Поскольку мир технологий продолжает развиваться невероятными темпами, неудивительно, что искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью отрасли. Инструменты на базе искусственного интеллекта стали повсеместными утилитами для разработчиков в самых разных отраслях. От автоматизации рутинных задач до создания передовых приложений — инструменты искусственного интеллекта для разработчиков произвели революцию в том, как мы выполняем задачи, связанные с кодированием и веб-разработкой.
Но с таким большим количеством инструментов искусственного интеллекта , может быть сложно выбрать лучший вариант для ваших конкретных потребностей. Вот почему мы составили список лучших инструментов искусственного интеллекта, которые разработчики могут попробовать в 2023 году. Итак, давайте углубимся и узнаем о лучших инструментах искусственного интеллекта, которые помогут вам поднять свои навыки разработки на новый уровень.
Лучшие инструменты искусственного интеллекта для разработки и кодирования (2023 г.)
При таком большом количестве доступных инструментов искусственного интеллекта разработчикам может быть сложно понять, с чего начать. Вот почему мы составили список из 8 лучших инструментов искусственного интеллекта для разработчиков в 2023 году. Ищете ли вы инструменты искусственного интеллекта для кодирования, инструменты искусственного интеллекта для веб-разработки или любые другие потребности разработки, мы вам поможем.< /п>
1. TensorFlow
TensorFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google. Он предназначен для того, чтобы разработчикам было проще создавать и обучать модели машинного обучения для решения различных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и т. д. TensorFlow поддерживает широкий спектр платформ, включая настольные компьютеры, серверы и мобильные устройства. Он также включает в себя ряд API-интерфейсов высокого уровня для создания и обучения нейронных сетей, а также API-интерфейсы более низкого уровня для более сложных случаев использования.
Загрузить сейчас
2. PyTorch
PyTorch — еще одна среда машинного обучения с открытым исходным кодом, которая приобрела популярность в последние годы. Он известен своей простотой использования и гибкостью, и его можно использовать для решения различных задач, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и обучение с подкреплением. PyTorch поддерживает динамические графы вычислений, что обеспечивает гибкую архитектуру моделей и упрощает отладку. Для разработчиков, уже владеющих программированием на Python, эта платформа предлагает удобный интерфейс.
Загрузить сейчас
Читайте также: роль искусственного интеллекта в образовании
3. OpenCV
OpenCV (компьютерное зрение с открытым исходным кодом) — это библиотека программирования для Действия в основном направлены на компьютерное зрение в реальном времени. Его можно использовать для обработки изображений и видео, обнаружения объектов и лиц и многого другого. OpenCV включает в себя ряд алгоритмов и инструментов для обработки изображений, а также поддержку моделей машинного и глубокого обучения. Согласно заявлению компании, в ней размещена большая библиотека, разработанная на языке C, что делает ее легко переносимой на широкий спектр платформ, от PowerPC Mac до даже собак-роботов.
Загрузить сейчас
4. Keras
Keras — это API нейронных сетей высокого уровня, написанный на Python. Он разработан, чтобы разработчикам было проще создавать и экспериментировать с различными архитектурами нейронных сетей, и его можно использовать как с TensorFlow, так и с PyTorch. Keras включает в себя ряд готовых слоев для построения нейронных сетей, а также инструменты для обучения и оценки моделей. Модели, созданные с помощью Keras, можно легко экспортировать и использовать на различных платформах, включая веб-браузеры, операционные системы Android и iOS.
Загрузить сейчас
5. Rasa
Rasa — это платформа с открытым исходным кодом для создания диалоговых чат-ботов с искусственным интеллектом и виртуальных помощников. Он предоставляет инструменты и библиотеки для разработки чат-ботов, которые могут понимать ввод на естественном языке, вести разговоры и предоставлять соответствующие ответы. Rasa построена на Python и может быть интегрирована с множеством других технологий, таких как платформы машинного обучения, такие как TensorFlow и scikit-learn. Он даже поддерживает платформы обмена сообщениями, такие как Facebook Messenger и Slack.
Загрузить сейчас
6. Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI — это набор служб искусственного интеллекта, которые можно использовать для создания интеллектуальных приложений, таких как машинное обучение Azure, когнитивные службы и службы ботов. Он включает в себя услуги по обработке естественного языка, компьютерному зрению и многое другое. Помимо этого, он даже предоставляет инструменты для создания пользовательских моделей машинного обучения. Azure AI также включает инструменты для подготовки данных, обучения и развертывания моделей, а также функции для мониторинга производительности модели и обнаружения аномалий.
Загрузить сейчас
Читайте также: 10 лучших чат-ботов Приложения для Android, кроме ChatGPT
7. IBM Watson
IBM Watson — это набор инструментов и сервисов на базе искусственного интеллекта, которые можно использовать для создания интеллектуальных приложений. Он построен на базе IBM Cloud, который обеспечивает масштабируемую и безопасную инфраструктуру для размещения приложений искусственного интеллекта. Включает в себя услуги по охране природы обработка языка, преобразование речи в текст, визуальное распознавание и многое другое. Watson также включает инструменты для создания пользовательских моделей машинного обучения, а также готовые модели, которые можно использовать для распространенных случаев.
Загрузить сейчас
8. NVIDIA CUDA
NVIDIA CUDA — это платформа параллельных вычислений и модель программирования, которая позволяет разработчикам ускорять свои приложения за счет использования мощности графических процессоров NVIDIA. Его можно использовать для ускорения широкого спектра ресурсоемких задач, таких как машинное обучение, научные вычисления и т. д. CUDA включает в себя ряд библиотек и API для разработки приложений с графическим ускорением и инструментов для оптимизации производительности. CUDA позволяет разработчикам писать код на C, C++ и Fortran и запускать его на графическом процессоре вместе с кодом процессора, что дает возможность переносить ресурсоемкие вычислительные задачи на графический процессор для более быстрой обработки.
Загрузить сейчас
Читайте также: Как искусственный интеллект возьмет верх над поисковыми системами в ближайшем будущем
Раскройте возможности искусственного интеллекта в веб-разработке и программированииИзучите мир инструментов искусственного интеллекта для разработчиков, каждый из которых имеет уникальные сильные и слабые стороны. Эти мощные ресурсы позволят вам открыть безграничные возможности на пути к программированию. В зависимости от конкретных потребностей проекта разработчики могут использовать один из этих инструментов или их комбинацию.
Наша команда разработчиков успешно использует TensorFlow & PyTorch — бесценный инструмент искусственного интеллекта. Их удобный интерфейс, ускорение графического процессора, обширная экосистема и активное сообщество позволяют нам с легкостью создавать прототипы, оптимизировать и реализовывать сложные модели глубокого обучения. Это наша главная рекомендация по разработке ИИ.
Чтобы получить больше таких списков, руководств по устранению неполадок, а также советов и подсказок, связанных с Windows, Android, iOS и macOS, подписывайтесь на нас в Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, и Pinterest.
Следующее чтение:
- 5 полезных инструментов искусственного интеллекта, которые упростят вашу жизнь
- Понимание масштабов Искусственный интеллект в пищевой промышленности
Читать: 9
