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Fernanda Araujo
Fernanda Araujo30/06/2025 18:04
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Desenvolvimento Web com Java e Inteligência Artificial: Uma Jornada Completa

  • #Java
  • #Inteligência Artificial (IA)

▪️Introdução

Java é uma linguagem de programação orientada a objetos e multiplataforma, presente em bilhões de dispositivos ao redor do mundo. Sua versatilidade permite o desenvolvimento de aplicativos, sistemas operacionais para smartphones, softwares empresariais e muitos outros programas amplamente utilizados.

Mesmo após mais de duas décadas de existência, Java continua sendo uma das linguagens mais populares entre os desenvolvedores. Sua estabilidade, comunidade ativa e ampla gama de bibliotecas a tornam essencial para quem deseja seguir carreira em tecnologia. Além disso, com o avanço da Inteligência Artificial (IA), Java mantém sua relevância ao integrar-se com ferramentas modernas como redes neurais, NLP (Processamento de Linguagem Natural), LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) e visão computacional.

▪️ História do Java

Java foi inventado por James Gosling em 1995 enquanto ele trabalhava na Sun Microsystems. Inicialmente concebido como "Oak", o projeto visava a criação de uma linguagem para televisão interativa. Com o tempo, evoluiu para uma linguagem multiplataforma, adotando o nome Java em homenagem ao café indonésio. O lançamento do Java 1.0 em 1996 consolidou a linguagem com o lema "Write Once, Run Anywhere", graças à Máquina Virtual Java (JVM).

▪️ Aplicações Java

  • Desenvolvimento Web: frameworks como Spring e Jakarta EE.
  • Aplicativos móveis: Android é baseado em Java.
  • Sistemas empresariais: soluções escaláveis e seguras.
  • Internet das Coisas (IoT): programação de dispositivos inteligentes.
  • Big Data e Nuvem: integração com plataformas de dados.
  • Jogos: devido à portabilidade e performance.

▪️ Fundamentos da Programação Orientada a Objetos em Java

Princípios da POO

  • Abstração: oculta detalhes e expõe funcionalidades.
  • Encapsulamento: proteção e segurança dos dados.
  • Herança: reuso e extensão de funcionalidades.
  • Polimorfismo: flexibilidade na reutilização de métodos.

Conceitos Básicos

  • Classe, Objeto, Atributo, Método, Variável, Instância
class Carro {
  String marca;
  int ano;
  void acelerar() {
      System.out.println("O carro está acelerando");
  }
}

Multiplataforma e Portabilidade

Java se destaca por sua portabilidade, transformando código em bytecode que pode ser executado em qualquer sistema com JVM instalada. Isso facilita o desenvolvimento para diferentes dispositivos e sistemas.

▪️ Desenvolvimento Web com Java

Tecnologias Principais

  • Servlets e JSP: páginas dinâmicas e controle de requisições.
  • Spring Boot: desenvolvimento simplificado com injeção de dependência.
  • Hibernate: persistência e mapeamento objeto-relacional.
  • Jakarta EE: especificações para aplicações robustas.
  • Microsserviços: modularidade e escalabilidade.
  • Docker e Kubernetes: contêineres e orquestração.

Segurança e Desempenho

Java oferece recursos como criptografia, autenticação e alta performance, sendo ideal para aplicações com tráfego intenso e exigência de proteção de dados.

▪️ IA + Java é uma combinação poderosa

Com o crescimento da Inteligência Artificial, Java tem se adaptado para integrar-se com tecnologias de ponta:

LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala)

Java pode consumir APIs de modelos como ChatGPT, Claude e Gemini para automatizar respostas, gerar texto ou até construir chatbots corporativos. Ferramentas como o OpenAI Java SDK ou o uso de HTTP Clients possibilitam essa integração.

NLP (Processamento de Linguagem Natural)

Através de bibliotecas como Stanford NLP ou Apache OpenNLP, desenvolvedores Java podem:

  • Realizar análise de sentimento
  • Detectar entidades nomeadas (NER)
  • Resumir textos automaticamente
  • Traduzir conteúdos entre idiomas

Redes Neurais com Java

Java suporta frameworks como:

  • DeepLearning4J (DL4J): redes neurais profundas, RNNs, CNNs e mais.
  • ND4J: operações numéricas semelhantes ao NumPy (Python).
  • Encog: IA tradicional e redes neurais simplificadas.

Esses frameworks permitem a construção de modelos de machine learning diretamente em Java.

Visão Computacional

  • OpenCV com JavaCV: reconhecimento facial, análise de imagens, OCR, etc.
  • Aplicações: sistemas de vigilância, acessibilidade, análise de tráfego.

Engenharia de Prompt

Para consumir modelos LLM via APIs, é importante escrever prompts eficientes que maximizem a qualidade da resposta. Isso é chamado de engenharia de prompt.

Exemplo:

String prompt = "Resuma este texto em uma frase: " + texto;

Uma boa prática é combinar Java com LLMs hospedados na nuvem (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, etc), otimizando as respostas com prompts claros e específicos.

▪️ Ambiente de Desenvolvimento

  • JDK: versão atualizada da Oracle ou OpenJDK
  • IDE: IntelliJ IDEA, Eclipse ou VS Code com extensão Java
  • VCS: Git, GitHub, GitLab ou Bitbucket

▪️ Execução Local e na Nuvem

  • Modelo Tradicional: on-premise com servidores físicos
  • Cloud Computing: AWS, Azure, Oracle, GCP com integração CI/CD

▪️ Uso de Contêineres com Docker e Kubernetes

Dockerfile para Java

FROM openjdk:17
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN javac Main.java
CMD ["java", "Main"]

Comandos Docker

docker build -t minha-app-java .
docker run minha-app-java

Arquivo de Deploy Kubernetes

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: java-app
spec:
replicas: 2
selector:
  matchLabels:
    app: java-app
template:
  metadata:
    labels:
      app: java-app
  spec:
    containers:
    - name: java-container
      image: minha-app-java
      ports:
      - containerPort: 8080

▪️Imagem ilustrando como Docker e Kubernetes interagem com aplicações Java

image

Explicando a imagem:

  • Docker: É uma plataforma que permite criar e executar contêineres. Ou seja, o Docker é a ferramenta que possibilita "empacotar" uma aplicação e suas dependências em um contêiner, que pode ser executado em qualquer ambiente que tenha o Docker instalado. Em resumo, o Docker é o responsável por criar e gerenciar os contêineres individuais.
  • Kubernetes:É uma plataforma de orquestração de contêineres. Isso significa que o Kubernetes é usado para gerenciar um grande número de contêineres, especialmente em ambientes de produção. O Kubernetes automatiza tarefas como implantação, escalonamento e gerenciamento de contêineres, garantindo que as aplicações estejam sempre disponíveis e funcionando corretamente. Em outras palavras, o Kubernetes é o "gerente" que organiza e controla os contêineres, que podem ser criados com o Docker.

Em resumo:

  • O Docker cria e executa os contêineres.
  • O Kubernetes gerencia e orquestra os contêineres em grande escala.

Portanto, eles se complementam: o Docker fornece a tecnologia para criar contêineres, e o Kubernetes fornece a infraestrutura para gerenciá-los.

▪️ Importância da Documentação

A documentação oficial do Java (Java SE Docs) e dos frameworks utilizados (Spring, Hibernate, etc) é essencial para manter a qualidade do código e acompanhar atualizações.

▪️ Conclusão

Java é uma linguagem robusta, versátil e moderna, com um ecossistema sólido para o desenvolvimento web. Ao integrar-se com ferramentas de IA — como LLMs, NLP, redes neurais e visão computacional — Java amplia ainda mais seu potencial. A engenharia de prompt, por sua vez, viabiliza aplicações inteligentes no consumo de APIs.

Essa fusão entre Java e Inteligência Artificial abre portas para aplicações inovadoras, escaláveis e inteligentes. Para quem deseja criar sistemas completos, confiáveis e alinhados com o futuro da tecnologia, essa é a combinação ideal.

▪️ Referências

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Comentários (3)
Fernanda Araujo
Fernanda Araujo - 07/07/2025 02:03

Muito obrigada pelo incentivo, e fico feliz em saber que o conteúdo inspirou e despertou curiosidade! 😊

Na minha visão, o uso de Java com IA aplicada a NLP, especialmente com integração a LLMs, deve ganhar cada vez mais espaço.

Isso porque automações inteligentes, assistentes virtuais e análise de dados em linguagem natural estão se tornando essenciais em diversos setores.

E com o avanço das arquiteturas cloudnative e a maturidade de frameworks como Spring Boot, essa integração fica cada vez mais viável, tanto em performance quanto em escala.


DIO Community
DIO Community - 01/07/2025 09:27

Fernanda, que aula completa e inspiradora sobre o poder da união entre Java e Inteligência Artificial! Seu artigo está extremamente bem estruturado e didático, abordando desde fundamentos históricos e arquiteturais até integrações modernas com LLMs, visão computacional e engenharia de prompt, tudo com exemplos práticos e acessíveis para quem deseja aplicar imediatamente no dia a dia.

A forma como você articula conceitos como NLP, redes neurais e contêineres com Java revela uma visão atualizada e estratégica sobre o papel dessa linguagem no cenário da IA moderna. É o tipo de conteúdo que desperta tanto curiosidade quanto confiança para quem está começando ou buscando se aprofundar nessa interseção poderosa entre desenvolvimento web e inteligência artificial.

Na sua experiência, qual desses usos de IA com Java você acredita que terá maior impacto no mercado nos próximos anos?

Rafael Silveira
Rafael Silveira - 01/07/2025 01:31

Muito top, bem detalhado, parabéns e obrigado.

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