La inteligencia artificial, también conocida como IA, es una tecnología informática moderna en la que las computadoras se comportan como si hubieran utilizado la inteligencia humana para realizar ciertas tareas que reducen el esfuerzo y la dependencia humanos. En otras palabras, es básicamente una computadora que trabaja en esferas donde se requiere inteligencia humana.
La IA ha entrado en nuestras vidas, yendo más allá de los negocios y la organización para dar forma a la forma en que vemos el mundo y operamos en él.
Los ejemplos más simples de IA se pueden ver en la búsqueda de Google, las opciones de búsqueda por voz como Siri, Alexa, Hound, Cortana, etc. Los teléfonos inteligentes son un ejemplo clásico de algoritmos activados por IA.
¿Cómo se desarrolla la IA?
Como cualquier otro programa informático, para desarrollar los algoritmos y sistemas de IA se utilizan los lenguajes de programación, y aunque en teoría cualquier lenguaje de programación sirve para este propósito existen lenguajes que tienen mas afinidad para este trabajo.
En la siguiente lista mencionaremos los lenguajes de programación mas efectivos para el desarrollo de inteligencia artificial. La lista y orden es una percepción propia del autor,
1. R
R es uno de los lenguajes más exigentes para el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Desarrollado en la década de 1990, es un lenguaje de código abierto que tiene implicaciones en estadísticas, visualización de datos y análisis de datos. Proporciona gráficos con calidad de publicación bien diseñados que incluyen fórmulas y símbolos matemáticos según los requisitos.
2. Python
Python es el mejor lenguaje para aprender si está buscando adquirir habilidades en áreas relacionadas con el aprendizaje automático debido a su simplicidad y extensiones eficientes. Debes verificar los cursos de aprendizaje automático en línea que están disponibles hoy y es probable que el que elija use Python como el idioma preferido.
3. Java
Java es un lenguaje bien conocido desde principios de la década de 1990, y permite a los desarrolladores de aplicaciones escribir una vez, ejecutar en cualquier lugar y en todas las plataformas que admiten Java sin necesidad de volver a compilarlo. Sun Microsystems lanzó la primera implementación pública como Java 1.0 en 1996.
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4. C++
C y C++ son los lenguajes que existen desde hace décadas, y es posible que los vea en las habilidades requeridas en los perfiles de trabajo de aprendizaje automático junto con otros lenguajes más populares para el aprendizaje automático. C++ es más eficiente que la mayoría de los otros lenguajes y bibliotecas importantes como TensorFlow y Torch se implementan en C++ bajo el capó; de hecho, muchas empresas implementan sus algoritmos de aprendizaje automático en C++.
5. Scala
Scala es un lenguaje que a menudo resulta beneficioso para los científicos de datos y los especialistas en aprendizaje automático. Scala tiene el mismo modelo de compilación que Java y C #, es decir, la compilación separada y la carga dinámica de clases para que el código de Scala pueda llamar a las bibliotecas de Java.
Agrega una gran cantidad de características en comparación con Java y tiene algunas diferencias fundamentales en su modelo subyacente de expresiones y tipos, que hacen que el lenguaje sea teóricamente más limpio y eliminan varios casos de esquina en Java.
Es imprescindible el aprendizaje de estos lenguajes de Programación para mejorar en nuestra especialización en Ciencia de Datos.