JAVA COM IA: 5 PROJETOS PARA INICIANTES QUE VÃO ALAVANCAR SEU PERFIL

Programando com IA e Machine Learning

Você sabia que é possível criar projetos de inteligência artificial usando Java, mesmo sendo iniciante? Neste artigo vou te introduzir 5 projetos para alavancar seu perfil e que você pode postar no seu GitHub! Venha conferir comigo essas ideias e um pouco do conceito de IA em Java.

Por que usar Java com Inteligência Artificial?

Quando falamos em IA, muita gente pensa logo em Chat GPT ou Python, que é mais conhecido em utilizar IA e Machine Learning. Mas o que muita gente não sabe é que Java também é uma excelente opção para trabalhar com inteligência artificial.

Além de ser uma linguagem robusta, orientada a objetos e com grande presença no mercado e em grandes empresas, o Java possui bibliotecas muito boas para machine learning, deep learning e análise de dados. Algumas delas são:

• Weka: ótimo para experimentos com classificação e clustering.
• Deeplearning4j: permite criar redes neurais complexas.
• Neuroph: simples e ideal para quem está aprendendo.

E o melhor de programar com IA é que é possível fazer muita coisa legal com pouco código e é isso que vou te mostrar agora.

Você pode consultar documentações do Weka, Deeplearning4j e Neuroph no tópico de links. Assim como pode encontrar downloads de datasets como o Iris e guias de construção e implementação de IA e Machine Learning da CodingTechRoom.

5 Projetos de IA com Java para Você Começar Hoje

A ideia aqui é te dar um ponto de partida, não precisa ser um expert. Os exercícios podem ser feitos com pouco conhecimento técnico e lendo um pouco de documentação. O importante é entender o funcionamento, experimentar e se aprimorar.

1. Classificador de Flores com Weka e o dataset Iris

Esse é um clássico dataset que usei para muitos exercícios em meu bootcamp de análise de dados. Você pega um conjunto de dados com características de flores (largura da pétala, comprimento da sépala, etc) e treina um algoritmo para dizer de qual espécie ela é.

O que você aprende:

• Carregar datasets no Java
• Usar um algoritmo de classificação
• Interpretar os resultados

O que você vai precisar:

• Java JDK instalado
• Biblioteca Weka
• Dataset iris.arff

Passo a passo:

1. Baixe a biblioteca Weka do site oficial e adicione ao seu projeto.
2. Salve o arquivo iris.arff na pasta data/.
3. Use o seguinte código Java:

Acompanhe comigo como fazer na prática:

import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;


public class IrisClassifier {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
      DataSource source = new DataSource("data/iris.arff");
      Instances data = source.getDataSet();
      data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
      J48 tree = new J48();
      tree.buildClassifier(data);
      System.out.println(tree);
  }
}

2. Analisador de Sentimento de Comentários

Imagina poder analisar reviews ou comentários de clientes e descobrir se são positivos, negativos ou neutros? Você pode treinar um modelo usando Machine Learning com base em textos classificados e depois usar para prever novos.

Dica:

Use um dataset simples com frases curtas e use o Weka ou Deeplearning4j para treinar o Machine Learning.

O que você aprende:

• Pré-processamento de texto
• Tokenização
• Classificação de linguagem natural

O que você vai precisar:

• Java JDK instalado
• Biblioteca Weka (para classificação)
• Um dataset simples com frases rotuladas como “positivo”, “negativo” ou “neutro”

Passo a passo:

1. Prepare seu dataset com frases e suas classificações (formato .arff funciona bem).
2. Carregue os dados no Java usando o Weka:
3. Use o modelo para classificar novos comentários, criando instâncias para cada texto novo.
4. Teste com frases que você mesmo criar e veja a previsão de sentimento

Acompanhe comigo como fazer na prática:

import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.bayes.NaiveBayes;


public class SentimentAnalysis {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
      DataSource source = new DataSource("data/sentiment.arff");
      Instances data = source.getDataSet();
      data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);


      Classifier classifier = new NaiveBayes(); // Algoritmo Naive Bayes
      classifier.buildClassifier(data);


      System.out.println("Modelo treinado com sucesso!");
  }
}

3. Previsão de Números com Redes Neurais Simples

Com a biblioteca Neuroph, você pode criar uma rede neural simples que tenta prever padrões em uma sequência de números, como por exemplo, uma série temporal. Pode ser útil para aprender a base de previsões financeiras ou tendências e sazonalidades.

O que você aprende:

• Estruturar entradas e saídas
• Como treinar uma rede neural
• Ajustar pesos e taxas de aprendizado

Passo a passo:

1. Adicione o Neuroph ao seu projeto (via Maven ou JAR).
2. Crie uma rede neural simples com camadas de entrada, ocultas e saída.
3. Explore outros padrões e experimente mudar o tamanho das camadas para melhorar os resultados!

Acompanhe comigo como fazer na prática:

import org.neuroph.core.NeuralNetwork;
import org.neuroph.nnet.MultiLayerPerceptron;
import org.neuroph.core.data.DataSet;
import org.neuroph.core.data.DataSetRow;


public class NumberPrediction {
  public static void main(String[] args) {
      DataSet trainingSet = new DataSet(2, 1); // 2 entradas, 1 saída


      // Adicione dados para treino: entradas e saída esperada
      trainingSet.addRow(new DataSetRow(new double[]{0, 0}, new double[]{0}));
      trainingSet.addRow(new DataSetRow(new double[]{0, 1}, new double[]{1}));
      trainingSet.addRow(new DataSetRow(new double[]{1, 0}, new double[]{1}));
      trainingSet.addRow(new DataSetRow(new double[]{1, 1}, new double[]{0}));


      MultiLayerPerceptron myMlPerceptron = new MultiLayerPerceptron(2, 3, 1);
      myMlPerceptron.learn(trainingSet);


      // Testa a rede neural
      myMlPerceptron.setInput(1, 0);
      myMlPerceptron.calculate();
      double[] output = myMlPerceptron.getOutput();


      System.out.println("Resultado da predição: " + output[0]);
  }
}

4. Agrupador de Clientes com K-Means

Você pode usar o algoritmo K-Means para segmentar clientes com base em características como idade, localização e valor médio de compra.

O que você aprende:

• Conceito de agrupamento (clustering)
• Analisar dados sem rótulo
• Interpretação de grupos formados

Passo a passo:

1. Prepare um dataset com dados dos clientes (idade, renda, etc) em .arff ou .csv.
2. Carregue o dataset no Java e configure o algoritmo K-Means.
3. Execute o programa e veja os clusters formados e seus centróides!
4. Tente variar o número de clusters para observar diferenças.

Acompanhe comigo como fazer na prática:

import weka.clusterers.SimpleKMeans;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;


public class CustomerClustering {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
      DataSource source = new DataSource("data/customers.arff");
      Instances data = source.getDataSet();


      SimpleKMeans kmeans = new SimpleKMeans();
      kmeans.setNumClusters(3);
      kmeans.buildClusterer(data);


      System.out.println(kmeans);
  }
}

5. Detector de Fraudes Simples

Com dados de transações financeiras, você pode montar um modelo que detecta padrões suspeitos. A ideia não é criar algo infalível, mas entender como funciona a detecção de anomalias.

O que você aprende:

• Modelos supervisionados vs não supervisionados
• Como definir o que é uma “fraude”
• Treinar e testar seu modelo de Machine Learning

Passo a passo:

1. Utilize um dataset de transações (verdadeiras e fraudulentas) com etiquetas.
2. Carregue os dados no Java usando Weka.
3. Use um classificador (ex: RandomForest, J48 ou NaiveBayes) para treinar o modelo.
4. Teste seu modelo com dados novos para ver se consegue identificar fraudes.

Acompanhe comigo como fazer na prática:

import weka.classifiers.trees.RandomForest;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;


public class FraudDetector {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
      DataSource source = new DataSource("data/transactions.arff");
      Instances data = source.getDataSet();
      data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);


      RandomForest rf = new RandomForest();
      rf.buildClassifier(data);


      System.out.println("Modelo de detecção de fraudes treinado!");
  }
}

Conclusão

Esses projetos são só o começo. Mesmo que você esteja começando hoje com Java, já é possível experimentar o mundo da IA de forma prática, sem depender de ferramentas complicadas.

O importante é dar o primeiro passo, errar, ajustar e continuar o aprendizado. E quanto mais você praticar, mais vai entender como Java e IA podem andar juntos e criar soluções incríveis!

Nos links, fiz questão de colocar um artigo muito legal que li sobre Java e IA da Natalie Badawy, separe um tempo para ler com calma e descubra interações do Java com IA e mais bibliotecas que utilizam IA.

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Links e Referências

Documentação:

• [DOCUMENTAÇÃO] Weka
• [DOCUMENTAÇÃO] Deeplearning4j (DL4J)
• [DOCUMENTAÇÃO] Neuroph
• [DOCUMENTAÇÃO] API DL4J Core

Guias da CodingTechRoom:

• [GUIA] Implementing a Machine Learning Model for Sentiment Analysis in Java
• [GUIA] Sentiment Analysis com Weka em Java
• [GUIA] Implementing Clustering with K-Means in Java
• [GUIA] Building a Fraud Detection System in Java: A Comprehensive Guide

Dataset Iris:

• Iris Dataset – UCI Repository
• WeKA ARFF Files (Tufts)
• OpenML iris.arff
• TensorFlow Datasets – Iris
• MLPACK iris_train/test.arff

Artigos:

• Java with AI — Part 1: Getting Started with AI in Java
• Building an AI Application in Java with Deeplearning4j
• Java Machine Learning with Weka and Deeplearning4j: A Practical Guide
• Java and AI by Natalie Badawy