¿Te gustaría aprender a programar Inteligencia Artificial? Esta nueva disciplina está ya implantada y va creciendo de forma exponencial en nuestras vidas, por lo que precisa de profesionales formados. En este artículo conocerás qué lenguajes de programación de Inteligencia Artificial (IA) son los más usados y requeridos en el sector. ¡Sigue leyendo y encontrará toda la información sobre tu pasión!

Antes de explicarte cuáles son los principales lenguajes de programación de inteligencia artificial, es necesario que entiendas a la perfección qué es la Inteligencia Artificial.

Entendemos como inteligencia artificial el resultado de un modelo de programación que nos permite crear una realidad paralela en la que interactuar en un modo 360. La inmersión del usuario es clave para disfrutar de todas las funcionalidades derivadas de la programación de las diferentes aplicaciones de inteligencia artificial.

Es decir, la inteligencia artificial nos permite sacar conclusiones de un modelo gracias a que un algoritmo encuentra una serie de patrones similares. Esos patrones definen un modelo aplicable a otras situaciones.

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Python: el lenguaje de programación de Inteligencia Artificial estrella

Python es quizás el mejor candidato en cuanto a lenguajes de programación si queremos centrarnos en Inteligencia Artificial. Basado en dos filosofías específicas, consigue hacer sencilla la tarea de programar. Se trata de las siguientes:

  • Filosofía DRY: las siglas significan “no te repitas” (Don’t Repeat Yourself), una ayuda para programar muy significativa.
  • Filosofía RAD: en este caso se refiere al “desarrollo rápido de aplicaciones” (Rapid Application Development).

Python es, además, un lenguaje de código abierto por lo que tendrás un acceso más cercano y completo a todas sus funcionalidades. Y es que una de las ventajas es que existe una gran comunidad que crea paquetes que puedes ir aplicando en el lenguaje.

Si quieres aprender a programar con este lenguaje, no dejes escapar nuestro curso de Python, una formación centrada en inteligencia artificial. ¡Te encantará!

El lenguaje R: otro gran aliado de la inteligencia artificial

Si bien R se puede entender como un lenguaje de programación de inteligencia artificial, destaca realmente su capacidad para realizar análisis estadísticos y gestión de big data.

R es un lenguaje que está en constante actualización gracias también a la enorme comunidad que ha generado el hecho de que sea open source, es decir, de código abierto. Destaca su potente utilidad para la representación gráfica de datos exportables a diferentes formatos como pdf, bitmap, png, jpeg…

El lenguaje R es verdaderamente valioso si estás pensando en programar aplicaciones de inteligencia artificial adaptadas a temas estadísticos o de big data.

Java: programación orientada a objetos

Java está considerado el lenguaje de programación más popular de todo el mundo. Así lo dice el Índice TIOBE en su ranking del 2018. Y es que encontrarás múltiples aplicaciones, softwares e incluso páginas web que necesitan Java para funcionar correctamente.

Java es un lenguaje pensado para la programación de objetos en cuanto a la inteligencia artificial se refiere. Además, dispone de varias interfaces de datos pensadas para mejorar la experiencia del usuario. Saber programar Java te abrirá también numerosas puertas en el mundo de la informática.

Lenguaje C++: interesante complemento para Python

La mayor cualidad del lenguaje C++ es que es el más rápido del mundo. ¿Por qué es tan valioso para la Inteligencia Artificial? Porque se trata de una disciplina que requiere de respuestas de acción rápidas, algo que es pan comido para una programación realizada con C++.

Una aplicación programada con Python para inteligencia artificial puede integrarse en el lenguaje C++ y así incrementar la velocidad de ejecución o tiempo de respuesta.

Prolog: inteligencia artificial en el sector médico

¿Sabías que una de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial es la medicina? Pues Prolog es el lenguaje de programación elegido para diseñar proyectos médicos. Destaca su capacidad para automatizar el backtracking, un sistema que permite buscar errores y retroceder en el proceso para solucionarlos.

Es, sin lugar a dudas, uno de los lenguajes de programación de Inteligencia Artificial con mayor flexibilidad que existen.

Julia: alto rendimiento para el cálculo intensivo en IA

Julia es un lenguaje de programación diseñado para cálculos científicos y numéricos de alto rendimiento, lo cual lo convierte en una opción destacada para aplicaciones de inteligencia artificial que requieren eficiencia y escalabilidad. Esto es posible gracias a sus principales características:

  • Velocidad comparable a C y Fortran.
  • Sintaxis simple y amigable para desarrolladores.
  • Soporte nativo para operaciones de álgebra lineal y computación paralela.
  • Integración con Python, R y otros lenguajes.
  • Frameworks especializados como Flux.jl para aprendizaje automático.

Una de las principales fortalezas de Julia en la programación para IA es su capacidad de combinar la velocidad de lenguajes como C o Fortran con la facilidad de uso de lenguajes interpretados como Python.

A pesar de ser relativamente joven, Julia está ganando popularidad en comunidades académicas y de investigación gracias a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y algoritmos complejos de manera eficiente.

JavaScript: creando aplicaciones web inteligentes

JavaScript, conocido principalmente como el lenguaje de la web, ha ampliado sus ámbitos de aplicación en el desarrollo de inteligencia artificial, gracias a frameworks y bibliotecas modernas como TensorFlow.js y Brain.js.

Gracias a estas herramientas se pueden implementar y entrenar modelos de aprendizaje automático directamente en navegadores o entornos de servidor con Node.js. Además, la capacidad que tiene para trabjaar en el lado del cliente da la oportunidad de crear aplicaciones de IA en tiempo real. 

JavaScript se puede emplear para crear apps de reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y sistemas de recomendación, todo sin necesidad de enviar datos al servidor.

Sin embargo, no es tan rápido como lenguajes diseñados específicamente para el desarrollo de IA, como Julia o Python. Eso sí, las mejoras continuas en motores de JavaScript y bibliotecas optimizadas están cerrando esta brecha, haciéndolo una opción viable para muchos proyectos de IA ligeros o distribuidos.

Scala: un lenguaje multiparadigma que potencia el desarrollo de IA

Scala es un lenguaje multiparadigma que combina programación funcional y orientada a objetos, ofreciendo un entorno flexible para proyectos de inteligencia artificial distribuidos y escalables. Sus principales características hacen que sea bastante usado para el desarrollo de IA:

  • Integración nativa con la JVM y ecosistema Java.
  • Potente modelo de concurrencia basado en actores con Akka.
  • Biblioteca Apache Spark para aprendizaje automático distribuido.
  • Soporte para inmutabilidad y programación funcional.
  • Ideal para aplicaciones de big data y sistemas de IA en tiempo real.

Scala también ofrece características avanzadas de programación funcional, como la inmutabilidad, las expresiones lambda y el manejo eficiente de estructuras de datos, que son ideales para desarrollar algoritmos de IA de manera elegante y concisa.

Aunque Scala puede ser percibido como más complejo que otros lenguajes, su potencia y versatilidad lo hacen atractivo para proyectos que requieren un alto nivel de personalización y rendimiento.

Lisp: pionero en la programación para IA

Lisp es uno de los lenguajes de programación más antiguos y tiene un legado profundo en el desarrollo de inteligencia artificial. Creado en 1958, fue diseñado específicamente para facilitar la manipulación de símbolos y listas, características fundamentales para la programación simbólica, que es la base de muchos sistemas de IA tempranos.

Aunque hoy en día su uso ha disminuido en comparación con lenguajes más modernos, Lisp sigue siendo relevante en ciertos nichos de la IA, particularmente en proyectos académicos o en áreas donde la capacidad de personalización y el poder expresivo del lenguaje son críticos.

Haskell: un enfoque funcional para sistemas de IA robustos

Haskell es un lenguaje puramente funcional que destaca por su precisión matemática y robustez, lo que lo hace ideal para el desarrollo de algoritmos complejos y modelos probabilísticos en inteligencia artificial:

  • Enfoque en inmutabilidad y programación declarativa.
  • Sistema de tipos fuerte y estático.
  • Eficiencia en el manejo de concurrencia y paralelismo.
  • Bibliotecas como HLearn y Aivika para aprendizaje automático.
  • Especialmente utilizado en proyectos académicos y experimentales.

Este sistema de programación para IA tiene una buena capacidad para manejar concurrencia de manera eficiente, lo cual lo hace apto para aplicaciones de IA que requieren procesamiento paralelo, como simulaciones y análisis de datos a gran escala.

Sin embargo, su curva de aprendizaje más pronunciada y su menor adopción en la industria lo limitan principalmente a proyectos académicos y experimentales, aunque aquellos que lo adoptan encuentran una herramienta poderosa y expresiva para resolver problemas complejos de IA.

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Como ya te adelantábamos, formarse para trabajar con Inteligencia Artificial te garantiza crecer profesionalmente en una disciplina que ha llegado para quedarse. En Tokio School solemos estar muy al tanto de las novedades en el sector de las nuevas tecnologías, por eso no nos lo pensamos ni un segundo el crear el curso de inteligencia artificial.

En él aprenderás de los mejores profesionales de esta disciplina, que te acompañarán a lo largo de un temario de lo más completo.

Además, no solo recibirás formación teórica, sino que te facilitaremos el acceso a un programa de prácticas en empresas del sector. La mejor forma de afianzar lo aprendido y darse a conocer en un entorno laboral.

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