Los 7 mejores lenguajes de programación para IA
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Los 7 mejores lenguajes de programación para IA

Los 7 mejores lenguajes de programación para IA

La Inteligencia Artificial (IA) es la tecnología de moda, aunque su implementación no es sencilla. Para conseguirlo, es importante contar con profesionales especializados que conozcan los mejores lenguajes de programación para IA. Y es que la IA trata de dar vida a las computadoras para que puedan realizar acciones inteligentes. No tratan de sustituir el trabajo humano, sino de imitarlo para facilitar la ejecución de tareas. En este sentido, muchas empresas están buscando a expertos para generar nuevos servicios basados en IA.

En Sunqu somos expertos en este tipo de lenguajes de programación y te aconsejamos para que puedas implementarlos en tu perfil profesional:

Los mejores lenguajes de programación para IA

Aunque existen infinidad de herramientas para este fin, veremos los lenguajes de programación para IA más recomendados. Si estás interesado en llevar a cabo un proyecto de automatización, te aconsejamos dar uso de los siguientes lenguajes, puesto que te facilitarán la tarea:

  • PYTHON: Python es uno de los lenguajes más utilizados para configurar IA. Su simplicidad y las filosofías DRY (Don’t Repeat Yourself) y RAD (Rapid Application Development) en las que se basa lo convierten en un candidato ideal. Puede utilizarse tanto para estructurar datos como para generar algoritmos de IA. Además, dispone de un catálogo de librerías muy extenso que permite hacer realidad cualquier tipo de proyecto. Ningún soporte se resiste a Python, puesto que sirve para trabajar en aplicaciones de todo tipo, sean mobile, web, data science o IA.
  • R: R dispone de paquetes de programación muy numerosos. Algunos de ellos se utilizan en el ámbito del Machine Learning, como RODBC. Para garantizar la funcionalidad de la IA, implementan algoritmos de aprendizaje automático. Se trata de uno de los mejores lenguajes para analizar y tratar con datos. Por ello, es posible crear buenas IA con finalidades estadísticas.
  • LISP: Desde su nacimiento en 1958 de la mano de John McCarthy, Lisp no ha dejado de crecer. De hecho, su creador trabajó en el MTI junto a Marvin Minsky, uno de los padres de la Inteligencia Artificial. Lisp trabaja con expresiones simbólicas y prototipado, herramientas útiles en el campo del Machine Learning. Además, se utiliza en proyectos como CYC, cuyo objetivo es permitir a las aplicaciones basadas en IA ejecutar razonamientos similares a los humanos.
  • PROLOG: Suele utilizarse en proyectos médicos y para diseñar sistemas de IA especializados. Se trata de un lenguaje de referencia en el entorno de la ingeniería. Una de sus funcionalidades más destacadas es que permite automatizar el backtracking, que consiste en buscar errores y retroceder hasta el punto anterior para tomar otra alternativa. Para conseguir esto, se basa en estructuras de datos arbóreas que facilitan la búsqueda de patrones. Todas estas características combinadas convierten este lenguaje en uno de los más flexibles.
  • JAVA: Java es un lenguaje de programación orientado a objetos que posee todas las herramientas necesarias para trabajar en proyectos de Inteligencia Artificial. Las características más destacadas de Java son la transparencia, la mantenibilidad y la portabilidad. Permite codificar algoritmos muy fácilmente y es un lenguaje escalable. Teniendo en cuenta que una IA está basada en gran medida en estos algoritmos, Java es una muy buena opción. Además, dispone de interfaces de datos muy atractivas para mejorar la experiencia del usuario. Si tenemos alguna duda, dispone de una nutrida comunidad de usuarios que pueden ayudarnos.
  • C++: De C++ se dice que es el lenguaje de programación más rápido del mundo. En este sentido, se trata de uno de los mejores lenguajes de programación para IA, puesto que esta tecnología requiere de ejecuciones y tiempos de respuesta rápidos. C++ convierte el código creado por el usuario en datos legibles para las máquinas, cosa que lo convierte en una opción muy eficiente.
  • TORCH: Torch no es únicamente un lenguaje de programación. También es una librería de Machine Learning y un framework de computación científica. Provee de un amplio rango de algoritmos para el aprendizaje automático y se basa en LuaJIT. Este lenguaje aprovecha toda la potencia de la GPU para trabajar en Inteligencia Artificial.

 

Hay que recordar que, aunque la gran cantidad de lenguajes disponibles pueda confundir a los profesionales, no todos son válidos para trabajar con IA. Los lenguajes de programación para IA deben ofrecer flexibilidad, puesto que esta tecnología debe adaptarse a los cambios para seguir aprendiendo de sí misma y de los estímulos que recibe. Por ello, aunque todos los lenguajes tienen sus ventajas, debemos recordar siempre que la elección depende enteramente del programador y de sus habilidades.

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