Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, các nhà phát triển liên tục tìm kiếm các công cụ và công nghệ để nâng cao hiệu quả và năng suất mã hóa của họ. Từ các khuôn khổ học máy đến các tiện ích tạo mã, nhiều công cụ mã hóa AI đã xuất hiện để đơn giản hóa các tác vụ phức tạp và đẩy nhanh quá trình phát triển. Bài viết này sẽ khám phá chín công cụ mã hóa AI thiết yếu mà mọi nhà phát triển nên quen thuộc.

TensorFlow

Google đã tạo ra TensorFlow, một nền tảng mã nguồn mở phổ biến để tạo các mô hình học máy. Nó cung cấp một bộ sưu tập đầy đủ các công cụ và thư viện cho phép các lập trình viên nhanh chóng tạo, đào tạo và sử dụng các mô hình AI. TensorFlow là một công cụ cần thiết để phát triển AI vì có tài liệu đầy đủ và hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ.

PyTorch

PyTorch là một khuôn khổ học máy mã nguồn mở được ưa chuộng khác với danh tiếng về tính đơn giản và khả năng thích ứng. PyTorch — do nhóm nghiên cứu AI của Facebook tạo ra — cung cấp một biểu đồ tính toán động giúp tạo điều kiện cho việc thử nghiệm và gỡ lỗi mô hình. Đây là lựa chọn yêu thích của các nhà nghiên cứu và nhà phát triển do giao diện đơn giản và hỗ trợ thư viện rộng rãi.

Cứng

Keras dựa trên Python là một giao diện lập trình ứng dụng (API) cho mạng nơ-ron cấp cao. Nó đơn giản hóa quá trình tạo và đào tạo các mô hình học sâu bằng cách hoạt động như một trình bao bọc xung quanh các khuôn khổ cấp thấp hơn như TensorFlow và Theano. Các nhà phát triển với nhiều cấp độ kỹ năng có thể sử dụng Keras vì giao diện thân thiện với người dùng của nó.

Sổ tay Jupyter

Các nhà phát triển có thể tạo và chia sẻ tài liệu với mã trực tiếp, toán học, hình ảnh và văn bản tường thuật bằng môi trường mã hóa tương tác Jupyter Notebook. Nó đã phát triển thành một công cụ được biết đến để thử nghiệm các thuật toán AI và hiển thị kết quả vì nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ máy tính, bao gồm Python, R và Julia.

Vừa mới xuất bản một Jupyter Notebook mới thú vị: cách tải dữ liệu từ @Microsoft Planetary Computer bằng @OpenDataCube và @STACspec, và kết hợp nó với dữ liệu vệ tinh #DigitalEarthAU! Thật tuyệt khi có thể dễ dàng kết hợp các nguồn dữ liệu mở khác nhau trực tiếp trong trình duyệt! pic.twitter.com/N9F2gty5vL

— Tiến sĩ Robbi Bishop-Taylor ️ (@SatelliteSci) ngày 13 tháng 7 năm 2023

MởCV

Thư viện thị giác máy tính nguồn mở (OpenCV) là một thư viện xử lý hình ảnh và thị giác máy tính nguồn mở mạnh mẽ. Thư viện này cung cấp một loạt các công cụ và kỹ thuật cho phép lập trình viên thực hiện các hoạt động như phát hiện đối tượng, nhận dạng hình ảnh và phân tích video. Để tạo các ứng dụng AI cần khả năng thị giác máy tính, OpenCV là một công cụ có giá trị.

Git

Git là một hệ thống quản lý phiên bản phổ biến cho phép các lập trình viên quản lý cơ sở mã của họ một cách hiệu quả. Kiểm soát phiên bản Git là điều cần thiết cho các dự án AI vì chúng thường liên quan đến các mô hình và tập dữ liệu phức tạp. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý dự án bằng cách hỗ trợ các nhà phát triển theo dõi các thay đổi, cộng tác với các thành viên trong nhóm và quay lại các phiên bản trước đó khi cần thiết.

Gấu trúc

Một thư viện Python có tên Pandas cung cấp các công cụ hiệu suất cao để xử lý và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu như DataFrames giúp các nhà phát triển làm việc với dữ liệu có cấu trúc một cách đơn giản. Pandas là một công cụ quan trọng đối với các nhà phát triển AI xử lý các tập dữ liệu khổng lồ vì nó đơn giản hóa các hoạt động phức tạp như làm sạch dữ liệu, chuyển đổi và khám phá.

Trích xuất dữ liệu bảng từ PDF chỉ bằng 3 dòng mã Python! Trong chủ đề này, chúng ta sẽ xem cách trích xuất dữ liệu bảng từ tệp PDF và chuyển đổi chúng thành khung dữ liệu Pandas bằng Python. Tìm mã nguồn pic.twitter.com/l5pq8Ovsn0

- Afiz ⚡️ (@itsafiz) Ngày 10 tháng 7 năm 2023

Học Scikit

Thư viện học máy phổ biến scikit-learn cung cấp nhiều công cụ và phương pháp để xử lý trước dữ liệu, lựa chọn và đánh giá mô hình. Nó hỗ trợ nhiều tác vụ học máy, bao gồm phân loại, hồi quy và phân cụm, và cung cấp giao diện thân thiện với người dùng. Các nhà phát triển có thể nhanh chóng tạo nguyên mẫu và thử nghiệm các mô hình AI nhờ scikit-learn.

Mã Visual Studio

Trình soạn thảo mã Visual Studio Code (VS Code), nhanh và linh hoạt, được các kỹ sư rất ưa chuộng. Khả năng phát triển AI phong phú có sẵn với VS Code nhờ hệ sinh thái tiện ích mở rộng rộng lớn của nó. Đây là một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà phát triển AI vì nó cung cấp các tính năng như IntelliSense để hoàn thành mã, hỗ trợ gỡ lỗi và tích hợp với các khuôn khổ AI nổi tiếng.