أشهر 8 مشروعات للذكاء الاصطناعي من Google يجب أن تعمل عليها [2022]

جوجل مشاريع الذكاء الاصطناعي

في هذه المقالة ، سنناقش بعض مشاريع Google AI الأساسية التي يجب أن تعرفها. من TensorFlow إلى DeepMind Lab ، لدينا خطط مختلفة يجب مراعاتها. تطلب منك العديد من الشركات أن تكون على دراية بمشاريع الذكاء الاصطناعي من Google نظرًا لأهميتها وميزاتها. لهذا السبب يجب أن تعرف الكثير عنهم قدر الإمكان. هيا بنا نبدأ.

إليك أحدث مشروعات Google Ai التي يمكنك العمل عليها:

1. TensorFlow

TensorFlow هو بسهولة على رأس مشروعات الذكاء الاصطناعي في Google. إنها منصة مفتوحة المصدر لتطبيقات التعلم الآلي. يسهل TensorFlow بناء نموذج أكثر راحة ونشر ML مرنًا وتجربة بحث قوية. إذا كنت تريد أن تصبح محترفًا في تعلم الآلة ، فيجب أن تكون على دراية بهذه المنصة.

يحتوي TensorFlow على مكتبة واسعة من الأدوات والأطر لتبسيط بناء نموذج ML. علاوة على ذلك ، يمكنك الوصول إليه من أي مكان وفي أي وقت ، مما يعزز بشكل كبير من توفره. تحقق من أفكار مشروع Tensorflow.

يحتوي على العديد من واجهات برمجة التطبيقات ، بما في ذلك بعض أكثرها شيوعًا ، لمساعدتك في بناء أنواع مختلفة من نماذج ML. على سبيل المثال ، يمكنك إنشاء نماذج وتدريبها باستخدام Keras API ، وهو مناسب للمبتدئين نظرًا لواجهته سهلة التعلم. من ناحية أخرى ، يمكنك استخدام واجهة برمجة تطبيقات استراتيجية التوزيع إذا كنت تريد أداء تدريب تعلّم الآلة على نطاق أوسع.

2. AdaNet

قبل أن نناقش AdaNet ، يجب أن تكون على دراية بالتعلم الجماعي. إنها طريقة الجمع بين تنبؤات نماذج التعلم الآلي المختلفة لتوفير أداء استثنائي. لقد نجحت مجموعة التعلم في العديد من المجالات ، وفازت بجائزة Netflix والعديد من مسابقات Kaggle.

AdaNet عبارة عن إطار عمل يعتمد على TensorFlow والذي يسمح بالتعلم التلقائي لنماذج (مجموعة) عالية المستوى دون الحاجة إلى تدخل كبير من خبير. يتعلم بنية الشبكة العصبية من خلال خوارزمية AdaNet الخاصة به ويوفر ضمانات التعلم. AdaNet تجعل التعلم الجماعي ممكنًا ، وهو عمل بطولي تمامًا. وذلك لأن التعلم الجماعي يستغرق الكثير من الوقت والموارد للتدريب.

أهم ما يميز AdaNet هو أنه يوفر إطار عمل لتحسين التعلم الجماعي حتى تتمكن من الحصول على نماذج أكثر تقدمًا. تقوم AdaNet بإنشاء نماذج عالية الجودة حتى لا تضطر إلى قضاء وقتك في اختيار التصميم الأفضل. يمكن أن تضيف العديد من الشبكات الفرعية أيضًا لتنويع المجموعة. إذا كنت مهتمًا بـ AutoML من Google ، فعليك التعرف على AdaNet.

تحقق من AdaNet هنا

3. الدوبامين - النماذج الأولية لخوارزميات التعلم المعزز

تركز خوارزميات التعلم المعزز على كيفية عمل وكيل برمجي معين في بيئة معينة. إنهم يهدفون إلى تعزيز منطقة معينة على الآخرين لتحسين المكافأة الإجمالية. إنها خوارزميات شائعة وتجد تطبيقات في العديد من المجالات. يساعدك الدوبامين في تسريع النماذج الأولية لهذه الخوارزميات من أجل كفاءة أفضل.

إنه إطار عمل يعتمد على Tensorflow ويسمح للمستخدمين بتجربة خوارزميات التعلم المعزز بحرية. إذا كنت تبحث عن طريقة إبداعية لدراسة خوارزميات التعلم المعزز ، فعليك تجربة الدوبامين. إنها موثوقة ومرنة تمامًا ، لذا فإن تجربة أشياء جديدة سهلة وممتعة. يسمح لك الدوبامين باستكشاف قدرات خوارزميات التعلم المعزز والتعرف عليها أكثر.

شوف الدوبامين هنا

4. مختبر ديب مايند

تعتبر دراسة وتنفيذ التعلم المعزز العميق أمرًا صعبًا للغاية. يساعدك DeepMind Lab من Google في هذا الصدد. يوفر لك نظامًا أساسيًا ثلاثي الأبعاد حيث يمكنك البحث وتطوير أنظمة التعلم الآلي وأنظمة الذكاء الاصطناعي. تتيح لك واجهة برمجة التطبيقات (API) البسيطة الخاصة بـ DeepMind Lab تجربة تصميمات مختلفة للذكاء الاصطناعي واستكشاف قدراتها. إذا كنت مبتدئًا ولم تعمل كثيرًا مع خوارزميات التعلم المعزز ، فيجب أن تجرب. من ناحية أخرى ، يمكن حتى للخبير أن يجد هذا المشروع مفيدًا لاختبار تصميمات الذكاء الاصطناعي الجديدة.

تستخدم Google معمل DeepMind لتدريب وكلاء التعلم والبحث عنهم في DeepMind. كما أن لديها العديد من الألغاز لمساعدتك في التعلم المعزز العميق.

تحقق من DeepMind Lab هنا

5. فيزياء الرصاص

تعد Bullet Physics من بين أكثر مشاريع الذكاء الاصطناعي في Google القائمة على التخصص. إنها SDK تركز على ديناميكيات الجسم ، والتصادمات ، والتفاعلات بين الأجسام الصلبة والأجسام اللينة. تمت كتابة Bullet Physics بلغة C ++.

يمكنك استخدام هذه المكتبة لتطوير الألعاب والمحاكاة الآلية والتأثيرات المرئية. يحتوي Bullet Physics SDK أيضًا على pybullet ، وهو وحدة Python التي تستخدم التعلم الآلي والمحاكاة الفيزيائية والروبوتات. توفر pybullet العديد من المرافق الأخرى لمستخدميها ، بما في ذلك الكشف عن الاصطدام وحسابات الديناميكيات العكسية وعلم الحركة. تستخدم Google Bullet SDK للواقع الافتراضي ومحاكاة الروبوتات وتطوير الألعاب وتطبيقات التعلم الآلي.

تحقق من Bullet Physics هنا

6. أرجواني

يجد الذكاء الاصطناعي تطبيقات في العديد من القطاعات ، لكننا نادرًا ما نراه في المجالات الإبداعية. Magenta هو أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي النادرة. يركز على توليد الفن والموسيقى باستخدام التعلم العميق والتعلم المعزز. إذا كنت تتساءل دائمًا عن كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على المجالات الإبداعية ، فعليك التحقق بجدية من هذا المشروع.

يركز Magenta على تطوير الحلول وتبسيط الأمور للفنانين والموسيقيين. إنه أحد منتجات فريق Google Brain ويستند إلى TensorFlow. لديهم مجموعة مناقشة لتبادل التفاصيل والآراء حول التطورات المختلفة في هذا المشروع.

تحقق من Magenta هنا

7. Kuberflow

إذا كنت تتعرف على خوارزميات التعلم الآلي و Kubernetes ، فهذا من بين أهم مشاريع الذكاء الاصطناعي في Google. Kuberflow عبارة عن مجموعة أدوات للتعلم الآلي لـ Kubernetes. يركز على تبسيط نشر سير عمل التعلم الآلي في Kubernetes. باستخدام Kuberflow ، يمكنك نشر أنظمة تعلم الآلة مفتوحة المصدر وعالية الجودة عند استخدام Kubernetes. على سبيل المثال ، يمكنك إضافة وظائف Jupyter Notebooks و TensorFlow التدريبية في سير عملك باستخدام Kuberflow.

يحتوي هذا المشروع على مجتمع مزدهر من المطورين والمهنيين حيث يمكنك طرح الأسئلة أو مشاركة عملك أو مناقشة الموضوعات المتعلقة بـ Kuberflow.

تحقق من Kuberflow هنا

8. فتح قاعدة بيانات الصور

تعتبر الرؤية الحاسوبية من أبرز مجالات تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع تحليل الصور ومقاطع الفيديو باستخدام النماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي. إذا كنت ترغب في العمل على مشاريع رؤية الكمبيوتر ، فيجب عليك التحقق من قاعدة بيانات الصور المفتوحة. إنها قاعدة بيانات تضم حوالي 9 ملايين صورة مختلفة مع التعليقات التوضيحية.

تعد قاعدة بيانات الصور المفتوحة من بين أكثر مشاريع الذكاء الاصطناعي في Google شيوعًا نظرًا لاتساعها وتفاصيلها وتجزئة الكائنات والروايات المترجمة وصناديق إحاطة الكائنات والعديد من الإضافات الأخرى. يمكنك استخدام قاعدة البيانات هذه لتدريب نموذج التعرف على الكائنات.

افكار اخيرة

لدى Google العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي ، وقد ناقشنا فقط أكثرها شيوعًا في هذه المقالة. على سبيل المثال ، يعد gemmlowp مشروعًا بشأن ضرب المصفوفة ، وهو أيضًا مشروع Google AI. بعض المشاريع الأخرى التي تستحق الذكر هي:

• Google Dialog Flow
• ديب فاريانت
• مينتورنت
• حبال

نأمل أن تكون قد وجدت هذه المقالة حول مشروعات الذكاء الاصطناعي في Google مفيدة. إذا كان لديك أي أسئلة أو أفكار ، يرجى مشاركتها معنا من خلال قسم التعليقات أدناه.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.

ما المشروع الذي أعجبك أكثر؟ اسمحوا لنا أن نعرف في التعليقات!