يعد تطبيق البرامج أحد أكثر الأنشطة الروتينية المنتشرة عبر المؤسسات، وقد زاد استخدامه على مر السنين فقط. يعد تطوير البرامج مهمة معقدة وصعبة، حيث تتطلب العملية التفكير، وتعريف المنتج، والترميز، والتصميم الاستراتيجي، وتقييم الجودة، وأكثر من ذلك. إذا حدثت أي أخطاء أثناء هذه الخطوات، فقد يعني ذلك أن العملية بأكملها بحاجة إلى إعادة التشغيل.
بسبب هذه التحديات ، يلجأ العديد من أفضل المؤسسات اليوم إلى الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لتحقيق نتائج أفضل.
فيما يلي أفضل 7 أدوات لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي:
تتصدر قائمة أفضل 7 أدوات لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي منصة Google Cloud AI ، والتي تساعدك على تدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بك على نطاق واسع ، واستضافة نموذجك المُدرب في السحابة ، واستخدام النموذج الخاص بك لعمل تنبؤات حول البيانات الجديدة.
تعمل سلسلة الأدوات المتكاملة التي يوفرها النظام الأساسي على تسريع تطوير ونشر مشاريع التعلم الآلي ، ويمكنك إنشاء خطوط ML المحمولة باستخدام Kubeflow ، وهو نظام أساسي مفتوح المصدر من Google. يمكّنك نظام AI الأساسي من نشر مشروع التعلم الآلي الخاص بك سواء في مكان العمل أو في السحابة ، وهناك خيارات متنوعة لتخزين البيانات ، مثل التخزين السحابي و BigQuery.
أحد العروض الرئيسية الأخرى لمنصة AI هي الأجهزة الافتراضية (VMs) التي تم تكوينها مسبقًا ، والتي تساعد في تطوير تطبيقات التعلم العميق ، ولديها أيضًا إمكانات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تساعد في تحديد معنى النص وبنيته. إلى جانب ذلك ، يمكنك استخدام واجهات برمجة التطبيقات للنظام الأساسي لإمكانيات تحويل الكلام إلى نص وتحويل النص إلى كلام ، بالإضافة إلى إمكانيات الرؤية لاستخراج الأفكار من الصور.
فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لمنصة Google Cloud AI Platform:
- يساعد في تدريب وتحليل وضبط نماذج ML الخاصة بك
- احصل على تنبؤات وراقب التنبؤات وقم بإدارة نماذجك
- تسريع مشاريع ML
- مشروع ML في مكان العمل أو في السحابة
- الأجهزة الافتراضية التي تم تكوينها مسبقًا (VMs)
يعد Microsoft Azure AI خيارًا رئيسيًا آخر لأدوات تطوير برامج الذكاء الاصطناعي ، والذي كان رائجًا في سوق التطوير. منصة سحابية قوية ، هناك العديد من المنظمات التي تعتمد عليها. يتمتع النظام الأساسي بالعديد من الإمكانات الرائعة ، مثل التعرف على الأشياء والتعلم الآلي غير الخاضع للإشراف والتعرف على الكلام والمزيد.
سهلت Microsoft Azure AI Platform على المؤسسات تنفيذ تطوير الذكاء الاصطناعي ، كما أنها توفر خيارات تخصيص متنوعة مثل نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا الخاصة بالمجال للنص والوجه والتعرف على الكلام. كما يوفر إمكانات متنوعة للتعلم الآلي مثل Azure ML ، وهي خدمة تعلم آلية تعتمد على لغة Python ؛ Azure Databricks ، خدمة البيانات الضخمة المستندة إلى Apache Spark ؛ و ONNX ، تنسيق نموذج مفتوح المصدر ووقت تشغيل لـ ML.
فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لمنصة Microsoft Azure AI Platform:
- خدمة ML الآلية المستندة إلى Python
- الترجمة الآلية
- قدرات التعرف على الأشياء والكلام والنص
- قوالب AI لإنشاء الروبوتات
يعد IBM Watson أحد أكثر أدوات الذكاء الاصطناعي شهرة لتطوير البرمجيات ، وهو مجهز بقدرات ذكاء اصطناعي متقدمة بما في ذلك واجهات المحادثة وواجهات برمجة تطبيقات الأجهزة المحمولة وواجهات المحادثة وخدمات البرمجة اللغوية العصبية.
تم نشر أدوات تطوير البرامج القوية لشركة IBM Watson في العديد من الصناعات المختلفة مثل النفط والغاز ، ووسائل الإعلام والترفيه ، والخدمات المالية ، وإنترنت الأشياء (IoT) ، وغير ذلك الكثير.
تقدم المنصة أيضًا خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي التي تساعد المطورين على إنشاء تطبيقات بقدرات الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا. تتضمن بعض ميزاته الأخرى Watson Assistant ، والذي يمكن دمجه لإنشاء واجهات محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي في تطبيقك ، وخدمة البرمجة اللغوية العصبية الخاصة به في شكل Watson Natural Language Understanding (NLU).
فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج IBM Watson:
- التطوير والنشر السريع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
- قدرات تحويل الكلام إلى نص
- خدمات البرمجة اللغوية العصبية و NLU
- واجهات برمجة تطبيقات قوية لتطبيقات الأجهزة المحمولة
4. H20
H20 عبارة عن منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تزداد شعبيتها باطراد. إنها أداة قوية لتطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي تقدم مجموعة واسعة من الميزات مثل خوارزميات التعلم الآلي الذكية ، والنماذج الخطية الإحصائية والمعممة ، ونماذج التعلم العميق ، والمزيد. تدعم الأداة أيضًا مجموعات البيانات الضخمة و Hadoop و Spark / Kubernetes.
H20 ، الذي يسمح لك باستخدام لغات البرمجة مثل R و Python لبناء النماذج ، غالبًا ما يستخدم لتحليل البيانات ، واكتشاف الاحتيال ، وإدارة المخاطر ، والرعاية الصحية الرقمية ، وذكاء العملاء.
فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ H20:
- يتضمن وظائف AutoML
- يدعم العديد من الخوارزميات مثل الآلات المعززة بالتدرج ، والتعلم العميق ، والنماذج الخطية المعممة ، إلخ.
- منصة قابلة للتطوير خطيًا
- قم بتطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة باستخدام R و Java و Python
5. TensorFlow
لن تكتمل أي قائمة بأدوات تطوير برامج الذكاء الاصطناعي بدون TensorFlow ، وهي أداة حسابية رقمية ومفتوحة المصدر ومكتبة للتعلم الآلي. يستخدم TensorFlow بشكل أساسي لأغراض التطوير والبحث ، وهو مرن مع توفير أدوات ومكتبات شاملة تساعد في تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي.
يمكن للشركات استخدام TensorFlow لتطوير وتدريب التطبيقات الذكية التي تعمل بنظام ML والذكاء الاصطناعي والتي تتعامل مع العمليات المعقدة بما في ذلك التنبؤ وإدارة العقود والعمليات القانونية وخدمات العملاء والمزيد.
فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج TensorFlow:
- نشر الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي بسلاسة على الهواتف المحمولة وسطح المكتب والأجهزة المتطورة وما إلى ذلك.
- مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات وموارد المجتمع
- التحليلات العميقة ، وأتمتة الخدمة ، والتدريب غير الخاضع للإشراف ، إلخ.
- مجموعة واسعة من الميزات والوظائف
6. MxNet
MxNet هي أداة تطوير برمجيات ذكاء اصطناعي رائدة وشائعة وهي عبارة عن إطار عمل تعليمي عميق يُستخدم غالبًا في البحث والإنتاج. تساعد MxNet في تعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال إمكانات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة ، وتوفر نماذج تدريب موزعة لتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تُستخدم الأداة غالبًا في Multi-GPU والتدريب متعدد الأجهزة ، وكذلك في كتابة طبقات مخصصة بلغات عالية المستوى.
فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ MxNet:
- إطار عمل التعلم العميق مفتوح المصدر
- يعزز التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي باستخدام البرمجة اللغوية العصبية
- إطار عمل قابل للتطوير بدرجة عالية
- تحديد وتدريب ونشر الشبكات العصبية
7. إنفوسيس نيا
إغلاق قائمة أفضل 7 أدوات لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي هو Infosys Nia ، وهي أداة رائعة أخرى تمكنك من إنشاء تطبيقات قوية تعمل بالذكاء الاصطناعي. تعد Nia Advanced ML واحدة من أفضل القدرات التي تقدمها الأداة ، والتي تقدم مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي التي تعمل بسرعة وعلى نطاق واسع ، مما يساعد على بناء نماذج ML عالية الأداء.
تتيح لك الأداة أيضًا إنشاء روبوتات محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي ، مع توفير التطبيق الخاص بك الوصول إلى مستودع معرفة المؤسسة. يمكن للتطبيق أيضًا أتمتة الإجراءات بواجهة محادثة ودمج بيانات Nia ، وهو حل تحليلي قوي.
فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Infosys Nia:
- بناء نماذج تدريب ML بشكل فعال
- معالجة مجموعات البيانات الكبيرة على نطاق واسع
- قدرات إدارة البيانات
- نيا chatbot
