Le potenzialità di JAVA nel mondo della programmazione AI

Java è un linguaggio di programmazione ad alto livello, orientato agli oggetti e basato su classi, ormai disponibile da 28 anni. Nonostante questo, resta uno dei più impiegati per lo sviluppo di applicazioni mobili, web e desktop, giochi e siti web, grazie alla sua versatilità e alle tante funzionalità offerte. Ulteriori utilizzi, forse meno conosciuti, comprendono: applicazioni scientifiche, simulazioni e analisi dei dati, creazione di strumenti di sviluppo (IDE, Integrated Development Environment), scripting e automazione. Con l’avvento e la diffusione dell’intelligenza artificiale, però, le sue applicazioni sono destinate a crescere ancora. Per imparare ad utilizzarlo partendo dalle basi, puoi seguire il corso offerto da Deep Learning Italia: oltre 8 ore di formazione online dedicate agli elementi fondamentali del funzionamento di questo framework di sviluppo software consolidato e diffuso.

Java e programmazione AI: tutto quello che c’è da sapere

Le caratteristiche di Java, insieme agli strumenti e alle librerie a cui garantisce accesso, lo rendono un linguaggio ricco di potenzialità per la programmazione AI. In molti casi, viene addirittura indicato come il miglior linguaggio per progetti di intelligenza artificiale, soprattutto quando si tratta di creare soluzioni di apprendimento automatico, reti neurali artificiali, algoritmi di ricerca, sistemi multi-robot e programmazione genetica.

Nel dettaglio, i suoi principali punti di forza per la programmazione AI comprendono:

scalabilità e affidabilità;
capacità di risolvere compiti complicati rappresentando entità e processi complessi del mondo reale in modo naturale e intuitivo;
portabilità dovuta alla JVM (Java Virtual Machine), che permette di accedere alle applicazioni AI da diverse infrastrutture;
semplificazione della scrittura di algoritmi, facilitando lo sviluppo di soluzioni AI;
debugging del codice agevole;
garbage collecting integrato, che rende più semplice la gestione della memoria e delle risorse;
numerosi strumenti e librerie per l’intelligenza artificiale, tra cui Apache OpenNLP, Deeplearning4j, RapidMiner e Weka;
facilità di integrazione con altre tecnologie e linguaggi, tra cui Python;
supporto per la programmazione parallela e distribuita grazie a librerie e framework come Apache Hadoop e Apache Spark;
alto livello di sicurezza, che lo rende adatto allo sviluppo di applicazioni AI con un alto livello di protezione dei dati;
facilità di manutenzione delle applicazioni adeguatamente documentate, dovuta a precise capacità di programmazione.