Når teknologiens verden fortsetter å utvikle seg i et utrolig tempo, er det ingen overraskelse at kunstig intelligens (AI) har blitt en integrert del av bransjen. AI-drevne verktøy har blitt allestedsnærværende verktøy for utviklere på tvers av et bredt spekter av bransjer. Fra automatisering av hverdagslige oppgaver til å lage banebrytende applikasjoner, AI-verktøy for utviklere har revolusjonert måten vi utfører kodings- og nettutviklingsrelaterte oppgaver på.
Men med så mange AI-verktøy der ute , kan det være overveldende å velge de beste for dine spesifikke behov. Det er derfor vi har samlet en liste over de beste AI-verktøyene for utviklere å prøve i 2023. Så la oss dykke ned og oppdage de beste AI-verktøyene som vil hjelpe deg å ta utviklingsferdighetene dine til neste nivå.
Beste AI-verktøy for utvikling og koding (2023)
Med så mange tilgjengelige AI-verktøy kan det være vanskelig for utviklere å vite hvor de skal begynne. Det er derfor vi har satt sammen en liste over de 8 beste AI-verktøyene for utviklere i 2023. Enten du leter etter AI-verktøy for koding, AI-verktøy for webutvikling eller andre utviklingsbehov, har vi dekket deg.
1. TensorFlow
TensorFlow er et maskinlæringsrammeverk med åpen kildekode utviklet av Google. Den er designet for å gjøre det enkelt for utviklere å lage og trene maskinlæringsmodeller for en rekke oppgaver, for eksempel bildegjenkjenning, naturlig språkbehandling og mer. TensorFlow støtter et bredt utvalg av plattformer, inkludert stasjonære datamaskiner, servere og mobile enheter. Den inkluderer også en rekke API-er på høyt nivå for å bygge og trene nevrale nettverk, samt API-er på lavere nivå for mer avanserte brukstilfeller.
Last ned nå
2. PyTorch
PyTorch er et annet åpen kildekode maskinlæringsrammeverk som har vunnet popularitet de siste årene. Den er kjent for sin brukervennlighet og fleksibilitet, og den kan brukes til en rekke oppgaver, inkludert datasyn, naturlig språkbehandling og forsterkende læring. PyTorch støtter dynamiske beregningsgrafer, som gir mulighet for fleksible modellarkitekturer og enklere feilsøking. For utviklere som allerede er dyktige i Python-koding, tilbyr denne plattformen en brukervennlig opplevelse.
Last ned nå
Les også: Role of Artificial Intelligence in Education
3. OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision) er et bibliotek med programmering f unctions hovedsakelig rettet mot sanntids datasyn. Den kan brukes til å behandle bilder og videoer, oppdage objekter og ansikter og mye mer. OpenCV inkluderer en rekke algoritmer og verktøy for bildebehandling, samt støtte for maskinlæring og dyplæringsmodeller. Det er vert for et stort bibliotek som har blitt utviklet i C-språk, noe som gjør det svært bærbart på tvers av et bredt spekter av plattformer, fra PowerPC Mac-er til til og med robothunder, ifølge påstandene.
Last ned nå
4. Keras
Keras er et høyt nivå nevrale nettverk API skrevet i Python. Den er designet for å gjøre det enkelt for utviklere å bygge og eksperimentere med forskjellige nevrale nettverksarkitekturer, og den kan brukes med både TensorFlow og PyTorch. Keras inkluderer en rekke forhåndsbygde lag for å bygge nevrale nettverk, og verktøy for opplæring og evaluering av modeller. Modeller laget med Keras kan enkelt eksporteres og brukes på en rekke plattformer, inkludert nettlesere, Android- og iOS-operativsystemer.
Last ned nå
5. Rasa
Rasa er et åpen kildekode-rammeverk for å bygge samtale-AI-chatboter og virtuelle assistenter. Den gir verktøy og biblioteker for å utvikle chatbots som kan forstå naturlig språkinndata, gjennomføre samtaler og gi relevante svar. Rasa er bygget på Python og kan integreres med en rekke andre teknologier, for eksempel maskinlæringsrammeverk som TensorFlow og scikit-learn. Den støtter til og med meldingsplattformer som Facebook Messenger og Slack.
Last ned nå
6. Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI er en samling av AI-tjenester som kan brukes til å bygge intelligente applikasjoner, for eksempel Azure Machine Learning, Cognitive Services og Bot Services. Det inkluderer tjenester for naturlig språkbehandling, datasyn og mer. I tillegg til dette gir den til og med verktøy for å bygge tilpassede maskinlæringsmodeller. Azure AI inkluderer også verktøy for dataforberedelse, modellopplæring og modelldistribusjon, samt funksjoner for å overvåke modellytelse og oppdage uregelmessigheter.
Last ned nå
Les også: 10 beste chatboter Andre apper for Android enn ChatGPT
7. IBM Watson
IBM Watson er en pakke med AI-drevne verktøy og tjenester som kan brukes til å bygge intelligente applikasjoner. Den er bygget på toppen av IBM Cloud, som gir en skalerbar og sikker infrastruktur for hosting av AI-applikasjoner. Det inkluderer tjenester for natur al språkbehandling, tale-til-tekst, visuell gjenkjenning og mer. Watson inkluderer også verktøy for å bygge tilpassede maskinlæringsmodeller, samt forhåndsbygde modeller som kan brukes for vanlige brukstilfeller.
Last ned nå
8. NVIDIA CUDA
NVIDIA CUDA er en parallell dataplattform og programmeringsmodell som gjør det mulig for utviklere å akselerere applikasjonene sine ved å utnytte kraften til NVIDIA GPUer. Den kan brukes til å øke hastigheten på et bredt spekter av datamaskinintensive oppgaver, for eksempel maskinlæring, vitenskapelig databehandling og mer. CUDA inkluderer en rekke biblioteker og API-er for utvikling av GPU-akselererte applikasjoner og verktøy for å optimalisere ytelsen. CUDA lar utviklere skrive kode i C, C++ og Fortran, og kjøre den på GPU sammen med CPU-kode, noe som gjør det mulig å laste ned datakrevende oppgaver til GPUen for raskere behandling.
Last ned nå
Les også: Hvordan AI kommer til å ta over søkemotorer i nær fremtid
Lås opp kraften til AI i webutvikling og kodingUtforsk en verden av AI-verktøy for utviklere, hver med unike styrker og svakheter. Disse kraftige ressursene gir deg mulighet til å låse opp uendelige muligheter i kodingsreisen. Avhengig av de spesifikke behovene til et prosjekt, utviklere, kan du velge å bruke ett eller en blanding av disse verktøyene.
Utviklerteamet vårt trives med TensorFlow & PyTorch, et uvurderlig AI-verktøy. Deres brukervennlige grensesnitt, GPU-akselerasjon, omfattende økosystem og pulserende fellesskap gir oss mulighet til å prototype, optimalisere og implementere komplekse dyplæringsmodeller med letthet. Dette er vår beste anbefaling for AI-utvikling.
For flere slike lister, feilsøkingsguider og tips og triks relatert til Windows, Android, iOS og macOS, følg oss på Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, og Pinterest.
Neste lesing:
- 5 nyttige verktøy for kunstig intelligens for å forenkle livet ditt
- Forstå omfanget av Kunstig intelligens i næringsmiddelindustrien
Les: 8
