يجب عليك التحقق من أهم مشروعات الذكاء الاصطناعي في C ++

مقدمة

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كلمتان تحدثان موجات في عالم التكنولوجيا بأكمله اليوم. يمكنك الشعور بتأثير الذكاء الاصطناعي على حياتنا ، بدءًا من المساعد الصوتي وانتهاءً بالخوارزميات التنبؤية (مثل YouTube و Netflix و Amazon وما إلى ذلك).

يتم تشغيل كل شيء إما عن طريق التعلم الآلي الفعال أو مشروع الذكاء الاصطناعي. ومن المتوقع أن تنمو هذه الصناعات فقط في السنوات القادمة. خاصة إذا أخذنا في الاعتبار الأشياء التي يمكن أن تسمح لنا ، نحن البشر ، بالقيام بها مثل المركبات ذاتية القيادة ، والطائرات ذاتية القيادة ، ويمكن أن تجعل صناعة الشحن بأكملها خالية من النقل البري (باستخدام طائرات بدون طيار تعمل بالذكاء الاصطناعي بدلاً من ذلك)

الذكاء الاصطناعي هو قطاع الدراسة الذي يسمح للآلة بإظهار ذكاء شبيه بالإنسان وبراعة في القيام بالمهام التي لا يمكن إلا للإنسان القيام بها تقليديًا. ومع ذلك ، بالنظر إلى الحالة التي يكون فيها التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في النموذج الحالي ، فإن هذا التعريف مضلل بالتأكيد.

نعم ، إنه مجال الدراسة الذي نحاول فيه جعل الآلات تتعلم بأسرع ما يمكن للإنسان وجودة ، ولكن إنشاء ذكاء اصطناعي مستقل تمامًا هو شيء من المستقبل. الأمر نفسه ينطبق أيضًا على التعلم الآلي. على الرغم من حقيقة أننا ما زلنا قبل سنوات ضوئية مما كنا عليه منذ حوالي عقدين من الزمن ، إلا أنه لا يزال أمامنا رحلة طويلة لنقطعها.

إذا كنت قد قررت أن تكون جزءًا من هذه الرحلة وتلتزم بالذكاء الاصطناعي لبقية حياتك ، فمن المحتمل أن تتعلم Python أو R أو MATLAB (وربما حتى الثلاثة).

نعم ، على الرغم من أن معظمنا بدأ رحلة الترميز باستخدام C ++ ، إلا أننا سريعون جدًا في التخلص منها عندما نقوم بأي مهمة خارج نطاق الأكاديميين لدينا. ربما تكون المؤشرات أو بناء الجملة غير المقبول أفضل منا ، أو ربما شيء آخر؟

مهما كان الأمر ، فإن اختيار Python على C ++ له بعض الفوائد الواضحة. لمرة واحدة ، يكون بناء جملة بيثون واضحًا للفهم والكتابة. علاوة على ذلك ، نحصل أيضًا على معظم الشفرات المكتوبة لنا في شكل مكتبات رموز.

ومع ذلك ، فإن العكس صحيح أيضًا. هناك بعض الفوائد الواضحة لاختيار C ++ على Python أيضًا. أولاً ، السرعة التي تقدمها C ++ لا مثيل لها من قبل أي لغة برمجة أخرى موجودة. ثانيًا ، C ++ هي لغة قديمة وهذا يعني أنه سيكون لديك مجتمع واسع يدعمك كلما علقت في شبق.

يخصص العديد من المطورين المهرة جزءًا كبيرًا من الوقت لمساعدة زملائهم في الخروج. ليس ذلك فحسب ، فهناك العديد من المكتبات المتاحة بسهولة في C ++ أيضًا ، مما يجعل تطويرك تجربة أكثر سلاسة.

لتكون قادرًا على الاستفادة بشكل مناسب من السرعة التي تتيحها C ++ ، يجب أن يكون لديك مستوى معين من البراعة معها. واحدة من أفضل الطرق لاكتساب ذلك هي تجربة بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي المذهلة حقًا في ++ C.

هناك العديد من المشاريع المتاحة لتختار من بينها. غالبًا ما يجعل وجود مثل هذا التنوع الناس يخدشون رؤوسهم. هذا هو السبب في أننا قمنا بإدراج بعض الأفكار الرائعة لمشاريع الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في c ++ أدناه والتي ستتمكن من المساهمة فيها.

قبل أن نبدأ ، من المهم أن نلاحظ أن معظم المكتبات في بايثون غالبًا ما يتم تغليفها تحت C ++ ، مثل TensorFlow فقط. لذلك ، لا ينبغي أن تتفاجأ عندما ترى بعض الأسماء المألوفة في هذه القائمة.

لذلك ، بدون ترتيب معين ، دعونا نبدأ مناقشتنا لأفضل أفكار مشاريع الذكاء الاصطناعي في ++ C

تعلم برامج التعلم الآلي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

قراءة: أفكار مشروع التعلم الآلي

أفضل أفكار مشاريع الذكاء الاصطناعي في C ++

كافيه

سيكون Caffe أو المعروف أيضًا باسم العمارة التلافيفية للتضمين السريع للميزات ، أول اختيار لنا في هذه القائمة. إنه مشروع مفتوح المصدر يعتمد على الذكاء الاصطناعي وإطار عمل التعلم العميق الذي تم إنشاؤه في منزل BAIR (مركز أبحاث Berkeley AI).

إن الكود الرئيسي أو الكود الذي سيكون مسؤولاً عن تشغيل العرض بأكمله مكتوب بالفعل بلغة C ++ ثم عمل كمكتبة بيثون. Caffe هي أداة تم إنشاؤها مع وضع رؤية الكمبيوتر في الاعتبار. ويرجع ذلك أساسًا إلى السرعة وحقيقة أنها معيارية والتعبير الكلي عنها. يمكننا الآن أن نرى بسهولة استخدام Caffe في التطبيقات واسعة النطاق. يتم سرد مجموعة الميزات الرئيسية التي تميزه عن الميزات الأخرى أدناه:

أ. تم إنشاء التصميم العام لـ Caffe ، مع مراعاة تعبيرها. نظرًا لطبيعة هذا المشروع ، يمكنك استخدامه لإنتاج قدر كبير من البيانات. كما أنه يشجع المطورين على التفكير خارج الصندوق.

ب. لديك القدرة على التبديل من وحدة المعالجة المركزية إلى وحدة معالجة الرسومات وقتما تشاء دون التأثير على أدائك بشكل كبير. هذا هو الحال عمومًا في جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تعمل بشكل أفضل عند استخدامها على وحدة معالجة الرسومات بدلاً من وحدة المعالجة المركزية. نظرًا لأن وحدات معالجة الرسومات القوية باهظة الثمن ونادرًا ما تكون متاحة للاستخدام ، فإن حقيقة أنه يمكنك استخدام وحدة المعالجة المركزية الخاصة بك والحصول على نفس الأداء تقريبًا يعد تعزيزًا رائعًا.

ج. إذا كنت تستخدم وحدة معالجة الرسومات ، فستحصل على أداء أفضل. إذا كنت تستخدم وحدة معالجة الرسومات NVIDIA K40 ، فستتمكن من معالجة أكثر من 60 مليون صورة في يوم واحد.

د. الكافيين سريع. هذا يجعلها واحدة من أفضل الأدوات التي يمكن استخدامها في البحث.

يجب أن تقرأ: أفكار وموضوعات مثيرة للاهتمام لمشروع علوم الكمبيوتر

TensorFlow

لا توجد طريقة عندما نتحدث عن مشاريع الذكاء الاصطناعي في c ++ ، فإننا لا نتحدث عن TensorFlow العملاق. تم إنشاؤه بواسطة فريق Google وصنعه حتى يتمكن أي شخص من رؤية ما يحدث تحت الغطاء.

إنه أحد أفضل الأطر التي يمكن للمرء استخدامها للقيام بأي مهمة تتعلق بالتعلم العميق. مع إضافة TF 2.0 ، يأتي الآن مع نسخة من Keras مثبتة بالفعل وجاهزة للاستخدام. يسمح Keras بإنشاء نماذج التعلم العميق في بضعة أسطر من التعليمات البرمجية بمساعدة واجهة برمجة التطبيقات المتسلسلة الخاصة بهم.

TensorFlow لديه واحدة من أكثر البنى المرنة التي رأيناها في بعض الوقت. يمكنك التبديل بين استخدام وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات بمساعدة استدعاء API واحد فقط.

مثل Caffe ، حتى TensorFlow يتم تشغيله تحت الغطاء بواسطة C ++ ويتم لفه بطبقة من الثعبان ثم يتم استخدامه كمكتبة ثعبان. ومع ذلك ، هناك لغات أخرى يمكنك أن تجد مكتبة TensorFlow هذه.

لقد تحولت Twitter و Dropbox و eBay و Intel والعديد من الشركات الأخرى بالفعل إلى استخدام TensorFlow لتطبيقاتهم اليومية. بعض الميزات البارزة تجعل TensorFlow رائعًا. لقد قمنا بإدراج بعض منهم أدناه:

أ. إذا كنت تستخدم TensorFlow ، فستحصل على بعض الميزات الجيدة المجمعة معه. يمكنك الوصول إلى شيء يعرف باسم لوحة Tensor. بمساعدة لوحة الموتر ، يمكنك بسهولة رؤية كيفية أداء نموذجك بيانياً. يمكنك بسهولة التحقق من الرمز وتغييره أينما وجدته ضروريًا.

ب. تصادف أن TensorFlow مكتبة مرنة للغاية ، وهي أيضًا معيارية جدًا. لديك القدرة على اختيار الأجزاء التي تريد تضمينها إذا كنت تجعلها قائمة بذاتها.

ج. بمساعدة نموذج LSTM (الذاكرة طويلة المدى) الخاص بـ TensorFlow ، ستتمكن من إنشاء ردود على رسائل البريد الإلكتروني دون الحاجة إلى القيام بأي شيء.

د. يستخدم شيئًا يعرف باسم أعمدة الميزة. يتم استخدامه للعمل بين البيانات غير المعالجة والمقدرات التي يمكن استخدامها لإرسال أو استقبال إشارات إلى نموذجك.

جرب: أفكار وموضوعات مشروع جافا

خاتمة

تشمل هذه المشاريع التطبيقات الشائعة للبرمجة. في حين أن كل هذه المشاريع تتطلب أدوات مختلفة تحت مظلة البرمجة ، إلا أنها تشترك جميعًا في بعض الأشياء. يتطلب تنفيذ أفكار مشاريع البرمجة قوة الإرادة والمثابرة والتعطش للمعرفة.

الخروج من برنامج الشهادة المتقدمة upGrad في التعلم الآلي و البرمجة اللغوية العصبية. تم تصميم هذه الدورة التدريبية مع مراعاة أنواع مختلفة من الطلاب المهتمين بالتعلم الآلي ، حيث تقدم إرشادًا من 1-1 وغير ذلك الكثير.