9 ابزار کدنویسی هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسان

در این مقاله به بررسی 9 ابزار کدنویسی هوش مصنوعی می پردازیم که هر توسعه دهنده‌ای باید با آنها آشنا باشد.

ابزارهای هوش مصنوعی

9 ابزار کدنویسی هوش مصنوعی

TensorFlow

TensorFlow یک پلتفرم منبع باز محبوب برای ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین است که توسط گوگل ایجاد شده. این برنامه مجموعه کاملی از ابزارها و کتابخانه‌ها را فراهم می‌کند که به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد تا به سرعت مدل‌های هوش مصنوعی را ایجاد، آموزش و استفاده کنند. TensorFlow به دلیل مستندات کامل و پشتیبانی قوی جامعه، ابزاری مناسب برای توسعه هوش مصنوعی است.

PyTorch

PyTorch یکی دیگر از برنامه‌های یادگیری ماشین منبع باز محبوب است که به سادگی شهرت دارد. PyTorch که توسط تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی فیسبوک ایجاد شده یک نمودار محاسباتی پویا ارائه می‌دهد که آزمایش مدل و اشکال را آسان می‌کند. به دلیل رابط کاربری ساده و پشتیبانی گسترده از کتابخانه، مورد علاقه محققان و توسعه‌دهندگان است.

Keras

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

Jupyter Notebook

توسعه‌دهندگان با استفاده از محیط برنامه نویسی تعاملی Jupyter Notebook اسنادی را با کد ریاضیات، تصاویر و متن ایجاد کرده و به اشتراک بگذارند. از آنجایی که از زبان‌های مختلف کامپیوتری از جمله پایتون، R و جولیا پشتیبانی می‌کند، به ابزاری شناخته شده برای آزمایش الگوریتم‌های هوش مصنوعی و نشان دادن نتایج تبدیل شده است.

OpenCV

کتابخانه منبع باز OpenCV یک کتابخانه بصری و پردازش تصویر کامپیوتری قوی است. این برنامه مجموعه گسترده‌ای از ابزارها و تکنیک‌ها را ارائه می‌دهد که به برنامه نویسان اجازه می‌دهد عملیات‌هایی مانند تشخیص اشیا، 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.

Git

Git یک سیستم مدیریت محبوب است که برنامه نویسان را قادر می‌سازد تا پایگاه‌های کد خود را به طور موثر مدیریت کنند. کنترل نسخه Git برای پروژه‌های هوش مصنوعی ضروری است زیرا آنها اغلب شامل مدل‌ها و مجموعه داده‌های پیچیده هستند. با کمک به توسعه دهندگان در پیگیری تغییرات، همکاری با اعضای تیم و بازگشت به نسخه‌های قبلی در صورت لزوم، Git مدیریت پروژه را آسان می‌کند.

Pandas

یک کتابخانه پایتون به نام Pandas ابزارهایی با کارایی بالا برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد. ساختارهای داده‌ای مانند DataFrames را فراهم کرده و کار با آن را برای توسعه‌دهندگان ساده می‌کند. Pandas ابزاری حیاتی برای توسعه دهندگان هوش مصنوعی است که با مجموعه داده‌های عظیم سروکار دارند، زیرا فعالیت‌های پیچیده‌ای مانند پاکسازی داده‌ها، تبدیل و اکتشاف را ساده می‌کند.

Scikit-Learn

scikit-learn کتابخانه معروف یادگیری ماشینی ابزارها است و روش‌های مختلفی را برای پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب مدل و ارزیابی ارائه می‌دهد. این برنامه از بسیاری از وظایف یادگیری ماشین، از جمله طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی پشتیبانی می‌کند و رابط‌های کاربر پسند را ارائه می‌دهد. توسعه‌دهندگان می‌توانند به لطف scikit-learn به سرعت نمونه اولیه و آزمایش مدل‌های هوش مصنوعی را انجام دهند.

Visual Studio Code

ویرایشگر کد VS Code سریع و انعطاف پذیر و در بین مهندسان بسیار محبوب است. قابلیت‌های غنی توسعه هوش مصنوعی با VS Code به لطف اکوسیستم گسترده افزونه‌های آن در دسترس است. این برنامه یک گزینه عالی برای توسعه‌دهندگان AI است زیرا ویژگی‌هایی مانند IntelliSense را برای تکمیل کد، کمک برای رفع باگ و ادغام با چارچوب‌های شناخته شده هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

اگر شما هم تا به حال با ابزار کدنویسی هوش مصنوعی کار کرده‌اید، می‌توانید نظرات خود را با ما و سایر کاربران به اشتراک بگذارید. شما همچنین می‌توانید همین حالا از طریق زبان فارسی به موتور‌های هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT و لئوناردو دسترسی پیدا کنید. تنها کافی است اپلیکیشن زی‌گپ را دانلود و به راحتی از آن استفاده کنید. همچنین شما می‌توانید نظرات خود را با ما و سایر کاربران در شبکه‌های اجتماعی ما در اینستاگرام و تلگرام به اشتراک بگذارید.