V rychle se vyvíjejícím oboru umělé inteligence (AI) vývojáři neustále hledají nástroje a technologie ke zvýšení efektivity a produktivity kódování. Od rámců strojového učení po nástroje pro generování kódu se objevily různé nástroje pro kódování AI, které zjednodušují složité úkoly a urychlují proces vývoje. Tento článek prozkoumá devět základních nástrojů pro kódování AI, které by měl znát každý vývojář.

TensorFlow

Google vytvořil TensorFlow, populární open-source platformu pro vytváření modelů strojového učení. Poskytuje kompletní kolekci nástrojů a knihoven, které umožňují programátorům rychle vytvářet, trénovat a používat modely umělé inteligence. TensorFlow je oblíbený nástroj pro vývoj umělé inteligence díky své důkladné dokumentaci a silné podpoře komunity.

PyTorch

PyTorch je další oblíbený open-source systém strojového učení s pověstí jednoduchosti a přizpůsobivosti. PyTorch – vytvořený týmem výzkumu AI na Facebooku – nabízí dynamický výpočetní graf, který usnadňuje experimentování s modelem a ladění. Je oblíbený mezi výzkumníky a vývojáři díky jednoduchému rozhraní a široké podpoře knihoven.

Tvrdý

Keras založený na Pythonu je aplikační programovací rozhraní (API) pro neuronové sítě na vysoké úrovni. Zjednodušuje proces vytváření a trénování modelů hlubokého učení tím, že funguje jako obal kolem rámců nižší úrovně, jako jsou TensorFlow a Theano. Vývojáři s řadou úrovní dovedností mohou Keras využívat díky jeho uživatelsky přívětivému rozhraní.

Notebook Jupyter

Vývojáři mohou vytvářet a sdílet dokumenty s živým kódem, matematikou, vizuálními prvky a narativním textem pomocí interaktivního kódovacího prostředí Jupyter Notebook. Díky podpoře různých počítačových jazyků, včetně Pythonu, R a Julia, se stal známým nástrojem pro experimentování s algoritmy AI a zobrazování výsledků.

Právě jsme zveřejnili vzrušující nový Jupyter Notebook: jak načíst data z @Microsoft Planetary Computer pomocí @OpenDataCube a @STACspec a zkombinovat je se satelitními daty #DigitalEarthAU! Tak skvělé, že můžete snadno kombinovat různé otevřené datové zdroje přímo v prohlížeči! pic.twitter.com/N9F2gty5vL

— Dr Robbi Bishop-Taylor ️ (@SatelliteSci) 13. července 2023

OpenCV

Open Source Computer Vision Library) (OpenCV) je výkonná open-source knihovna pro počítačové vidění a zpracování obrazu. Nabízí širokou škálu nástrojů a technik, které umožňují programátorům provádět operace, jako je detekce objektů, rozpoznávání obrazu a analýza videa. Pro vytváření aplikací AI, které vyžadují schopnosti počítačového vidění, je OpenCV cenným nástrojem.

Git

Git je populární systém správy verzí, který umožňuje programátorům efektivně spravovat jejich kódové báze. Kontrola verzí Git je pro projekty AI zásadní, protože často zahrnují komplikované modely a datové sady. Usnadňuje správu projektů tím, že pomáhá vývojářům sledovat změny, spolupracovat se členy týmu a podle potřeby se vrátit k dřívějším verzím.

pandy

Knihovna Pythonu s názvem Pandas nabízí vysoce výkonné nástroje pro manipulaci a analýzu dat. Poskytuje datové struktury jako DataFrames, které vývojářům usnadňují práci se strukturovanými daty. Pandas je životně důležitý nástroj pro vývojáře AI, kteří se zabývají obrovskými soubory dat, protože zjednodušují složité činnosti, jako je čištění, transformace a průzkum dat.

Extrahujte data tabulky z PDF pomocí pouhých 3 řádků kódu Python! V tomto vláknu uvidíme, jak extrahovat data tabulky ze souborů PDF a převést je do datového rámce Pandas pomocí Pythonu. Najděte zdrojový kód pic.twitter.com/l5pq8Ovsn0

— Afiz ⚡️ (@itsafiz) 10. července 2023

Scikit-Learn

Populární knihovna strojového učení scikit-learn nabízí řadu nástrojů a metod pro předběžné zpracování dat, výběr modelu a vyhodnocení. Podporuje řadu úloh strojového učení, včetně klasifikace, regrese a shlukování, a poskytuje uživatelsky přívětivá rozhraní. Vývojáři mohou rychle prototypovat a experimentovat s modely AI díky scikit-learn.

Kód Visual Studio

Editor kódu Visual Studio Code (VS Code), který je rychlý a flexibilní, je mezi inženýry velmi oblíbený. Bohaté možnosti vývoje umělé inteligence jsou dostupné s VS Code díky jeho rozsáhlému ekosystému rozšíření. Je to skvělá volba pro vývojáře AI, protože nabízí funkce jako IntelliSense pro dokončování kódu, pomoc při ladění a integraci se známými frameworky AI.