هوش مصنوعی (AI) به هوش نشان داده شده توسط ماشین ها اشاره دارد .

در مقابل هوش طبیعی نمایش داده شده توسط انسان و حیوانات. با این حال ، بحثی در میان محققان وجود دارد که آیا هوش مصنوعی واقعا می تواند به توانایی استدلال و تصمیم گیری مانند انسان دست یابد.

هوش مصنوعی اغلب به عنوان مطالعه “عامل های هوشمند” تعریف می شود. که سیستم هایی هستند که محیط خود را درک می کنند و اقدامات لازم را برای به حداکثر رساندن شانس دستیابی به اهداف خود انجام می دهند. هوش مصنوعی می تواند در طیف گسترده ای از زمینه ها از جمله بازی ، پردازش زبان طبیعی ، رباتیک و بینایی کامپیوتری اعمال شود.

حوزه هوش مصنوعی از چندین موج خوش بینی و بدبینی عبور کرده است . با دوره های بودجه و پیشرفت قابل توجهی در تحقیقات و سپس دوره های کاهش علاقه و بودجه. با وجود این نوسانات ، هوش مصنوعی سهم قابل توجهی در بسیاری از زمینه های علوم کامپیوتر و مهندسی داشته است.

به طور خلاصه ، هوش مصنوعی یک رشته تحصیلی است که بر روی ایجاد ماشین هایی متمرکز است که می توانند کارهایی را انجام دهند که به طور معمول به هوش انسانی نیاز دارند. مانند درک زبان طبیعی ، تشخیص اشیاء در تصاویر ، یا بازی های پیچیده.

هوش مصنوعی پتانسیل انقلابی در بسیاری از صنایع و بهبود زندگی روزمره ما را دارد ، اما همچنین سوالات مهم اخلاقی و اجتماعی را مطرح می کند که باید با دقت.

۱_ Tensor Flow: این یک کتابخانه منبع باز برای محاسبات عددی است که به ویژه برای یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ مناسب است.

این توسط تیم مغز گوگل توسعه داده شده و برای تحقیق و تولید در گوگل استفاده می شود. Tensor Flow یک پلتفرم انعطاف پذیر برای تعریف و اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین فراهم می کند و می تواند برای ساخت طیف گسترده ای از مدل ها از رگرسیون خطی ساده تا شبکه های عصبی پیچیده استفاده شود.

۲_ Kera’s: این یک API شبکه های عصبی سطح بالا است که به زبان پایتون نوشته شده و قادر به اجرا در بالای Tensor Flow ، CNTK یا Thaana است.

با تمرکز بر فعال کردن آزمایش سریع توسعه داده شد. Koras کاربر پسند ، ماژولار و قابل گسترش است ، و آن را به یک انتخاب عالی برای توسعه دهندگان که برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق جدید هستند ، تبدیل می کند.

۳_ PyTorch: این یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که بر اساس کتابخانه Torch ساخته شده است و برای برنامه هایی مانند دید کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی استفاده می شود.

این در درجه اول توسط آزمایشگاه تحقیقات هوش مصنوعی Facebook توسعه یافته است. PyTorch به سادگی و سهولت استفاده و همچنین انتقال بدون درز بین CPU ها و GPU ها شناخته شده است.

۴_ Sickie-learn: این یک ابزار ساده و کارآمد برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی است.

این بر روی Mumpy ، SciPy و matplotlib ساخته شده است و شامل مجموعه ای از ابزارهای کارآمد برای یادگیری ماشین و مدل سازی آماری از جمله طبقه بندی ، رگرسیون ، خوشه بندی و کاهش ابعاد از طریق یک رابط سازگار است.

۵_ RapidMiner: این یک پلتفرم علوم داده است که یک محیط یکپارچه برای آماده سازی داده ها ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، استخراج متن و تجزیه و تحلیل پیش بینی را فراهم می کند.

این برای تجزیه و تحلیل کسب و کار ، استخراج داده ، استخراج متن و تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده می شود. RapidMiner از تمام الگوریتم های یادگیری ماشین پشتیبانی می کند و همچنین یک رابط طراحی جریان کاری بصری را فراهم می کند.

که استفاده از آن را برای توسعه دهندگان که متخصص یادگیری ماشین نیستند آسان می کند.

نتیجه گیری :

این ها فقط چند تا از ابزارهای هوش مصنوعی موجود برای توسعه دهندگان هستند. بهترین ابزار برای یک پروژه خاص به الزامات و محدودیت های خاص آن پروژه بستگی دارد.