O que é a inteligência artificial?
A inteligência artificial (IA) é o conjunto de diversas tecnologias que são capazes de simular ações humanas de maneira rápida e assertiva. Testes de raciocínio, análise para tomada de decisões e automatização de tarefas são algumas das funções da inteligência artificial.
Podemos dizer que a IA é uma ciência da computação cujo objetivo principal é usar a tecnologia para o progresso. Existem diversas linhas de estudo da inteligência artificial: jogos, robótica, reconhecimento de voz e escrita, linguagem de programação, etc.
Qual a melhor linguagem?
Python é uma das melhores linguagens para inteligência artificial por conta de sua sintaxe simples e ótima legibilidade, permitindo uma testagem rápida de algoritmos complexos de machine learning. Além disso, possui boas ferramentas de trabalho colaborativo, como o Google Colab e Jupyter Notebooks.
Ela é muito utilizada também pela análise de dados associada ao big data, dentro do campo da ciência de dados. Ela não serve somente para aplicações de back-end, sendo também aplicada no desenvolvimento web e tarefas de front-end ou full stack.
Conta com várias bibliotecas específicas para inteligência artificial. Pacotes como NumPy, Scipy, scikit-learn e matplotlib são usados como bases dos projetos de IA. Para fins gerais, temos ainda o SimpleAI e EasyAI. A disponibilidade desses materiais torna Python uma das melhores linguagens para inteligência artificial.
Dentro do machine learning, a biblioteca PyBrain se destaca por ser flexível, simples e efetiva. Já quando precisamos lidar com processamento de linguagem humana ou análise de textos, a NLTK é a biblioteca ideal, disponível para Windows, MacOS e Linux.
Outro ponto positivo é que Python é versátil: não depende de uma plataforma específica. Códigos escritos em Python podem rodar em quase todos os sistemas operacionais, como Windows, Linux, Mac OS e Unix. Para fazer a portabilidade entre plataformas, é preciso somente alterar poucas linhas de código.
Muitos programadores escolhem Python também por suas opções de visualização gráfica de resultados. Quando trabalhamos com áreas complexas dentro da inteligência artificial, como machine learning e deep learning, muitas vezes precisamos visualizar os conceitos para entendê-los melhor.
Para isso, Python conta com várias bibliotecas que possibilitam a criação de gráficos e histogramas. Assim, podemos ter uma compreensão e visualização melhor do desempenho do código.
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