معرفی 9 ابزار کارآمد هوش مصنوعی برای برنامه نویسان 

9 ابزار مهم کد نویسی هوش مصنوعی را بررسی کنید که توسعه دهندگان را قادر می سازد تا گردش کار خود را از چارچوب های یادگیری ماشینی گرفته تا کد نویسی را ساده کند.

یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ ای از هوش مصنوعی (AI) است که شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ ریزی صریح از داده‌ها یاد بگیرند. هدف یادگیری ماشینی ساختن سیستم‌هایی با توانایی بهبود مستمر عملکرد خود در یک کار مشخص بر اساس تجربه به‌ دست‌ آمده از داده‌هایی است که در معرض آن قرار می‌گیرند. این امر با آموزش گسترده الگوریتم ها در مجموعه داده های عظیم انجام می شود، که الگوریتم ها را قادر می سازد تا الگوها و اتصالات را در داده ها پیدا کنند.

از این رو در زمینه به سرعت در حال تکامل هوش مصنوعی (AI)، توسعه دهندگان دائما به دنبال ابزارها و فناوری هایی هستند تا کارایی و بهره وری کد نویسی خود را افزایش دهند. از چارچوب‌های یادگیری ماشین گرفته تا ابزارهای تولید کد، ابزارهای مختلف کد نویسی هوش مصنوعی برای ساده‌ سازی وظایف پیچیده و تسریع این فرآیند به وجود آمده‌اند. این مقاله به بررسی 9 ابزار ضروری کدنویسی هوش مصنوعی می پردازد که هر توسعه دهنده ای باید با آنها آشنا باشد.

ابزار TensorFlow

گوگل TensorFlow را که یک پلتفرم منبع باز محبوب برای ایجاد مدل های یادگیری ماشینی می باشد، ایجاد کرده است. این مجموعه کاملی از ابزارها و داده ها را فراهم می کند که به برنامه نویسان اجازه می دهد تا به سرعت مدل های هوش مصنوعی را ایجاد کنند، آموزش ببینند و استفاده کنند. TensorFlow به دلیل مستندات کامل و پشتیبانی قوی جامعه، ابزاری مناسب برای توسعه هوش مصنوعی است.

💸چگونه با ربات چت جی پی تی (ChatGPT) ترید کنیم؟ آموزش ساخت ربات ترید با هوش مصنوعی💸

ابزار PyTorch 

PyTorch یکی دیگر از ابزارهای یادگیری ماشینی منبع باز محبوب است که به سادگی و سازگاری شهرت دارد. PyTorch – ایجاد شده توسط تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک – یک نمودار محاسباتی پویا ارائه می دهد که روند باگ یابی و رفع اشکال را تسهیل می کند. به دلیل رابط کاربری ساده و پشتیبانی گسترده از داده ها این نرم افزار مورد علاقه محققان و توسعه دهندگان است.

ابزار Keras 

Keras مبتنی بر زبان پایتون یک رابط برنامه نویسی کاربردی (API) برای شبکه های عصبی سطح بالا است. این فرآیند ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را با عمل به عنوان یک پوشش در اطراف چارچوب‌های سطح پایین‌تر مانند TensorFlow و Theano ساده می‌کند. توسعه دهندگان با طیف وسیعی از سطوح مهارت می توانند از Keras به دلیل رابط کاربر پسند آن استفاده کنند.

یادگیری و کار با Keras نسبتاً آسان است زیرا یک صفحه مقدماتی پایتون با سطح بالایی از کیفیت را ارائه می دهد و در عین حال دارای گزینه های پشتیبانی متعدد برای اهداف محاسباتی است. این باعث می‌شود Keras بسیار مناسب برای مبتدیان باشد.

♦️ارتباط بین هوش مصنوعی و ارز دیجیتال | معرفی ارزهای دیجیتال هوش مصنوعی♦️

ابزار Jupyter Notebook

توسعه دهندگان ممکن است با استفاده از محیط کدنویسی تعاملی Jupyter Notebook اسنادی را با کد زنده، ریاضیات، تصاویر و متن روایی ایجاد کرده و به اشتراک بگذارند. این به ابزاری شناخته شده برای آزمایش الگوریتم های هوش مصنوعی و نشان دادن نتایج تبدیل شده است زیرا از زبان های مختلف کامپیوتری از جمله پایتون، R و جولیا پشتیبانی می کند.

ابزار OpenCV

ابزار OpenCV یک منبع داده و پردازش تصویر کامپیوتری اوپن سورس قوی است. این مجموعه گسترده ای از ابزارها و تکنیک ها را ارائه می دهد که به برنامه نویسان اجازه می دهد عملیات هایی مانند تشخیص اشیا، تشخیص تصویر و تجزیه و تحلیل ویدئو را انجام دهند. برای ایجاد برنامه‌های هوش مصنوعی که به قابلیت‌های بینایی کامپیوتری نیاز دارند، OpenCV ابزار ارزشمندی است.

از آنجایی که کسب‌ و کارها در هر اندازه‌ای اکنون بیش از هر زمان دیگری به برنامه‌ نویسان نیاز دارند و تقاضا برای خدمات آنها در بالاترین حد خود قرار دارد. بسیاری از کسب و کارهای متوسط و کوچک در سرتاسر جهان به برنامه نویسان نیاز دارند تا نرم افزار و برنامه های کاربردی وب ایجاد کنند که برای اداره شرکت های آنها ضروری است.
از این رو مجموعه پی 98 برای فریلنسر ها و برنامه نویسان فعال در این زمینه شرایطی را فراهم کرده ایم تا به نقد کردن درآمد ارزی خود بپردازند. 

ابزار Git 

ابزار Git یک سیستم مدیریت نسخه محبوب است که برنامه نویسان را قادر می سازد تا پایگاه های کد خود را به طور موثر مدیریت کنند. کنترل نسخه Git برای پروژه های هوش مصنوعی ضروری است زیرا آنها اغلب شامل مدل ها و مجموعه داده های پیچیده هستند. با کمک به توسعه دهندگان در پیگیری تغییرات، همکاری با اعضای تیم و بازگشت به نسخه های قبلی در صورت لزوم، مدیریت پروژه را تسهیل می کند.

ابزار Pandas 

یک منبع داده پایتون به نام Pandas ابزارهایی با کارایی بالا برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها ارائه می دهد. این ابزار ساختارهای داده ای مانند DataFrames را فراهم می کند که کار با داده های ساخت یافته را برای توسعه دهندگان ساده می سازد. Pandas ابزاری حیاتی برای توسعه دهندگان هوش مصنوعی است که با مجموعه داده های عظیم سروکار دارند، زیرا فعالیت های پیچیده ای مانند پاکسازی داده ها، تبدیل و اکتشاف را ساده می کند.

🎯ترید با هوش مصنوعی | ترید اتوماتیک با هوش مصنوعی در فارکس چه مزیت هایی دارد؟🎯

ابزار scikit-learn

scikit-learn کتابخانه معروف یادگیری ماشینی ابزارها و روش‌های مختلفی را برای پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب مدل و ارزیابی ارائه می‌دهد. این برنامه از بسیاری از وظایف یادگیری ماشین، از جمله طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی پشتیبانی می کند و رابط های کاربر پسند را ارائه می دهد. توسعه دهندگان می توانند به لطف scikit-learn به سرعت نمونه اولیه و آزمایش مدل های هوش مصنوعی را انجام دهند.

ابزار Visual Studio Code

ابزار VS Code یا همان Visual Studio Code که سریع و انعطاف پذیر است، در بین مهندسان بسیار محبوب است. قابلیت های غنی توسعه هوش مصنوعی با VS Code به لطف اکوسیستم گسترده افزونه های آن در دسترس است. این یک گزینه عالی برای توسعه دهندگان هوش مصنوعی است زیرا ویژگی هایی مانند IntelliSense را برای تکمیل کد، کمک به اشکال زدایی و ادغام با چارچوب های شناخته شده هوش مصنوعی ارائه می دهد.