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4 linguagens de programação para IA

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A linguagem de programação para IA está se tornando cada vez mais relevante nos dias atuais. Aliás, estudar tudo o que envolve a inteligência artificial é de extrema importância para os profissionais das mais diversas áreas.

Com as tendências do mercado apontando para a crescente adoção dessa tecnologia, compreender a importância e os benefícios de estudar essa área é essencial para se manter atualizado e competitivo no mercado de trabalho.

Ao longo das próximas linhas, vamos conhecer 4 linguagens de programação para IA associadas aos IDEs da JetBrains: Python, Java, C++ e R.

 

Por que estudar programação para IA?

Ao longo dos últimos anos a inteligência artificial vem ganhando espaço nas rodas de conversa, no dia a dia das empresas e nos mais diferentes setores empresariais.

E quem trabalha direta ou indiretamente com isso tem sido convencido de que aprofundar os conhecimentos é o melhor caminho para conquistar boas oportunidades de emprego, dominar a aplicação de novas tecnologias e se desenvolver junto com este mercado em plena expansão.

Para os desenvolvedores, a missão é estudar linguagens de programação de IA para estarem bem-preparados para os desafios que não param de surgir. A JetBrains, empresa referência em diferentes linguagens de programação, possui IDEs e ferramentas para IA que valem a pena conhecer.

Veja quatro linguagens que todo profissional precisa conhecer se quiser trabalhar neste segmento de inteligência artificial:

 

1. Python

A linguagem para IA Python é amplamente utilizada no campo da inteligência artificial por causa da sua simplicidade, flexibilidade e rica biblioteca de recursos. Existem, inclusive, vários IDEs disponíveis para desenvolver projetos de IA em Python, incluindo o PyCharm Professional, CLion e DataSpell, que são IDEs projetados pela JetBrains.

O PyCharm Professional é um IDE popular para o desenvolvimento em Python, incluindo projetos de IA. Ele oferece recursos avançados, como suporte à depuração, análise de código, refatoração e integração com ferramentas populares de IA.

Já o CLion é voltado para o desenvolvimento em C e C++. Embora não seja um IDE específico para Python, é possível usá-lo para desenvolver projetos de IA desde que o ambiente esteja devidamente configurado.

E o DataSpell, por sua vez, é um IDE lançado recentemente pela JetBrains, projetado especificamente para desenvolvimento de IA e ciência de dados. Ele oferece suporte a diversas linguagens, incluindo Python, e possui recursos avançados.

 

2. Java (IntelliJ IDEA Ultimate)

Robustez e portabilidade fazem com que a linguagem para machine learning Java seja amplamente utilizada no campo da IA.

O IntelliJ IDEA Ultimate oferece uma série de recursos avançados para desenvolvimento em Java, incluindo suporte à depuração, análise de código, refatoração e integração com ferramentas populares de IA.

Por meio do IntelliJ IDEA Ultimate, os desenvolvedores podem escrever o código Java para implementar algoritmos de IA, criar modelos de aprendizado de máquina e desenvolver aplicativos inteligentes.

Além disso, o IntelliJ IDEA Ultimate oferece suporte a outras linguagens de programação comumente usadas em IA, como Python e Kotlin.

 

3. C++ (CLion e ReSharper)

Eficiência e capacidade de baixo nível são os diferenciais da linguagem de programação C++. Tanto o CLion quanto o ReSharper são ferramentas poderosas para desenvolvedores que desejam trabalhar com esta linguagem em projetos de IA.

Ambos oferecem recursos avançados, integração com bibliotecas populares de IA e uma experiência de desenvolvimento de alta qualidade. Com esses IDEs da JetBrains, os desenvolvedores podem escrever códigos eficientes em C++ para implementar algoritmos de IA, criar modelos de aprendizado de máquina e desenvolver aplicativos inteligentes.

 

4. R (DataSpell)

O DataSpell é um IDE desenvolvido pela JetBrains projetado especificamente para desenvolvimento em R e ciência de dados. Ele oferece recursos avançados, incluindo suporte a notebooks Jupyter e integração com bibliotecas populares de IA.

Além disso, com o DataSpell é possível visualizar e analisar dados, permitindo que os desenvolvedores explorem e entendam melhor os conjuntos de resultados usados ​​em projetos de IA. O IDE também possui recursos de depuração, análise de código e refatoração, que ajudam a escrever os códigos de maneira mais eficiente e produtiva.

LEIA MAIS: JetBrains facilita rotina de quem trabalha com Kotlin

 

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