人工知能はどこにでもありますが、計画とコーディングは始めましたか?

人々は「ソフトウェア 2.0」の時代に入りつつあります。人工知能、ディープラーニング、機械学習、高度な分析などのテクノロジーは、開発者がコンピューターを使用するだけでなく、人間の知能と連携してインテリジェント ソフトウェアを設計する方法を変えています。

今日では、すべてのスマートフォン、スマートテレビ、自動車、ビデオゲームに人工知能が搭載されています。たとえば、Siriは人々に最寄りのガソリンスタンドへの道順を教えることができ、テスラは人工知能とビッグデータを活用して自動運転車のアイデアを現実のものにしています。フォーチュン誌に掲載された記事によると、AIは脳信号を解釈して人の思考を読み取り、画像に変換することもできるという。

人工知能はどこにでもあると言えます。では、AI プロジェクトで何をするつもりですか? 計画とコーディングは開始しましたか? 答えが「はい」の場合、AI アプリ開発を開始する前に、次の提案のいくつかを確認することをお勧めします。

人工知能アプリ開発のヒント

人工知能アプリの開発には、Python、Lisp、Java、Prolog などの言語が最も人気があります。

特に Python は、そのシンプルな構文、多数のライブラリとツール、およびオペレーティング システムのサポートにより、ほとんどの AI 対応アプリとソフトウェアの基本言語として使用されています。

人工知能アプリをうまく開発するには、Django、Flask、NumPy、Matplotlib、wxWidgets、PyQt、OpenStack、Pandas、Scikit、Theano、AIMA、pyDatalog、SimpleAI、EasyAi、PyBrain、MDP、Scikit、PyML など、開発を簡素化する便利なツールを使用することをお勧めします。

AI および ML 開発者にとって、アプリにキャッチーな名前を付けることは重要です。 Amazon は Alexa を、Apple は Siri を、そして Google は Google Translate を立ち上げました。まず、AI アプリに固有の名前を考えます。

次に、Python がサポートする IDE とコード エディターを選択します。 Sublime Text 3、GNU Emacs、Eclipse+Pydev、Atom、Vi/Vim、Visual Studio IDE、または Pycharm IDE を選択できます。

崇高なテキスト 3

ポータル: https://www.sublimetext.com/3

人工知能アプリを開発するには、Sublime Text 3 を使用することをお勧めします。これは、クイック ショートカット/検索、分割クローズ、集中できる書き込みモード、コマンド パレット、すべてのプラットフォームのサポートなど、驚くほど高度な機能を備えた機能豊富なコード エディターですが、それだけではありません。

デスクトップに Python ファイル「xyz.py」を作成します。 MacOS を使用している場合は、ターミナル コマンドを使用します。

 cd デスクトップ
 
 xyz.py をタッチする

コード エディターで xyz.py ファイルを開き、システムに次のコマンドを記述します。

最初のステップ

ランダムインポート

ステップ2

回答 = [ '今あなたが言ったことが理解できませんでした', 
 
 「私には何も見えません」 
 
 「分からないよ、何でもいいよ」

次に、ループのメイン部分をコードに追加します。

真の場合: 
 
 user_input = 入力(>>>") 
 
 user_input . lower () == 'hi' の場合: 
 
 print("こんにちは") 
 
それ以外： 
 
印刷 (ランダムな選択(回答))

AI コーディングが上手になるには何が必要ですか?

コーディングのコンテキストでは、実際に必要なものは人によって異なります。ただし、コアとなる関数セットがあれば、コーディング作業がはるかに簡単になります。 AI コーディングで考慮すべき重要なポイントは次のとおりです。

データチェック

AI および ML モデルは計算方法を反映するため、入力データを可能な限り理解するために生データを繰り返し分析する必要があります。データにエラー値、欠落値、または不正なラベルがないか確認します。 APP がすべての年齢層の計算に使用されているが、45 歳未満の人のデータしか提供していない場合、または APP が年間の休暇を計算するために使用されているが、冬のデータしか提供していない場合、結果は悲惨なものになります。したがって、データが正確であることを確認してください。

ユーザー中心

より明確で制御しやすいように、適切な機能を備えたアプリを設計します。プログラミング モデル内の機能が不要または冗長かどうかを確認します。ユーザーの好みに合わせて、ミニマリスト モデルを使用するようにしてください。

人工知能アプリケーションでのコーディングを改善するために Python 辞書を使用する

Python の辞書はデータを保存するために使用されます。これはキー値のセットであり、各キー値は一意であり、Python でデータを保存する便利な方法を提供します。通常、Python 辞書に保存されるデータは、ユーザー ID またはユーザー プロファイルに含まれる情報に関連しています。データストレージ用の人工知能アプリの開発において重要な役割を果たします。 if/else 句が多すぎるコーディング例を見てみましょう。

名前== "メアリー"の場合: 
 
 「これはメアリーです。彼女はダンサーです」と印刷します  
 
 elif名== "Shaina" : 
 
 「私はシャイナです。エンジニアです」と印刷します  
 
 elif name == "Tim" : 
 
 「これはティムです。医者です」と印刷する  
 
 Python 辞書を使用して、次のコードを記述します。 
 
名前ジョブ辞書 = { 
 
 「メアリー」 ： 「これはメアリーです。ダンサーです」 
 
 「シャイナ」 ： 「シャイナです。エンジニアです」 
 
 「ティム」 ： 「これはティムです。医者です。 」 
 
 } 
 
 name_job_dict[名前]を印刷する

検討する価値のある機械学習ツール

AI アプリ開発者は、機械学習とディープラーニングの新しいフレームワークを試す準備をしておく必要があります。人工知能の開発には、分野固有の機械学習フレームワークである Apple Core ML の使用が推奨されています。これには、視覚と画像分析、自然言語処理、乱数生成、AI パスファインディングなどの一般的な動作と決定木を最適化および評価するために使用される GamelayKit などの機能が含まれています。

Caffe2 は、モジュール式のディープラーニング オープン ソース フレームワークの第一選択肢でもあります。開発者は、ディープラーニングや機械学習のモデルとアルゴリズムを実験することでメリットを得ることができます。 Caffe2 には C++ および Python API が付属しており、開発者はすぐにプロトタイプを生成し、APP 開発プロセスを最適化できます。

Google TensorFlow は、組み込みデバイスに機械学習や人工知能のアプリを導入する場合にも適しています。 TensorFlow Lite を使用すると、開発者は依存関係が少なく、バイナリ サイズが小さいアプリを構築できます。ただし、TensorFlow Mobile のようにすべてのユースケースをカバーしているわけではありませんが、開発者は TensorFlow Lite も使用できます。 AI および ML アプリ開発には、TensorFlow Mobile を使用する必要があります。

AIアプリを構築するためのローコードプラットフォーム

Mendix は、AI 開発者にとって最高の AI 支援ローコード開発プラットフォームです。次のステップの提案や、APP の品質とパフォーマンスに関する専門家による品質推奨事項により、開発者の効率が向上します。ローコード環境は、AI アプリ向けの共同的で直感的な開発プラットフォーム、一流の機能を備えたクラウドネイティブ アーキテクチャ、オープンで拡張可能な API、モデル API、豊富な拡張オプションを備えた SDK を提供し、AI 開発者に大きなメリットをもたらし、さまざまなツールやコード ライブラリを使用できるようにします。

開発者にとって、Mendix Assist は、AI プロジェクトのやり直しコストと時間を削減し、APP 開発の問題を防ぎ、人々が自分のタスクと企業価値に集中できるようにするトレーニング ツールのようなものです。

全体的に見ると、AI アプリは急成長しています。実際、人工知能と企業の組み合わせは、ビジネス界の人々に多くのチャンスを与えています。

さらに、新しいモバイル アプリ開発における人工知能テクノロジーは、新たな機会、インテリジェントなインタラクション、スマートな意思決定、パーソナライゼーションに新たな推進力をもたらします。