Los 7 mejores lenguajes de programación para el desarrollo de IA en 2024

El desarrollo de IA se ha convertido en un nuevo murmullo en el mercado. Y ayudaría si tiene alguna aclaración sobre cómo elegir el correcto, ya que hay muchos lenguajes de programación. Por lo tanto, lo ayudaremos a elegir el idioma correcto para ayudarlo a crecer en su campo.

Este artículo ha mencionado la principales lenguajes de programación e identificó aquellos con el desarrollo de IA más adecuado. Mientras lee el artículo, recuerde que la IA es una innovación que se volverá más inteligente con el tiempo.

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Los 7 mejores lenguajes de programación para el desarrollo de IA

A continuación se encuentran los 7 mejores lenguajes de programación para el desarrollo de IA en nuestra lista. Hemos explicado cada lenguaje de programación con sus características y su uso. Para sumergirnos en más lenguajes de programación, debemos comenzar con cada lenguaje:

1. JAVA

Java es un lenguaje de programación popular utilizado ampliamente en el desarrollo de aplicaciones de alto nivel y es conocido por su portabilidad, confiabilidad y seguridad, lo que lo convierte en uno de los mejores opciones para el desarrollo de IA.

Una de las principales características de Java es que es independiente de la plataforma. Esto convierte a Java en una de las opciones perfectas para crear aplicaciones que deben implementarse en múltiples plataformas.

Hay principalmente 4 tipos diferentes de Java que se nombran de la siguiente manera:

En el campo de la IA, Java se utiliza a menudo en la desarrollo de sistemas de IA de nivel empresarial debido a su confiabilidad, seguridad y portabilidad. Tambien es comúnmente utilizado en el desarrollo de aplicaciones de Android que incorporan funciones de IA, como reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural.

2. pitón

Python es un lenguaje de programación popular diseñado por Guido van Rossum y ampliamente utilizado en IA. Es un lenguaje de propósito general de alto nivel conocido por su inteligibilidad y legibilidad, lo que lo convierte en una excelente opción para principiantes y usuarios avanzados.

Python fue inaugurado el 20 de febrero de 1991, y desde entonces ha ganado una comunidad grande y activa, lo que significa que hay muchas bibliotecas y marcos disponibles para usar en proyectos de IA. Algunas bibliotecas populares de Python para IA incluyen TensorFlow, PyTorch y sci-kit-learn.

Además de estas bibliotecas, existen muchas otras herramientas y marcos disponibles para el desarrollo de IA en Pythoncomo OpenCV para visión artificial y NLTK para procesamiento de lenguaje natural.

3. JavaScript

JavaScript es un lenguaje de programación principalmente diseñado para construir aplicaciones web. Fue diseñado por brendan eich y se ha vuelto cada vez más popular para hacer aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en los últimos años debido a la disponibilidad de bibliotecas dinámicas de JavaScript y marcos potentes como TensorFlow.js y Brain.js.

JavaScript se hizo realidad el 4 de diciembre de 1995 y comprendía varias características que lo convierten en el mejor lenguaje de programación para IA.

Primero, es un lenguaje tipado dinámicamente, lo que significa que el tipo de una variable se determina en tiempo de ejecución en lugar de en tiempo de compilación. Esto facilita la escritura de código que sea flexible y pueda manejar una amplia variedad de tipos de datos.

Hay numerosas formas en que se puede usar JavaScript para crear aplicaciones de IA. Un enfoque común es usar JavaScript para crear modelos de aprendizaje automático que se puedan entrenar para reconocer patrones en los datos. Estos modelos luego se utilizan para hacer predicciones o clasificar datos en tiempo real. JavaScript también puede crear chatbots y otras aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP).

4. Julio

Julia es un lenguaje de programación de alto nivel y alto rendimiento. utilizado para la informática técnica, con entornos informáticos técnicos fáciles de usar.

fue específicamente diseñado y desarrollado por Alan Edelman, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski y Viral B. Shah para ser utilizado para computación numérica y científica y tiene varias características que lo hacen muy adecuado para este tipo de aplicaciones.

Julia nació en 2012. Está diseñado para ser tan rápido como C y Fortran sin dejar de ser fácil de usar y leer. Julia logra esto al compilar el código en lenguaje de máquina en tiempo de ejecución, usando la compilación JIT.

Julia comprende varias bibliotecas y paquetes, lo que facilita la creación de aplicaciones en una gama más amplia de áreas. Estas bibliotecas incorporan herramientas para aprendizaje automático, visualización de datos, trabajo con grandes conjuntos de datos, etc.

5. LISP

Lisp es un lenguaje de programación que fue desarrollado por primera vez en 1960 y diseñado por John McCarthy; conocido por su uso de expresiones S, que son tipos de estructuras de listas anidadas que se utilizan para representar código y datos. Lisp es más abstracto y accesible para que los usuarios normales lean y escriban que los lenguajes de bajo nivel como el código de máquina.

La característica principal de Lisp es que su código y datos tienen la representación exacta que permite que el código sea tratado como datos, lo que facilita la escritura de programas que pueden manipular y generar otros programas.

Lisp también es un lenguaje de tipo dinámico, lo que significa que el tipo de una variable se determina en tiempo de ejecución en lugar de en tiempo de compilación.

Lisp ha influido en la campo de la inteligencia artificial (IA) y se ha utilizado para crear varias aplicaciones de IA a lo largo de los años. Es particularmente adecuado para construir sistemas expertos y otros tipos de programas de IA que involucran mucho procesamiento simbólico.

6. PRÓLOGO

Prolog es un lenguaje de programación particularmente muy adecuado para crear aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Es un lenguaje de programación lógica.

Prolog es bien conocido por su funcionamiento en la construcción de sistemas especializados, que son programas que evolucionan para imitar las capacidades de toma de decisiones de un experto individual en un dominio particular.

Los sistemas especializados construidos con Prolog pueden tomar decisiones y facilitar recomendaciones basadas en un conjunto de reglas y una base de conocimiento codificada en el programa.

Prolog también se usa con frecuencia para tareas de PNL, como traducción de idiomas y análisis de texto. Es especialmente adecuado para este tipo de tareas debido a su capacidad para manipular datos simbólicos y soporte integrado para estructuras de datos basadas en árboles.

7. ESCALA

Scala es un lenguaje de programación diseñado por Martin Odersky para ser escalable, flexible y fácil de usar. Es un lenguaje de tipo estático, lo que significa que el tipo de una variable debe declararse cuando se crea la variable y ese tipo no puede cambiar.

Esto puede hacer que el código de Scala sea más fácil de depurar y mantener porque detecta ciertos tipos de errores durante el tiempo de compilación en lugar de durante el tiempo de ejecución.

Scala fue diseñado para ser una mejora en el Lenguaje de programación Java que apareció por primera vez el 20 de enero de 2004, y es totalmente interoperable con Java.

Esto significa que el código Scala puede llamar al código Java y viceversa, lo que facilita el uso de Scala en proyectos que tienen código Java existente. Scala también utiliza la licencia Apache 2.0.

Scala facilita a sus usuarios funciones como:

Preguntas frecuentes: los mejores lenguajes de programación para IA

Conclusión – Los mejores lenguajes de programación para IA

Después de minuciosamente revisión de varios lenguajes de programación utilizados en IAnuestro equipo concluye que Python es el lenguaje de programación superlativo para la IA, ya que es fácil de aprender y tiene una gran comunidad de desarrolladores.

Si está pensando en aprender a programar para IA, le sugerimos que use Pitón por sus ventajas para usuarios principiantes y experimentados.

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