أدوات تساعد ai.. أفضل 7 أدوات لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

أدوات المساعدة جزر يعد تطوير برامج الذكاء الاصطناعي محور العديد من الدراسات هذه الأيام. حيث يعتبر الذكاء الاصطناعي من أهم التقنيات المتقدمة في عصرنا الحالي ، حيث يساهم في تطوير البرامج والأنظمة التي تستخدمها الشركات والمؤسسات. ولكن لتحقيق نتائج مذهلة والاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي ، فإن الاعتماد على الأدوات المساعدة أمر لا بد منه. في هذا المقال من المنصة خليج في هذا المقال ، نستعرض سبعة من أفضل الأدوات التي تساعد الذكاء الاصطناعي في تطوير برامج الذكاء الاصطناعي ، لتحقيق الأداء الأمثل وتوفير الوقت والجهد.

أدوات مساعد ai

أدوات المساعدة جزر تعني البرامج أو المكتبات المستخدمة لتطوير وتحسين تطبيقات ونماذج الذكاء الاصطناعي. توفر هذه الأدوات واجهات برمجة تطبيقات ومكتبات وأطر عمل تسهل على المطورين إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها وتنفيذها. تهدف هذه الأدوات أيضًا إلى تسهيل البرمجة وتقليل تعقيد بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يوفر وظائف مختلفة مثل تحليل البيانات وتصنيف الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي والمزيد. توفر هذه الأدوات أيضًا مجموعة متنوعة من الخوارزميات والنماذج المحسنة مسبقًا والتي يمكن استخدامها لتحقيق مهام محددة.

اقرأ أيضًا: أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي

أفضل 7 أدوات لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

هذا أفضل 7 أدوات لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي هي:

1. عده سكيت تعلم.
2. عده TensorFlow.
3. حسنا أداة PyTorch.
4. عده اباتشي MXNet.
5. عده OpenNN.
6. حسنا أداة تحطم.
7. عده AutoML.

Scikit-Be informed هي أداة لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

Scikit-Be informed هي أداة تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي (AI) ، والتي لاقت الكثير من الثناء. يبسط تعقيد مهام التعلم الآلي. يتميز بواجهة بديهية وسهلة الاستخدام تجذب المتعلمين من مستويات المهارة المختلفة. يوفر Scikit-Be informed أيضًا وظائف واسعة النطاق تغطي المجالات الحاسمة مثل المعالجة المسبقة للبيانات واختيار النموذج والتقدير. بالإضافة إلى ذلك ، يمتد ذخيرته إلى خوارزميات مختلفة ، ويتضمن التصنيف والانحدار والتكتل وتقليل الأبعاد. يتم ذلك من خلال الاستفادة من مجموعة الأدوات الغنية والتوثيق الشامل. يوفر Scikit-Be informed أيضًا للمستخدمين الوسائل اللازمة لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها دون عناء.

اقرأ أيضًا: أداة AI لتحويل النص إلى فيديو

TensorFlow هي أداة لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

TensorFlow هي مكتبة التعلم العميق الأكثر طلبًا. يعد إطار عمل التعلم الآلي هذا من Google مكتبة مفتوحة المصدر ومتوافقة مع Python. لأنها من أفضل الأدوات التي تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتيح الحساب العددي الذي يجعل التنبؤات المستقبلية أسهل بكثير وأكثر دقة. بدلاً من الانغماس في تشابك الخوارزميات ، يمكن للمطورين التركيز على الجزء المنطقي من التطبيق. ويتولى TensorFlow الاهتمام بكل ما يحدث في النهاية الخلفية. تتيح الأداة أيضًا للمطورين إنشاء شبكات عصبية وإنشاء تصور رسومي باستخدام Tensorboard. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تشغيل تطبيقات TensorFlow بسهولة على أجهزتك الداخلية ، في السحابة ، على Android و iOS ، ولأنها مصممة للنشر ، فهي تعمل على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات.

PyTorch هي أداة لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

تعد PyTorch واحدة من أكثر أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي تنافسية وتعتمد أيضًا على Python. إنه مشابه لـ TensorFlow من حيث طبيعة المشاريع المختارة. ومع ذلك ، عندما يكون التطوير السريع هو الأولوية ، فإن PyTorch هو الخيار الأفضل للمشاريع الأكبر والأكثر تعقيدًا.

اقرأ أيضًا: مواقع عمل الفيديو في الذكاء الاصطناعي

Apache MXNet هي أداة لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

تمت الموافقة على أداة Apache MXNet التي تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي هذا بواسطة Amazon كإطار عمل تعلم عميق على AWS. على عكس الأدوات الأخرى ، فهي ليست مملوكة مباشرة لشركة كبيرة ، مما يوفر بيئة مناسبة لإطار عمل مفتوح المصدر. يمكن أن يعمل أيضًا بسلاسة على العديد من وحدات معالجة الرسومات والآلات. علاوة على ذلك ، يدعم أيضًا مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات ، مثل: Python و C ++ و Scala و R و JavaScript و Julia و Perl و Progress.

OpenNN هي أداة لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

OpenNN ، أداة تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي (AI) ، تمكن المستخدمين من تطوير وتنفيذ الشبكات بكفاءة. يوفر واجهة سهلة الاستخدام ومجموعة واسعة من الوظائف ، مما يسهل على المتعلمين والباحثين الوصول إليها. تتيح OpenNN أيضًا المهام الأساسية مثل المعالجة المسبقة للبيانات ، والتدريب على الشبكة ، وإجراء تنبؤات دقيقة. بفضل تصميمه سهل الاستخدام ووثائقه الشاملة ، يعد OpenNN خيارًا مثاليًا للأشخاص الجدد في مجال الذكاء الاصطناعي. من خلال تسخير قوة OpenNN ، يمكن للمستخدمين استكشاف الإمكانات الهائلة للشبكات عبر الصناعة ، والاستفادة من إمكاناتها وأدواتها القوية.

Keras هي أداة لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

Keras هي أداة ذكاء اصطناعي مشهورة لبساطتها وكفاءتها في بناء الشبكات والتدريب. من خلال واجهة سهلة الاستخدام وطبقات مسبقة الصنع ، تمكن المستخدمين من إنشاء نماذج قوية لمهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية. كما أنه يوفر المرونة من خلال السماح بالانتقال السلس بين الخلفيات الشائعة مثل TensorFlow و Theano. جعلت سهولة الوصول إليها وطبيعتها سهلة الاستخدام خيارًا شائعًا ، مما يسمح للناس بالخوض في عالم مثير من التعلم العميق بكل سهولة وثقة.

اقرأ أيضًا: مواقع الويب التي تحول النص إلى صور بذكاء اصطناعي

أداة AutoML لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

يعد AutoML أحد أفضل أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي المتاحة اليوم لمهندس التعلم الآلي. يقوم بأتمتة العمليات التي ينطوي عليها التعبير عن مشكلة في العالم الحقيقي باستخدام تقنيات التعلم الآلي. يساعد هذا عالم البيانات على تحويل تركيزه من المهام المتكررة مثل النمذجة إلى معالجة المشكلات المطروحة. مهدت الأداة الطريق للتعلم الآلي للجميع ، حيث يمكن لأي شخص ليس لديه خبرة كبيرة في التعلم الآلي التنقل بسهولة في هذا المجال.

في نهاية هذا المقال قدمنا ​​لك أفضل سبعة أدوات مساعد ai في تطوير برامج الذكاء الاصطناعي. تختلف هذه الأدوات في وظائفها وقدراتها ، وتقدم مجموعة واسعة من الحلول لتلبية احتياجات المطورين والباحثين في هذا المجال. باستخدام هذه الأدوات ، يمكنك تحسين أداء البرنامج وتسريع عمليات التطوير ، بحيث يمكنك الاستفادة من الفوائد الكاملة للذكاء الاصطناعي في مشروعك التالي.

مرتبط