equipadas com funções ou bibliotecas projetadas para lidar com tarefas relacionadas à IA.

Funções de IA que usam Lisp

O Lisp é especialmente valorizado em pesquisa, educação e manutenção de sistemas legados de IA, fornecendo um ambiente rico para explorar e ensinar conceitos de IA. Estas são algumas das funções de IA que usam Lisp:

• Cientista pesquisador de IA (pesquisa baseada em Lisp): Alguns pesquisadores o utilizam para prototipagem rápida em ambientes acadêmicos ou de pesquisa.
• Engenheiro de linguagem de IA (desenvolvimento de compilador Lisp): Desenvolvem e aprimoram compiladores, interpretadores ou bibliotecas Lisp que melhoram seus recursos para aplicativos de IA.
• Mantenedor do sistema legado de IA: Algumas empresas podem ter sistemas de IA criados com Lisp de uma época anterior. Os desenvolvedores com experiência em Lisp seriam essenciais para a manutenção, depuração e possível migração desses sistemas legados.
• Desenvolvedor de IA de código aberto (projetos baseados em Lisp): Alguns projetos de código aberto podem utilizar o Lisp para funcionalidades específicas. Os desenvolvedores com habilidades em Lisp podem contribuir para esses projetos, promovendo avanços na pesquisa e no desenvolvimento de IA.
• Educador de IA (ensino de Lisp para conceitos de IA): Embora não seja diretamente uma função de desenvolvimento de IA, o Lisp pode ser uma ferramenta valiosa para ensinar os principais conceitos de IA. Os educadores com experiência em Lisp poderiam apresentar aos alunos o raciocínio simbólico, os paradigmas de programação funcional e as abordagens de solução de problemas em IA usando Lisp como plataforma.

9. Haskell

Devido à sua programação funcional e à tipagem forte, o Haskell oferece um código limpo e confiável. Isso o torna ideal para pesquisa de IA, prototipagem de novos algoritmos e ensino dos principais conceitos de programação.

• Como o Haskell é usado para IA? O Haskell é usado em IA para pesquisa, prototipagem de algoritmos e educação, pois se concentra em códigos limpos e confiáveis de programação funcional e tipagem forte.
• Principais pacotes e bibliotecas do Haskell para IA:
• HLearn: Ele oferece uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina programados em Haskell.
• Bayesbayes: Ele é especializado em programação, um método para lidar com a incerteza na inteligência artificial.
• Halcyon: Ela lida com o raciocínio, que envolve tirar conclusões com base em informações.
• BioCondor: Ele utiliza o Haskell para criar fluxos de trabalho e supervisionar tarefas relacionadas à computação distribuída, não para fins de IA.

Funções de IA que usam Haskell

O Haskell é reconhecido por seu rigor matemático e recursos de programação funcional, o que o torna a ferramenta preferida de pesquisadores e desenvolvedores de IA em campos que exigem alta confiabilidade e precisão. Estas são algumas das funções de IA que usam Haskell:

• Pesquisador de IA: Utilizam a imutabilidade e a tipagem forte da Haskell para verificar formalmente os algoritmos de IA, o que é crucial em sistemas críticos de segurança, como saúde ou veículos autônomos.
• Especialista em programação probabilística: Aproveitando o sistema de tipos e as bibliotecas do Haskell, como transformadores Monad, eles criam modelos que lidam com as complexidades e incertezas dos dados do mundo real, essenciais para a inferência bayesiana e o raciocínio probabilístico.
• Engenheiro de verificação funcional: Usam a natureza funcional e o sistema de tipos do Haskell para ajudar a criar especificações precisas para sistemas de IA, facilitando processos rigorosos de teste e verificação.
• Desenvolvedor de linguagem específica de domínio (DSL): Usam o estilo funcional do Haskell para desenvolver DSLs claras e concisas, tornando as ferramentas avançadas acessíveis a especialistas no domínio sem conhecimento extenso de programação.
• Cientista pesquisador: Trabalham no desenvolvimento de estruturas de aprendizagem profunda baseadas em princípios de programação funcional, com o objetivo de aumentar a eficiência e a expressividade do design e do treinamento de modelos.

10. Mojo

Mojo facilita o desenvolvimento de IA com código de usuário que mantém a velocidade. Ele oferece desempenho e adaptabilidade, mas ainda está se atualizando em relação ao suporte a bibliotecas em comparação com linguagens mais antigas.

• Como ele é usado para IA: O Mojo oferece uma linguagem fácil de usar com alto desempenho para a criação de aplicativos de IA eficientes e dimensionáveis.

Observação: No momento em que escrevo este artigo no blog, o Mojo é uma linguagem nova e promissora. No entanto, ele ainda está em desenvolvimento e ainda não foi amplamente adotado no setor. Atualmente, nenhuma função estabelecida exige especificamente conhecimento especializado em Mojo.

Como aprender linguagens de programação de IA

Para iniciar sua jornada em IA, você precisa dominar as principais habilidades, como matemática básica (como álgebra linear e cálculo) e estatística, que são fundamentais para entender as operações e os algoritmos de IA. 

O conhecimento de programação, especialmente em Python, é essencial devido à sua simplicidade e aos amplos recursos disponíveis para IA. As habilidades de manipulação de dados e a compreensão das estruturas de dados são essenciais para a implementação de soluções de IA. 

Com a atualização contínua de suas habilidades por meio de projetos práticos e programas de aprendizado direcionados você pode desenvolver sua experiência em IA.

Para ver um guia abrangente sobre como aprender programação de IA do zero, incluindo planos e recursos de aprendizado detalhados, confira como aprender IA do zero.

Como começar a usar a IA

Estes são alguns recursos adicionais para ajudar você a iniciar sua jornada de IA:

1. O que é IA? Um guia de início rápido para iniciantes: Este guia fornece uma visão geral da IA, incluindo suas aplicações em vários setores. Ele divide o fluxo de trabalho de IA e aprendizado de máquina em etapas fáceis de entender e inclui um guia abrangente sobre como começar a aprender IA do zero, o que o torna perfeito para iniciantes.
2. Implementação de soluções de IA nos negócios Primeiros passos com a IA: Este curso aborda os conceitos básicos de IA, sua evolução e como ela difere de outras soluções de dados. Ele inclui uma estrutura para implementar a IA nos negócios, os principais elementos de uma estratégia de IA e as fases de implementação. Ele também enfatiza a importância da governança responsável de IA.
3. Entendendo aa inteligência artificial: Este curso para iniciantes explora os aspectos fundamentais da IA, incluindo aprendizado de máquina, aprendizagem profunda e processamento de linguagem natural. Apresenta exercícios práticos para ajudar você a entender as aplicações práticas e os impactos sociais da IA.
4. Introdução aos agentes de IA: Primeiros passos com Auto-GPT, AgentGPT e BabyAGI: Esse recurso explora os agentes de IA e discute o uso de ferramentas como Auto-GPT, AgentGPT e BabyAGI. Aborda os possíveis perigos e limitações desses agentes de IA e fornece orientação sobre como acessá-los e usá-los de forma eficaz.
5. Certificação em fundamentos da IA: Essa certificação abrange os conceitos essenciais de IA, incluindo aprendizado de máquina e IA generativa. É ideal para aqueles que precisam de uma compreensão abrangente dos princípios de IA e suas aplicações.

Começar a programar com IA é estimulante e tem muito potencial. Escolha a sua linguagem, comece a experimentar e aprenda à medida que avança!