معرفی 7 ابزار توسعه برنامه هوش مصنوعی

حوزه هوش مصنوعی با سرعت بسیار بالایی در حال رشد و تکامل است و برنامه های منحصر به فردی به طور مداوم در زمینه های بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تشخیص گفتار در حال توسعه است. برای توسعه این برنامه های هوش مصنوعی، توسعه دهندگان از ابزارها و چارچوب های خاصی استفاده می کنند. این ابزارها معمولاً به شکل پلتفرم هایی هستند که در آنها می توان مدل های یادگیری ماشینی را به راحتی ساخت و پیاده سازی کرد. در این مقاله از اسمارتک نیوز ۷ مورد را در اختیار شما قرار می دهیم ابزارهای توسعه برنامه هوش مصنوعی معرفی خواهیم کرد

7 فریمورک و ابزار محبوب برای توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی

7 ابزار محبوب معرفی شده در این مقاله عبارتند از TensorFlow، PyTorch، Keras، Caffe، Microsoft Cognitive Toolkit، Theano و Apache MXNet. این ابزارها به دلیل قابلیت استفاده، مقیاس پذیری و توانایی انجام عملیات پیچیده ریاضی به انتخاب اول توسعه دهندگان تبدیل شده اند.

واریز و برداشت نامحدود در صرافی Etrax

با ثبت نام در Etrax 50000 بیت شبا و 500000 بیت تورنت دریافت کنید!

هدیه بگیر!

سیمون آر بیکروکیل توسعه دهنده و مدیر توسعه کسب و کار در IBM توییت موارد زیر را در مورد همین ابزارها منتشر کرده است:

پروژه Fabric for Deep Learning یک پروژه متن باز است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد از کتابخانه های یادگیری عمیق محبوب مانند TensorFlow، Caffe و Torch استفاده کنند.

1. TensorFlow

چارچوب TensorFlow یک پلت فرم متن باز است که توسط گوگل ایجاد شده است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد مدل های یادگیری ماشین را در چندین پلتفرم بسازند و پیاده سازی کنند. تاکنون از این ابزار برای کاربردهای زیادی در زمینه‌های بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار استفاده شده است. به عنوان مثال، با این فریم ورک می توانید یک چت باکس بسازید که می تواند سوالات زبان طبیعی را بفهمد و به آنها پاسخ دهد.

رقیه بن صافی، یکی از متخصصان توسعه‌دهنده گوگل، در حال ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی خلاقانه برای تشخیص گفتار و تصویر با کمک TensorFlow است. وی تاکید می کند که با صرف زمان و تمرکز کافی می توان پیشرفت چشمگیری داشت.

2. PyTorch

PieTorch یکی دیگر از چارچوب های یادگیری ماشین منبع باز است که برای توسعه برنامه های هوش مصنوعی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی استفاده می شود. این پلتفرم دارای قابلیت‌های محاسباتی پویا است که آزمایش و استفاده از مدل‌های مختلف را برای توسعه‌دهندگان آسان‌تر می‌کند. به عنوان مثال، با این ابزار می توانید یک سیستم تشخیص عکس بسازید که می تواند اشیاء را در یک تصویر شناسایی و دسته بندی کند.

3. کراس

چارچوب Keras یک شبکه عصبی منبع باز است که بر روی TensorFlow یا Theano اجرا می شود. این پلتفرم کاربرپسند به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که مدل یادگیری عمیق مورد نظر خود را تنها با چند خط کد بسازند و آموزش دهند. با Keras می توانید یک سیستم تشخیص گفتار بسازید که کلمات گفتاری را به متن تبدیل می کند.

4. کافه

پلت فرم Caffe یک چارچوب یادگیری عمیق است که توسط Berkeley AI Research (BAIR) و کاربران جامعه توسعه یافته است. این پلت فرم برای آموزش سریع شبکه های عصبی کانولوشن ساخته شده است و برای تشخیص تصویر و گفتار استفاده می شود.

5. مجموعه ابزار شناختی مایکروسافت (کیت ابزار شناختی مایکروسافت) یا CNTK

چارچوب CNTK منبع باز توسعه یافته توسط مایکروسافت یک پلت فرم مقیاس پذیر و کارآمد برای توسعه مدل های یادگیری عمیق است. این پلتفرم از زبان های برنامه نویسی C++، Python و C# پشتیبانی می کند. از CNTK می توان برای ساخت یک سیستم ترجمه ماشینی استفاده کرد که می تواند متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند.

عدنان هاشمیمهندس داده و هوش مصنوعی در مایکروسافت، در یک توییت به ویدیویی در مورد استفاده از CNTK برای ساخت شبکه های عصبی اشاره دارد.

6. تیانو

پلتفرم Theano یک چارچوب محبوب پایتون برای محاسبات عددی است که به طور خاص برای توسعه و بهینه سازی شبکه های عصبی عمیق ساخته شده است. این ابزار عبارات ریاضی را به خوبی اجرا می کند و در آموزش مدل های پیچیده کاربرد دارد. به عنوان مثال، با Theano، می توانید یک سیستم تجزیه و تحلیل احساسات بسازید که احساسات متون را تشخیص می دهد.

7. Apache MXNet

پلتفرم Apache MXNet یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز و مقیاس پذیر است که از چندین زبان برنامه نویسی از جمله Python، R و Scala پشتیبانی می کند. این چارچوب بیشتر برای توسعه برنامه های بینایی کامپیوتری، NLP و تشخیص گفتار استفاده می شود. به عنوان مثال، با Apache MXNet می توانید سیستمی بسازید که توانایی شناسایی احساسات متن یا گفتار را داشته باشد.

نتیجه

توسعه دهندگان هوش مصنوعی از ابزارها و چارچوب های مختلفی برای ساخت برنامه ها در این زمینه استفاده می کنند. TensorFlow، PyTorch، Keras، Caffe، Microsoft Cognitive Toolkit، Theano و Apache MXNet 7 فریمورک محبوبی هستند که توسط بسیاری از توسعه دهندگان استفاده می شوند. این ابزارها در توسعه و اجرای برنامه های بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار استفاده می شوند. در این مقاله سعی کردیم محبوب ترین ها را در اختیار شما قرار دهیم ابزارهای توسعه برنامه هوش مصنوعی بیایید آشنا شویم نظر شما در مورد ابزارهای هوش مصنوعی و کارایی آنها چیست؟ لطفا نظر خود را با ما در میان بگذارید.

خبر فوق به نقل از رسانه اسمارتک نیوز در وبسایت اسمارتک نوشته شده است در تاریخ 2023-05-19 20:03:00