9 AI-інструментів для кодування, з якими має бути обізнаний кожен розробник

У сфері штучного інтелекту (ШІ), що стрімко розвивається, розробники постійно шукають інструменти та технології для підвищення ефективності та продуктивності кодування. Від фреймворків машинного навчання до утиліт для генерації коду – з’явилися різноманітні інструменти AI-кодування, які спрощують складні завдання та прискорюють процес розробки. У цій статті ми розглянемо дев’ять основних інструментів програмування зі штучним інтелектом, з якими повинен бути знайомий кожен розробник.

TensorFlow

Google створив TensorFlow – популярну платформу з відкритим вихідним кодом для створення моделей машинного навчання. Вона надає повний набір інструментів і бібліотек, які дозволяють програмістам швидко створювати, навчати і використовувати моделі штучного інтелекту. TensorFlow є основним інструментом для розробки з допомогою штучного інтелекту завдяки своїй ретельній документації та потужній підтримці спільноти.

PyTorch

PyTorch – ще один популярний фреймворк машинного навчання з відкритим вихідним кодом, який має репутацію простого та адаптивного. PyTorch, створений командою AI Research Facebook, пропонує динамічний обчислювальний граф, який полегшує експерименти з моделями та їх налагодження. Він є улюбленим серед дослідників і розробників завдяки простому інтерфейсу та широкій підтримці бібліотек.

Keras

Keras на основі Python – це аплікаційний програмний інтерфейс (API) для високорівневих нейронних мереж. Він спрощує процес створення та навчання моделей глибокого навчання, діючи як оболонка для фреймворків нижчого рівня, таких як TensorFlow та Theano. Розробники з різними рівнями навичок можуть використовувати Keras завдяки його зручному інтерфейсу.

Jupyter Notebook

За допомогою інтерактивного середовища кодування Jupyter Notebook розробники можуть створювати та обмінюватися документами з живим кодом, математикою, візуальними зображеннями та розповідним текстом. Він став відомим інструментом для експериментів з алгоритмами штучного інтелекту та демонстрації результатів, оскільки підтримує різноманітні комп’ютерні мови, зокрема Python, R та Julia.

OpenCV

Open Source Computer Vision Library (OpenCV) – це потужна бібліотека комп’ютерного зору та обробки зображень з відкритим вихідним кодом. Вона пропонує широкий спектр інструментів і методів, які дозволяють програмістам виконувати такі операції, як виявлення об’єктів, розпізнавання зображень і аналіз відео. Для створення додатків штучного інтелекту, які потребують можливостей комп’ютерного зору, OpenCV є цінним інструментом.

Git

Git – популярна система керування версіями, що дозволяє програмістам ефективно керувати своїми кодовими базами. Управління версіями в Git дуже важливе для проектів з розробки штучного інтелекту, оскільки вони часто включають складні моделі та набори даних. Він полегшує управління проектами, допомагаючи розробникам відстежувати зміни, співпрацювати з членами команди та за потреби повертатися до попередніх версій.

Pandas

Бібліотека Python під назвою Pandas пропонує високопродуктивні інструменти для маніпулювання та аналізу даних. Вона надає структури даних, такі як DataFrame, які спрощують роботу зі структурованими даними для розробників. Pandas є життєво важливим інструментом для розробників штучного інтелекту, які мають справу з величезними масивами даних, оскільки він спрощує такі складні дії, як очищення, перетворення та дослідження даних.

Scikit-Learn

Популярна бібліотека машинного навчання scikit-learn пропонує різноманітні інструменти та методи для попередньої обробки даних, вибору моделей та оцінювання. Вона підтримує численні завдання машинного навчання, включаючи класифікацію, регресію та кластеризацію, і надає зручні інтерфейси. Завдяки scikit-learn розробники можуть швидко створювати прототипи та експериментувати з моделями штучного інтелекту.

Visual Studio Code

Редактор коду Visual Studio Code (VS Code), швидкий і гнучкий, користується великою популярністю серед інженерів. Завдяки великій екосистемі розширень VS Code надає широкі можливості для розробки штучного інтелекту. Це чудовий варіант для розробників ШІ, оскільки він пропонує такі функції, як IntelliSense для завершення коду, допомогу в налагодженні та інтеграцію з відомими фреймворками штучного інтелекту.