Top-Projekte für künstliche Intelligenz in C++, die Sie sich ansehen sollten

Einführung

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind zwei Wörter, die in der gesamten Technologiewelt von heute Wellen schlagen. Sie können die Auswirkungen spüren, die KI auf unser Leben hat, angefangen beim Sprachassistenten bis hin zu prädiktiven Algorithmen (wie YouTube, Netflix, Amazon usw.).

Alles wird entweder durch effektives maschinelles Lernen oder ein Projekt der künstlichen Intelligenz angetrieben. Es wird vorhergesagt, dass diese Industrien nur in den kommenden Jahren wachsen werden. Vor allem, wenn man bedenkt, was es uns Menschen ermöglichen könnte, wie selbstfahrende Fahrzeuge, selbstfliegende Flugzeuge und sogar die gesamte Schifffahrtsindustrie ohne landgestützten Transport (stattdessen mit KI-betriebenen Flugdrohnen) zu machen.

Künstliche Intelligenz ist der Studiensektor, der es der Maschine ermöglicht, menschenähnliche Intelligenz und Fähigkeiten zu zeigen, Aufgaben zu erledigen, die traditionell nur ein Mensch erledigen kann. In Anbetracht des Stands, in dem sich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz im aktuellen Paradigma befinden, ist diese Definition jedoch sicherlich irreführend.

Ja, es ist das Studiengebiet, in dem wir versuchen, Maschinen so schnell und so gut wie Menschen lernen zu lassen, aber die Schaffung einer vollständig autonomen künstlichen Intelligenz ist Zukunftsmusik. Dasselbe gilt auch für maschinelles Lernen. Zwar sind wir dem, was wir vor etwa zwei Jahrzehnten waren, um Lichtjahre voraus, aber wir haben noch einen langen Weg vor uns.

Wenn Sie sich entschieden haben, an dieser Reise teilzunehmen und für den Rest Ihres Lebens bei der künstlichen Intelligenz zu bleiben, müssen Sie wahrscheinlich entweder Python, R oder MATLAB (und möglicherweise sogar alle drei) lernen.

Ja, obwohl die meisten von uns ihre Codierungsreise mit C++ beginnen, verwerfen wir es sehr schnell, wenn wir Aufgaben außerhalb unserer Akademiker erledigen. Vielleicht überwältigen uns Zeiger oder die janky Syntax, oder vielleicht ist es etwas anderes?

Was auch immer der Fall sein mag, die Wahl von Python gegenüber C++ hat einige offensichtliche Vorteile. Ausnahmsweise ist die Syntax von Python einfach zu verstehen und zu schreiben. Darüber hinaus bekommen wir den Großteil des für uns geschriebenen Codes auch in Form von Code-Bibliotheken.

Allerdings gilt auch die Umkehrung. Es gibt auch einige offensichtliche Vorteile, C++ gegenüber Python zu wählen. Erstens wird die Geschwindigkeit, die C++ bietet, von keiner anderen existierenden Programmiersprache erreicht. Zweitens ist C++ eine alte Sprache und bedeutet, dass Sie eine breite Community haben würden, die Sie unterstützt, wenn Sie in einer Sackgasse stecken bleiben.

Viele erfahrene Entwickler widmen einen beträchtlichen Teil ihrer Zeit der Unterstützung ihrer Kollegen. Nicht nur das, es gibt auch viele leicht verfügbare Bibliotheken in C++, die Ihre Entwicklung zu einem viel reibungsloseren Erlebnis machen würden.

Um die Geschwindigkeit, die C++ zulässt, richtig nutzen zu können, müssen Sie ein gewisses Maß an Können damit haben. Eine der besseren Möglichkeiten, genau das zu erreichen, wäre, einige wirklich erstaunliche Projekte für künstliche Intelligenz in C++ auszuprobieren.

Es gibt viele Projekte, aus denen Sie auswählen können. Das Vorhandensein einer solchen Vielfalt lässt die Leute oft am Kopf kratzen. Aus diesem Grund haben wir unten einige großartige Open-Source-Projektideen für künstliche Intelligenz in C++ aufgelistet, zu denen Sie beitragen könnten.

Bevor wir beginnen, ist es wichtig zu beachten, dass die meisten Bibliotheken in Python oft unter C++ verpackt sind, nur wie TensorFlow. Sie sollten also nicht überrascht sein, wenn Sie einige bekannte Namen auf dieser Liste sehen.

Lassen Sie uns also in keiner bestimmten Reihenfolge mit unserer Diskussion der besten Projektideen für künstliche Intelligenz in c++ beginnen

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Beste Projektideen für künstliche Intelligenz in C++

Kaffee

Caffe, auch bekannt als Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding, wird unsere allererste Wahl in dieser Liste sein. Es ist ein Open-Source-Projekt, das auf künstlicher Intelligenz und einem Deep-Learning-Framework basiert, das im Hause BAIR (Berkeley AI Research Center) entwickelt wurde.

Der Hauptcode oder der Code, der für den Ablauf der gesamten Show verantwortlich wäre, ist tatsächlich in C++ geschrieben und diente dann als Python-Bibliothek. Caffe ist ein Tool, das für Computer Vision entwickelt wurde. Vor allem wegen der Geschwindigkeit, der Modularität und der allgemeinen Ausdruckskraft. Jetzt können wir leicht sehen, dass Caffe in großen Anwendungen eingesetzt wird. Die wichtigsten Merkmale, die es von den anderen abheben, sind unten aufgeführt:

A. Das Gesamtdesign von Caffe wurde unter Berücksichtigung seiner Ausdruckskraft entwickelt. Aufgrund dieser Art dieses Projekts können Sie damit eine beträchtliche Datenmenge erzeugen. Es ermutigt Entwickler auch, über den Tellerrand hinaus zu denken.

B. Sie haben die Möglichkeit, jederzeit von einer CPU zu einer GPU zu wechseln, ohne Ihre Leistung erheblich zu beeinträchtigen. Es ist generell so, dass die Projekte der künstlichen Intelligenz viel besser laufen, wenn sie auf einer GPU statt auf einer CPU verwendet werden. Da leistungsstarke GPUs sehr kostspielig sind und nur selten zur Verfügung stehen, ist die Tatsache, dass Sie Ihre CPU verwenden und fast die gleiche Leistung erzielen können, ein enormer Schub.

C. Wenn Sie jedoch zufällig eine GPU verwenden, erhalten Sie eine bessere Leistung. Wenn Sie zufällig die NVIDIA K40-GPU verwenden, können Sie an einem einzigen Tag über 60 Millionen Bilder verarbeiten.

D. Caffe ist schnell. Dies macht es zu einem der besten Werkzeuge für die Forschung.

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TensorFlow

Wenn wir über künstliche Intelligenzprojekte in C++ sprechen, sprechen wir auf keinen Fall über den Riesen TensorFlow. Es wurde vom Team bei Google erstellt und so gestaltet, dass jeder sehen kann, was unter der Haube passiert.

Es ist eines der besten Frameworks, das man verwenden kann, um jede Aufgabe im Zusammenhang mit Deep Learning zu erledigen. Mit der Hinzufügung von TF 2.0 wird es jetzt mit einer bereits installierten und einsatzbereiten Version von Keras geliefert. Keras ermöglicht es, die Deep-Learning-Modelle mit Hilfe ihrer sequentiellen API in nur wenigen Codezeilen zu erstellen.

TensorFlow hat eine der flexibelsten Architekturen, die wir seit einiger Zeit gesehen haben. Sie können mit Hilfe nur eines einzigen API-Aufrufs zwischen der Verwendung von CPUs und GPUs wechseln.

Wie Caffe wird auch TensorFlow unter der Haube von C++ betrieben und von einer Python-Schicht umhüllt und dann als Python-Bibliothek bereitgestellt. Es gibt jedoch andere Sprachen, für die Sie diese TensorFlow-Bibliothek finden können.

Twitter, Dropbox, eBay, Intel und viele andere Unternehmen haben bereits auf TensorFlow für ihre täglichen Anwendungen umgestellt. Einige herausragende Merkmale machen TensorFlow großartig. Einige davon haben wir nachfolgend aufgelistet:

A. Wenn Sie TensorFlow verwenden, erhalten Sie einige wirklich gute Funktionen, die damit gebündelt sind. Sie erhalten Zugriff auf etwas, das als Tensor-Board bekannt ist. Mit Hilfe eines Tensorboards können Sie leicht sehen, wie Ihr Modell grafisch abschneidet. Sie können den Code einfach überprüfen und ändern, wo immer Sie es für notwendig halten.

B. TensorFlow ist eine sehr flexible Bibliothek, die auch sehr modular aufgebaut ist. Sie haben die Möglichkeit, die Teile auszuwählen, die Sie einbeziehen möchten, wenn Sie es eigenständig machen.

C. Mit Hilfe des LSTM-Modells (Long Short Term Memory) von TensorFlow könnten Sie Antworten auf die E-Mails erstellen, ohne dass Sie etwas tun müssten.

D. Es verwendet etwas, das als Feature-Spalten bekannt ist. Es wird verwendet, um zwischen den unverarbeiteten Daten und den Schätzern zu arbeiten, die zum Senden oder Empfangen von Signalen an Ihr Modell verwendet werden können.

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Fazit

Diese Projekte umfassen die beliebten Anwendungen der Programmierung. Während all diese Projekte unterschiedliche Tools unter dem Dach der Programmierung erfordern, haben sie alle einige Gemeinsamkeiten. Die Umsetzung von Programmierprojektideen erfordert Willenskraft, Ausdauer und Wissensdurst.

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