مع استمرار عالم التكنولوجيا في التطور بوتيرة مذهلة، فليس من المستغرب أن يصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا لا يتجزأ من الصناعة. أصبحت الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أصبحت أدوات مساعدة في كل مكان للمطورين عبر مجموعة واسعة من الصناعات. بدءًا من أتمتة المهام العادية وحتى إنشاء تطبيقات متطورة، أحدثت أدوات الذكاء الاصطناعي للمطورين ثورة في الطريقة التي ننفذ بها المهام ذات الصلة بالترميز وتطوير الويب.
ولكن مع توفر العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي ، قد يكون من الصعب اختيار أفضل ما يناسب احتياجاتك الخاصة. ولهذا السبب قمنا بتنظيم قائمة بأفضل أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن للمطورين تجربتها في عام 2023. لذا دعنا نتعمق ونكتشف أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي التي ستساعدك على الارتقاء بمهاراتك التطويرية إلى المستوى التالي.
أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي للتطوير والترميز (2023)
مع توفر العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي، قد يكون من الصعب على المطورين معرفة من أين يبدأون. لهذا السبب قمنا بتجميع قائمة بأفضل 8 أدوات للذكاء الاصطناعي للمطورين في عام 2023. سواء كنت تبحث عن أدوات الذكاء الاصطناعي للبرمجة، أو أدوات الذكاء الاصطناعي لتطوير الويب، أو أي احتياجات تطوير أخرى، فقد قمنا بتغطيتها.< /ص>
1. TensorFlow
TensorFlow هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي تم تطويره بواسطة Google. وهو مصمم ليسهل على المطورين إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها لمجموعة متنوعة من المهام، مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والمزيد. يدعم TensorFlow مجموعة واسعة من الأنظمة الأساسية، بما في ذلك أجهزة الكمبيوتر المكتبية والخوادم والأجهزة المحمولة. ويتضمن أيضًا مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى لبناء الشبكات العصبية وتدريبها، بالإضافة إلى واجهات برمجة التطبيقات ذات المستوى الأدنى لحالات الاستخدام الأكثر تقدمًا.
التنزيل الآن
2. PyTorch
PyTorch هو إطار عمل آخر مفتوح المصدر للتعلم الآلي اكتسب شعبية في السنوات الأخيرة. وهو معروف بسهولة الاستخدام والمرونة، ويمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعلم المعزز. يدعم PyTorch الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية، مما يسمح ببنيات نماذج مرنة وتصحيح الأخطاء بشكل أسهل. بالنسبة للمطورين الذين يتقنون برمجة Python، توفر هذه المنصة تجربة سهلة الاستخدام.
التنزيل الآن
اقرأ أيضًا: دور الذكاء الاصطناعي في التعليم
3. OpenCV
OpenCV (رؤية الكمبيوتر مفتوحة المصدر) هي مكتبة برمجة تهدف عمليات المسح بشكل أساسي إلى رؤية الكمبيوتر في الوقت الفعلي. يمكن استخدامه لمعالجة الصور ومقاطع الفيديو واكتشاف الأشياء والوجوه وغير ذلك الكثير. يتضمن OpenCV مجموعة من الخوارزميات والأدوات لمعالجة الصور، بالإضافة إلى دعم التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق. فهو يستضيف مكتبة كبيرة تم تطويرها بلغة C، مما يجعلها قابلة للنقل بدرجة كبيرة عبر مجموعة واسعة من الأنظمة الأساسية، بدءًا من أجهزة PowerPC Mac وحتى الكلاب الآلية، وفقًا لادعاءاتها.
التنزيل الآن
4. Keras
Keras عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات للشبكات العصبية عالية المستوى مكتوبة بلغة Python. تم تصميمه ليسهل على المطورين إنشاء وتجربة بنيات مختلفة للشبكات العصبية، ويمكن استخدامه مع كل من TensorFlow وPyTorch. يتضمن Keras مجموعة من الطبقات المعدة مسبقًا لبناء الشبكات العصبية وأدوات للتدريب وتقييم النماذج. يمكن بسهولة تصدير النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام Keras واستخدامها على مجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية، بما في ذلك متصفحات الويب وأنظمة التشغيل Android وiOS.
التنزيل الآن
5. Rasa
Rasa هو إطار عمل مفتوح المصدر لإنشاء روبوتات محادثة ومساعدين افتراضيين مدعومين بالذكاء الاصطناعي. فهو يوفر أدوات ومكتبات لتطوير روبوتات الدردشة التي يمكنها فهم مدخلات اللغة الطبيعية وإجراء المحادثات وتقديم الاستجابات ذات الصلة. تم بناء Rasa على لغة Python ويمكن دمجه مع مجموعة متنوعة من التقنيات الأخرى، مثل أطر التعلم الآلي مثل TensorFlow وScikit-Learn. كما أنه يدعم منصات المراسلة مثل Facebook Messenger وSlack.
التنزيل الآن
6. Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI عبارة عن مجموعة من خدمات الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها لإنشاء تطبيقات ذكية، مثل Azure Machine Learning والخدمات المعرفية وخدمات الروبوت. ويشمل خدمات معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والمزيد. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يوفر أيضًا أدوات لإنشاء نماذج مخصصة للتعلم الآلي. يتضمن Azure AI أيضًا أدوات لإعداد البيانات والتدريب على النماذج ونشر النماذج، بالإضافة إلى ميزات لمراقبة أداء النموذج واكتشاف الحالات الشاذة.
التنزيل الآن
اقرأ أيضًا: أفضل 10 برامج Chatbot تطبيقات لنظام Android بخلاف ChatGPT
7. IBM Watson
IBM Watson عبارة عن مجموعة من الأدوات والخدمات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي يمكن استخدامها لبناء تطبيقات ذكية. تم تصميمه بالاستناد إلى IBM Cloud، الذي يوفر بنية تحتية آمنة وقابلة للتطوير لاستضافة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويشمل خدمات للطبيعة معالجة اللغة بالكامل، وتحويل الكلام إلى نص، والتعرف البصري، والمزيد. يتضمن Watson أيضًا أدوات لإنشاء نماذج مخصصة للتعلم الآلي، بالإضافة إلى النماذج المعدة مسبقًا والتي يمكن استخدامها لحالات الاستخدام الشائعة.
التنزيل الآن
8. NVIDIA CUDA
NVIDIA CUDA هي منصة حوسبة متوازية ونموذج برمجة يمكّن المطورين من تسريع تطبيقاتهم من خلال الاستفادة من قوة وحدات معالجة الرسومات NVIDIA. ويمكن استخدامه لتسريع مجموعة واسعة من المهام كثيفة الاستخدام للكمبيوتر، مثل التعلم الآلي والحوسبة العلمية والمزيد. يتضمن CUDA مجموعة من المكتبات وواجهات برمجة التطبيقات لتطوير التطبيقات والأدوات المسرّعة بواسطة GPU لتحسين الأداء. يسمح CUDA للمطورين بكتابة التعليمات البرمجية بلغات C وC++ وFortran، وتشغيلها على وحدة معالجة الرسومات جنبًا إلى جنب مع تعليمات برمجية لوحدة المعالجة المركزية، مما يجعل من الممكن إلغاء تحميل المهام الحسابية المكثفة إلى وحدة معالجة الرسومات لمعالجة أسرع.
التنزيل الآن
اقرأ أيضًا: كيف سيسيطر الذكاء الاصطناعي على محركات البحث في المستقبل القريب
أطلق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي في تطوير الويب والترميزاستكشف عالمًا من أدوات الذكاء الاصطناعي للمطورين، كل منها لديه نقاط القوة والضعف الفريدة. تمكّنك هذه الموارد القوية من فتح إمكانيات لا حصر لها في رحلة البرمجة الخاصة بك. اعتمادًا على الاحتياجات المحددة للمشروع، يمكن للمطورين اختيار استخدام واحدة أو مزيج من هذه الأدوات.
ينجح فريق المطورين لدينا في استخدام TensorFlow & PyTorch<. /strong>، أدوات الذكاء الاصطناعي التي لا تقدر بثمن. تتيح لنا الواجهة سهلة الاستخدام وتسريع وحدة معالجة الرسومات والنظام البيئي الشامل والمجتمع النابض بالحياة إنشاء نماذج أولية وتحسين وتنفيذ نماذج التعلم العميق المعقدة بسهولة. هذه هي أهم توصياتنا لتطوير الذكاء الاصطناعي.
للحصول على المزيد من هذه القوائم، وأدلة استكشاف الأخطاء وإصلاحها، والنصائح والحيل المتعلقة بأنظمة التشغيل Windows، وAndroid، وiOS، وmacOS، تابعنا على Facebook، وInstagram، وTwitter، وYouTube، وPinterest.
القراءة التالية:
- 5 أدوات ذكاء اصطناعي مفيدة لتبسيط حياتك
- فهم نطاق الذكاء الاصطناعي في صناعة الأغذية
قراءة: 8
