W szybko rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) programiści nieustannie poszukują narzędzi i technologii, które zwiększą ich wydajność i produktywność kodowania. Od ram uczenia maszynowego po narzędzia do generowania kodu, pojawiły się różne narzędzia do kodowania AI, które upraszczają złożone zadania i przyspieszają proces rozwoju. W tym artykule przyjrzymy się dziewięciu podstawowym narzędziom do kodowania AI, które powinien znać każdy programista.

Przepływ Tensorowy

Google stworzyło TensorFlow, popularną platformę open-source do tworzenia modeli uczenia maszynowego. Zapewnia ona kompletną kolekcję narzędzi i bibliotek, które pozwalają programistom szybko tworzyć, trenować i używać modeli AI. TensorFlow jest narzędziem do tworzenia AI ze względu na jego dokładną dokumentację i silne wsparcie społeczności.

PyTorch

PyTorch to kolejny popularny framework uczenia maszynowego typu open source, który słynie z prostoty i adaptowalności. PyTorch — stworzony przez zespół badawczy AI Facebooka — oferuje dynamiczny graf obliczeniowy, który ułatwia eksperymentowanie z modelami i debugowanie. Jest ulubionym narzędziem badaczy i programistów ze względu na prosty interfejs i szerokie wsparcie bibliotek.

Twardy

Oparty na Pythonie Keras to interfejs programowania aplikacji (API) dla sieci neuronowych wysokiego poziomu. Upraszcza proces tworzenia i trenowania modeli głębokiego uczenia, działając jako opakowanie wokół struktur niższego poziomu, takich jak TensorFlow i Theano. Programiści o różnym poziomie umiejętności mogą korzystać z Keras ze względu na jego przyjazny dla użytkownika interfejs.

Notatnik Jupyter

Programiści mogą tworzyć i udostępniać dokumenty z kodem na żywo, matematyką, wizualizacjami i tekstem narracyjnym za pomocą interaktywnego środowiska kodowania Jupyter Notebook. Stał się znanym narzędziem do eksperymentowania z algorytmami AI i pokazywania wyników, ponieważ obsługuje wiele języków komputerowych, w tym Python, R i Julia.

Właśnie opublikowano ekscytujący nowy Jupyter Notebook: jak załadować dane z @Microsoft Planetary Computer za pomocą @OpenDataCube i @STACspec, a następnie połączyć je z danymi satelitarnymi #DigitalEarthAU! Wspaniale jest móc łatwo łączyć różne otwarte źródła danych bezpośrednio w przeglądarce! pic.twitter.com/N9F2gty5vL

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

Otwórz CV

Open Source Computer Vision Library) (OpenCV) to potężna biblioteka open-source do przetwarzania obrazu i wizji komputerowej. Oferuje ona szeroki wachlarz narzędzi i technik, które pozwalają programistom wykonywać operacje takie jak wykrywanie obiektów, rozpoznawanie obrazów i analiza wideo. OpenCV jest cennym narzędziem do tworzenia aplikacji AI, które wymagają możliwości wizji komputerowej.

Git

Git to popularny system zarządzania wersjami, który umożliwia programistom skuteczne zarządzanie bazami kodu. Kontrola wersji Git jest niezbędna w przypadku projektów AI, ponieważ często obejmują one skomplikowane modele i zestawy danych. Ułatwia zarządzanie projektami, pomagając programistom śledzić zmiany, współpracować z członkami zespołu i w razie potrzeby przywracać wcześniejsze wersje.

Pandy

Biblioteka Pythona o nazwie Pandas oferuje wydajne narzędzia do manipulacji danymi i analizy. Dostarcza struktury danych, takie jak DataFrames, które ułatwiają pracę z ustrukturyzowanymi danymi dla programistów. Pandas jest niezbędnym narzędziem dla programistów AI zajmujących się ogromnymi zestawami danych, ponieważ upraszcza złożone czynności, takie jak oczyszczanie, transformacja i eksploracja danych.

Wyodrębnij dane tabeli z pliku PDF, używając tylko 3 wierszy kodu Pythona! W tym wątku pokażemy, jak wyodrębnić dane tabeli z plików PDF i przekonwertować je na ramkę danych Pandas za pomocą Pythona. Znajdź kod źródłowy pic.twitter.com/l5pq8Ovsn0

— Afiz ⚡️ (@itsafiz) 10 lipca 2023 r

Scikit-Learn

Popularna biblioteka uczenia maszynowego scikit-learn oferuje różnorodne narzędzia i metody do wstępnego przetwarzania danych, wyboru modelu i oceny. Obsługuje wiele zadań uczenia maszynowego, w tym klasyfikację, regresję i klastrowanie, i zapewnia przyjazne dla użytkownika interfejsy. Programiści mogą szybko tworzyć prototypy i eksperymentować z modelami AI dzięki scikit-learn.

Kod Visual Studio

Edytor kodu Visual Studio Code (VS Code), który jest szybki i elastyczny, jest bardzo lubiany przez inżynierów. Bogate możliwości rozwoju AI są dostępne w VS Code dzięki jego rozległemu ekosystemowi rozszerzeń. Jest to świetna opcja dla programistów AI, ponieważ oferuje funkcje takie jak IntelliSense do uzupełniania kodu, pomoc w debugowaniu i integrację ze znanymi frameworkami AI.