‘9 инструментов для кодирования ИИ, которые каждому разработчику необходимо знать’

9 AI coding tools every developer needs to know

В быстро развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ) разработчики постоянно ищут инструменты и технологии, которые помогут им повысить эффективность кодирования и продуктивность. От фреймворков машинного обучения до утилит генерации кода, появился целый ряд инструментов для кодирования ИИ, которые упрощают сложные задачи и ускоряют процесс разработки. В этой статье мы рассмотрим девять неотъемлемых инструментов для кодирования ИИ, с которыми каждому разработчику стоит быть знакомым.

TensorFlow

Google создал TensorFlow, популярную открытую платформу для создания моделей машинного обучения. Он предоставляет полный набор инструментов и библиотек, которые позволяют программистам быстро создавать, обучать и использовать модели ИИ. TensorFlow является ведущим инструментом для разработки ИИ благодаря своей подробной документации и активной поддержке сообщества.

PyTorch

PyTorch – это еще один популярный открытый фреймворк машинного обучения с репутацией простоты и адаптивности. PyTorch, созданный командой исследований ИИ Facebook, предлагает динамический вычислительный граф, который упрощает экспериментирование и отладку моделей. Он пользуется популярностью среди исследователей и разработчиков благодаря своему простому интерфейсу и обширной поддержке библиотек.

Keras

Python-ориентированный Keras – это интерфейс прикладного программирования (API) для нейронных сетей высокого уровня. Он упрощает создание и обучение моделей глубокого обучения, обертывая более низкоуровневые фреймворки, такие как TensorFlow и Theano. Разработчики с различным уровнем навыков могут использовать Keras благодаря его простому и понятному интерфейсу.

• Виталик Бутерин рассказывает о проблемах абстракции счета в Ethereum EthCC.
• ‘Solana открывает двери для разработчиков Ethereum с помощью интеграции Neon EVM’
• ‘Стартап Metaverse Futureverse привлекает $54 млн в рамках серии A от 10T Holdings, Ripple Labs Bloomberg’

Jupyter Notebook

Разработчики могут создавать и делиться документами с живым кодом, математическими формулами, визуализацией и текстом, используя интерактивную среду разработки Jupyter Notebook. Он стал известным инструментом для экспериментов с алгоритмами ИИ и отображения результатов, поскольку поддерживает различные языки программирования, включая Python, R и Julia.

Только что опубликована захватывающая новая записная книжка Jupyter: как загружать данные из @Microsoft Planetary Computer с использованием @OpenDataCube и @STACspec и объединять их с данными спутников #DigitalEarthAU! Здорово иметь возможность легко объединять различные источники открытых данных прямо в браузере! pic.twitter.com/N9F2gty5vL

— Dr Robbi Bishop-Taylor ️ (@SatelliteSci) 13 июля 2023 г.

Связано: 9 идей проектов по data science для начинающих

OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) – мощная библиотека компьютерного зрения и обработки изображений с открытым исходным кодом. Она предоставляет огромный набор инструментов и техник, которые позволяют программистам выполнять операции, такие как обнаружение объектов, распознавание изображений и анализ видео. OpenCV является ценным инструментом для создания приложений ИИ, требующих возможностей компьютерного зрения.

Git

Git – популярная система управления версиями, позволяющая программистам эффективно управлять своими кодовыми базами. Управление версиями Git необходимо для проектов ИИ, так как они часто включают сложные модели и наборы данных. Он упрощает управление проектом, помогая разработчикам отслеживать изменения, сотрудничать с членами команды и откатываться к предыдущим версиям при необходимости.

Pandas

Библиотека для Python под названием Pandas предлагает высокопроизводительные инструменты для манипулирования и анализа данных. Она предоставляет структуры данных, такие как DataFrames, которые упрощают работу с структурированными данными для разработчиков. Pandas является важным инструментом для разработчиков ИИ, работающих с огромными наборами данных, так как он упрощает сложные операции, такие как очистка, преобразование и исследование данных.

Извлечение данных таблицы из PDF с использованием всего 3 строк кода Python!В этой теме мы рассмотрим, как извлечь данные таблицы из файлов PDF и преобразовать их в структуру данных Pandas с помощью Python. Найти исходный код pic.twitter.com/l5pq8Ovsn0

— Afiz ⚡️ (@itsafiz) 10 июля 2023 г.

Scikit-Learn

Популярная библиотека машинного обучения scikit-learn предлагает различные инструменты и методы для предварительной обработки данных, выбора и оценки моделей. Она поддерживает множество задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию и кластеризацию, и предоставляет простые в использовании интерфейсы. Благодаря scikit-learn разработчики могут быстро создавать прототипы и экспериментировать с моделями ИИ.

Связано: 5 бесплатных курсов и сертификатов по искусственному интеллекту

Visual Studio Code

Редактор кода Visual Studio Code (VS Code), который является быстрым и гибким, очень популярен среди инженеров. Благодаря своей обширной экосистеме расширений, VS Code предлагает богатые возможности разработки ИИ. Он является отличным выбором для разработчиков ИИ, так как предлагает функции, такие как IntelliSense для автозаполнения кода, помощь в отладке и интеграцию с известными фреймворками ИИ.

We will continue to update BiLee; if you have any questions or suggestions, please contact us!