أفضل 7 أدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي
تقني نت – سنتناول اليوم في هذا الخبر مجموعة من الأدوات التي تساعد وتسهل العمل في الذكاء الاصطناعي والآن سنبدأ بعرض أفضل 7 أدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
TensorFlow و PyTorch و Keras و Caffe و Microsoft Cognitive Toolkit و Theano و Apache MXNet هي قائمتنا ل أفضل 7 أدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي وأطر عمل لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال سريع النمو مع العديد من التطبيقات، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الكلام. لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه، يستخدم المطورون العديد من الأدوات والأطر التي توفر نظاماً أساسياً شاملاً لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها.
ستناقش هذه المقالة أفضل 7 أدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتي هي: TensorFlow و PyTorch و Keras و Caffe و Microsoft Cognitive Toolkit و Theano و Apache MXNet. أصبحت هذه الأدوات الخيار المفضل للمطورين بفضل سهولة استخدامها وقابليتها للتوسع والتنفيذ الفعال للعمليات الحسابية المعقدة.
أفضل 7 أدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي
TensorFlow
TensorFlow عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر طورته Google، ويوفر إطاراً شاملاً لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي عبر منصات متعددة. يستخدم على نطاق واسع في العديد من التطبيقات، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام. على سبيل المثال، يمكن استخدامه لبناء روبوت محادثة يمكنه فهم استفسارات اللغة الطبيعية والرد عليها.
PyTorch
PyTorch هو إطار عمل تعليمي آلي مفتوح المصدر شائع آخر وضمن أفضل 7 أدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، يستخدم على نطاق واسع لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم المعزز. يوفر حساباً ديناميكياً، مما يسهل تجربة بنيات نموذجية مختلفة.
على سبيل المثال، يمكن استخدامه لبناء نظام التعرف على الصور يمكنه اكتشاف وتصنيف الكائنات المختلفة في الصورة.
Keras
Keras هي مكتبة شبكة عصبية مفتوحة المصدر تعمل أعلى TensorFlow أو Theano. إنها منصة سهلة الاستخدام تسمح للمطورين بإنشاء وتدريب نماذج التعلم العميق ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية. يمكن استخدام Keras لبناء نظام التعرف على الكلام الذي يمكنه تحويل الكلمات المنطوقة إلى نص.
Caffe
Caffe هو إطار عمل تعليمي عميق تم تطويره بواسطة Berkeley AI Research (BAIR) والمساهمون المجتمعيون. إنه مصمم للتدريب السريع للشبكات العصبية ومن أفضل 7 أدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي كونه يستخدم بشكل شائع للتعرف على الصور والكلام.
مجموعة أدوات Microsoft المعرفية (CNTK)
CNTK هو إطار عمل مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Microsoft والذي يوفر منصة قابلة للتطوير وفعالة لبناء نماذج التعلم العميق. وهو يدعم لغات برمجة متعددة، بما في ذلك C ++ و Python و C #. يمكن استخدامه لبناء نظام ترجمة آلي يمكنه ترجمة النص من لغة إلى أخرى.
Theano
Theano هي مكتبة Python شهيرة للحسابات الرقمية وضمن أفضل 7 أدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، وهي مصممة خصيصاً لبناء وتحسين الشبكات العصبية العميقة. تشتهر بالتنفيذ الفعال للتعبيرات الرياضية، مما يجعلها مفيدة لتدريب النماذج المعقدة. على سبيل المثال، يمكن استخدامه لبناء نظام لتحليل المشاعر يمكنه تحديد المشاعر في نص معين.
Apache MXNet
Apache MXNet هو إطار عمل تعلم عميق مفتوح المصدر وقابل للتطوير وفعال، يدعم لغات برمجة متعددة، بما في ذلك Python و R و Scala. يستخدم على نطاق واسع في رؤية الكمبيوتر وتطبيقات التعرف على الكلام و البرمجة اللغوية العصبية ولهذا يعد من أفضل 7 أدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يمكن استخدامه لبناء نظام يمكنه تحديد المشاعر المختلفة في نص أو خطاب معين.
اقرأ أيضاً:
