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El desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una parte crucial de muchas industrias y aplicaciones en la actualidad. En el mundo del software libre y de código abierto, existen numerosas herramientas potentes y versátiles que facilitan la creación de aplicaciones de IA en la plataforma Linux.

A continuación, presentamos las 10 mejores herramientas de software libre para desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial en Linux:

1. TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google que se utiliza ampliamente para el aprendizaje automático y la construcción de modelos de IA. Ofrece una amplia gama de herramientas y recursos para desarrolladores, incluyendo soporte para redes neuronales profundas y técnicas de aprendizaje profundo.

2. Keras

Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo de alto nivel que funciona sobre TensorFlow. Facilita la creación rápida de modelos de IA con una sintaxis simple y modular, lo que la hace ideal para prototipos y experimentación en proyectos de IA.

3. PyTorch

PyTorch es otro marco de aprendizaje profundo popular que ofrece flexibilidad y velocidad en el desarrollo de modelos de IA. Es conocido por su capacidad de realizar cómputos en GPU de manera eficiente, lo que lo hace ideal para tareas intensivas en recursos.

4. Scikit-learn

Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático en Python que proporciona herramientas simples y eficientes para análisis de datos y modelado predictivo. Es especialmente útil para tareas de clasificación, regresión, clustering y preprocesamiento de datos.

5. OpenCV

OpenCV es una biblioteca de visión por computadora de código abierto que ofrece una amplia gama de herramientas para procesamiento de imágenes y videos. Es esencial para aplicaciones de IA que involucran análisis de imágenes, reconocimiento facial, seguimiento de objetos, entre otros.

6. Pandas

Pandas es una biblioteca de análisis de datos en Python que facilita la manipulación y limpieza de datos estructurados. Es ampliamente utilizada en proyectos de IA para la preparación y transformación de datos antes de entrenar modelos.

7. NumPy

NumPy es una biblioteca fundamental para computación numérica en Python. Proporciona estructuras de datos como arrays y matrices, así como funciones para operaciones matemáticas avanzadas, lo que la hace esencial para el procesamiento de datos en proyectos de IA.

8. SciPy

SciPy es una biblioteca que se basa en NumPy y ofrece herramientas adicionales para cálculos científicos y técnicas numéricas avanzadas. Es útil para tareas como optimización, álgebra lineal, integración numérica y procesamiento de señales, todas importantes en proyectos de IA.

9. Apache Spark

Apache Spark es un marco de procesamiento de datos distribuido que proporciona capacidades para el procesamiento de grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Es especialmente útil para aplicaciones de IA que requieren análisis de datos a escala.

10. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook es una herramienta de desarrollo interactiva que permite crear y compartir documentos que contienen código, visualizaciones y texto explicativo. Es ampliamente utilizado en proyectos de IA para el prototipado rápido, la visualización de resultados y la colaboración en equipo.

Estas herramientas de software libre proporcionan una base sólida para el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial en la plataforma Linux. Con su potencia y versatilidad, los desarrolladores tienen a su disposición un conjunto completo de herramientas para crear aplicaciones de IA innovadoras y eficientes.

Fuente: www.somoslibres.org

Si antes de terminar el año 2022 vimos que JavaScript y las tecnologías web se erigían como las más populares entre los usuarios de Stack Overflow y que Rust es el que más interés despierta, en el mundo empresarial las cosas son algo distintas, ya que según informe titulado “The State of Tech Hiring in 2023” y realizado por el personal TI de CodinGame y CoderPad, los tres lenguajes de programación más demandados por las empresas son JavaScript, Java y Python. Los que hayan seguido la trayectoria del sector de la programación en los últimos años posiblemente pensarán que este resultado es “más de lo mismo”.

Sin embargo, y aunque JavaScript, Java y Python sean los lenguajes más demandados, el informe recalca que la oferta de profesionales que disponen de esos conocimientos supera a la demanda, o lo que viene a ser lo mismo, hay más programadores de JavaScript, Java y Python que puestos disponibles en las empresas para ellos.

Entre los lenguajes cuya demanda supera a la oferta disponible destacan TypeScript, Swift, Scala, Kotlin y Go, mientras que a nivel de frameworks los conocimientos más demandados por las empresas son Node.js, React y .Net Core dentro de otro contexto en el que la demanda supera a la oferta. Viendo la presencia de TypeScript, Node.js y React, parece que JavaScript se ha convertido en la tecnología más demandada en el sector empresarial, aunque posiblemente sorprenda un poco que Angular vaya a la baja.

Las tres habilidades que más desean adquirir los desarrolladores de software en el año 2023 son desarrollo web, inteligencia artificial/aprendizaje automático y desarrollo de videojuegos. Esto contrasta un poco con las tres principales habilidades que los reclutadores quieren contratar: desarrollo web, DevOps y desarrollo de software de bases de datos.

Un detalle sorprendente es que, según el informe, un tercio de los encuestados ha respondido que se siente más seguro que el año pasado y otro 41% que su situación no ha cambiado. Esto choca con la tradicional volatilidad del sector y los despidos de porcentajes importantes de las plantillas que están llevando a cabo muchas multinacionales debido al bajón de la demanda ocurrido tras acabarse la pandemia. Los principales problemas que afrontan los desarrolladores en sus puestos de trabajo son los cambios de horario sin planificación, una dirección poco clara y la falta de conocimientos técnicos por parte de los miembros de su equipo.

Otro punto interesante es el nivel formativo de los desarrolladores, ya que el 59% carece de un grado universitario en informática y casi un tercio se considera, ante todo, autodidacta. El principal formato de trabajo es aquel que combina teletrabajo y presencia en la oficina, con tan solo un 15% que trabaja a tiempo completo de manera presencial. Por otro lado, el desarrollo freelance se está haciendo cada vez más popular.

El informe The State of Tech Hiring in 2023 fue publicado el 10 de enero y ha sido realizado a partir de una encuesta en la que participaron 14.000 profesionales de diferentes países. Además de los datos mostrados, también ofrece una visión de cómo puede funcionar el sector de la programación a nivel laboral durante el año 2023.

Fuente: www.muylinux.com

Santiago Piccinini es el desarrollador principal de Cyclope en la actualidad. Además es socio de Código Sur y coordina el desarrollo tecnológico de esta organización. Pillku dialogó con Santiago para presentar un aspecto más desde lo técnico, desde el desarrollador o desarrolladora. Un repaso por los puntos que para él destacan en el proceso de desarrollo de Cyclope como software libre.

Pillku: ¿SAn, contanos qué es Cyclope GPL?

SAn Piccinini: Cyclope es un sistema que permite realizar un sitio web y manejar su contenidoCMS. Es completamente Software Libre, tiene una importante lista de funcionalidades que crecen mes a mes, y está pensado para ser la solución web para organizaciones y comunidades de nuestra América Profunda.

Cyclope está escrito en Python, utilizando el framework Django. Actualmente está en producción en cientos de sitios, uno de ellos es mismo sitio de la revista Pillku. Se puede crear un sitio demo completo, con solo un comando, desde el cual realizar un nuevo sitio es muy rápido y sencillo.

Pillku: ¿Cuáles son las características de Cyclope que lo hacen diferente a otras opciones?

SAn: Por un lado, el hecho de estar pensado para organizaciones nos permite enfocarnos en ese caso de uso, que sea amigable y productivo. Por otro lado pensamos en nosotros los desarrolladores y las desarrolladoras: no nos resulta productivo, ni nos divierte, agregar funcionalidades a un sitio haciendo 200 clicks en una interfaz gráfica. En cambio, preferimos usar un lenguaje potente, como Python, y un marco claro, como Django, para extender la funcionalidad y crear nuevos tipos de contenido y vistas, y que luego sólo sean uno ó dos clicks en la interfaz web administrativa.

Pillku: ¿Cómo lo están desarrollando?

SAn: Hacemos uso de las técnicas más extendidas dentro de la comunidad de Software Libre: unalista de correos, un sistema de tickets, un repositorio de código y un canal de chat #cyclope en FreeNode.

Con estas herramientas facilitamos la participación a cualquier desarrollador o desarrolladora que quiera sumarse a la comunidad de Cyclope. Además de trabajar a distancia, también realizamos sprints, jornadas de trabajo, donde por uno o varios días nos juntamos a programar codo a codo. Es una excelente oportunidad para avanzar y mejorar Cyclope como también para conocernos y soñar juntos nuevas ideas.

¿Por qué hacer otro CMS cuando abundan tantos en el mercado?

SAn: Cada CMS tiene sus ventajas y desventajas y un target de uso. Algunos son muy específicos, como WordPress, otros mucho más genéricos como Drupal. La tecnología en la cuál están basados también importa. Nos encontramos con que no existía un CMS pensado y desarrollado por y para organizaciones y comunidades. Que fuera versátil para desarrollar, pero de fácil uso para quienes trabajan día a día cargando notas o artículos; que el desarrollador del sitio pudiera utilizar un lenguaje potente y productivo, y quizás su lenguaje favorito, en este caso Python, para crear nuevas funcionalidades; que participara de un ecosistema de Software libre como el de Python y Django contribuyendo pequeños módulos y aplicaciones reutilizables para toda la comunidad.

¿Cuáles son las ventajas de Cyclope sobre, por ejemplo, Drupal o Joomla?

SAn: Tecnológicamente hablando, utilizan plataformas muy distintas, Drupal y Joomla están escritos en PHP, Cyclope en cambio en Python. Una de las ventajas más importantes es que como utilizamos el framework web Django, el más extendido dentro de Python, y gran parte de la funcionalidad de Cyclope proviene del ecosistema de la comunidad de Django. Al momento utilizamos más de 20 aplicaciones Django, y en varias hemos contribuido con mejoras o correcciones, por lo que la retroalimentación es muy buena.

Santiago (SAn) Piccinini, además nos entregó una lista rápida
que hizo sobre las características más notables de Cyclope. Aquí la reproducimos.

Fuente: www.pillku.org