Principales proyectos de inteligencia artificial en C ++ que debe consultar

Introducción

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son dos palabras que están causando sensación en todo el mundo tecnológico actual. Puedes sentir el impacto que la IA tiene en nuestras vidas, desde el asistente de voz hasta los algoritmos predictivos (como YouTube, Netflix, Amazon, etc.).

Todo funciona con un aprendizaje automático efectivo o un proyecto de inteligencia artificial. Se predice que estas industrias solo crecerán en los próximos años. Especialmente si consideramos las cosas que nos podría permitir a nosotros, los humanos, hacer, como vehículos autónomos, aeronaves autónomas e incluso podría hacer que toda la industria del transporte marítimo desprovista de transporte terrestre (usando en su lugar drones voladores impulsados ​​por IA)

La inteligencia artificial es el sector de estudio que permite que la máquina muestre una inteligencia similar a la humana y la destreza de realizar tareas que tradicionalmente, solo un ser humano puede hacer. Sin embargo, considerando el estado en el que se encuentran el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en el paradigma actual, esta definición es ciertamente engañosa.

Sí, es el campo de estudio en el que intentamos que las máquinas aprendan tan rápido y tan bien como un ser humano, pero la creación de una Inteligencia Artificial completamente autónoma es cosa del futuro. Lo mismo se aplica al aprendizaje automático también. Si bien es cierto que estamos a años luz de lo que estábamos hace unas dos décadas, aún nos queda un largo camino por recorrer.

Si ha decidido ser parte de este viaje y quedarse con la inteligencia artificial por el resto de su vida, es probable que tenga que aprender Python, R o MATLAB (y posiblemente incluso los tres).

Sí, a pesar de que la mayoría de nosotros comenzamos nuestro viaje de codificación con C ++, lo descartamos rápidamente cada vez que realizamos una tarea fuera de nuestro ámbito académico. ¿Quizás los punteros o la sintaxis janky nos superan, o tal vez es algo más?

Cualquiera que sea el caso, elegir Python en lugar de C++ tiene algunos beneficios aparentes. Por una vez, la sintaxis de python es fácil de entender y escribir. Además, también obtenemos la mayor parte del código escrito para nosotros en forma de bibliotecas de código.

Sin embargo, lo contrario también es cierto. Hay algunos beneficios obvios de elegir C++ sobre Python también. En primer lugar, la velocidad que ofrece C++ no tiene comparación con ningún otro lenguaje de programación existente. En segundo lugar, C ++ es un lenguaje antiguo y lo que significa que tendrá una amplia comunidad que lo respaldará cada vez que se atasque en una rutina.

Muchos desarrolladores expertos dedican una gran parte de su tiempo a ayudar a sus compañeros. No solo eso, también hay muchas bibliotecas disponibles en C++, lo que haría que su desarrollo fuera una experiencia mucho más fluida.

Para poder aprovechar adecuadamente la velocidad que permite C++, debe tener un cierto nivel de destreza con él. Una de las mejores formas de obtener eso sería probar algunos proyectos de inteligencia artificial realmente asombrosos en C++.

Hay muchos proyectos disponibles para que elijas. La presencia de tal variedad a menudo hace que la gente se rasque la cabeza. Es por eso que hemos enumerado a continuación algunas excelentes ideas de proyectos de inteligencia artificial de código abierto en c ++ en las que podría contribuir.

Antes de comenzar, es importante tener en cuenta que la mayoría de las bibliotecas en python a menudo están encapsuladas en C++, solo como TensorFlow. Por lo tanto, no debería sorprenderse cuando vea algunos nombres familiares en esta lista.

Entonces, sin ningún orden en particular, comencemos nuestra discusión sobre las mejores ideas de proyectos de inteligencia artificial en c ++

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Las mejores ideas de proyectos de inteligencia artificial en C++

café

Caffe o también conocida como Arquitectura convolucional para incrustación rápida de funciones, será nuestra primera elección en esta lista. Es un proyecto de código abierto basado en Inteligencia Artificial y un marco de aprendizaje profundo creado en la casa de BAIR (Berkeley AI research Center).

El código principal o el código que sería responsable de ejecutar todo el programa está escrito en C ++ y luego se sirve como una biblioteca de python. Caffe es una herramienta que se creó teniendo en cuenta la visión artificial. Principalmente por la velocidad, el hecho de que sea modular y su expresividad general. Ahora podemos ver fácilmente que Caffe se usa en aplicaciones a gran escala. El conjunto principal de características que lo hace destacar de los demás se enumeran a continuación:

un. El diseño general de Caffe fue creado teniendo en cuenta su expresividad. Debido a la naturaleza de este proyecto, puede usarlo para generar una cantidad considerable de datos. También alienta a los desarrolladores a pensar fuera de la caja.

B. Tiene el poder de cambiar de una CPU a una GPU cuando lo desee sin reducir significativamente su rendimiento. En general, todos los proyectos de Inteligencia Artificial funcionan mucho mejor cuando se usan en una GPU en lugar de una CPU. Dado que las GPU potentes son muy costosas y rara vez están disponibles para su uso, el hecho de que pueda usar su CPU y obtener casi el mismo rendimiento es un gran impulso.

C. Sin embargo, si usa una GPU, obtendrá un mejor rendimiento. Si utiliza la GPU NVIDIA K40, podrá procesar más de 60 millones de imágenes en un solo día.

D. El café es rápido. Esto lo convierte en una de las mejores herramientas para ser utilizado en la investigación.

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TensorFlow

No hay forma de que cuando hablamos de proyectos de inteligencia artificial en C++ no hablemos del gigante TensorFlow. Es creado por el equipo de Google y lo hizo para que cualquiera pueda ver lo que sucede debajo del capó.

Es uno de los mejores marcos que uno puede usar para realizar cualquier tarea relacionada con el aprendizaje profundo. Con la incorporación de TF 2.0, ahora viene con una versión de Keras ya instalada y lista para usar. Keras permite crear modelos de aprendizaje profundo en solo unas pocas líneas de código con la ayuda de su API secuencial.

TensorFlow tiene una de las arquitecturas más flexibles que hemos visto en mucho tiempo. Puede alternar entre el uso de CPU y GPU con la ayuda de una sola llamada a la API.

Al igual que Caffe, incluso TensorFlow funciona bajo el capó con C++ y está envuelto por una capa de python y luego sirve como una biblioteca de python. Sin embargo, hay otros idiomas para los que podría encontrar esta biblioteca de TensorFlow.

Twitter, Dropbox, eBay, Intel y muchas otras empresas ya han pasado a usar TensorFlow para sus aplicaciones diarias. Algunas características destacadas hacen que TensorFlow sea excelente. Hemos enumerado algunos de ellos a continuación:

un. Si está utilizando TensorFlow, obtiene algunas características realmente buenas incluidas. Tienes acceso a algo que se conoce como tablero Tensor. Con la ayuda de un tablero de tensor, puede ver fácilmente cómo funciona su modelo gráficamente. Puede verificar y cambiar fácilmente el código donde lo considere necesario.

B. TensorFlow resulta ser una biblioteca muy flexible, que también es muy modular. Tiene el poder de elegir las partes que desea incluir si lo está haciendo de forma independiente.

C. Con la ayuda del modelo LSTM (memoria a largo plazo) de TensorFlow, podrá crear respuestas a los correos electrónicos sin tener que hacer nada.

D. Utiliza algo que se conoce como columnas de características. Se usa para trabajar entre los datos, que no están procesados, y los estimadores, que se pueden usar para enviar o recibir señales a su modelo.

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Conclusión

Estos proyectos abarcan las aplicaciones populares de la programación. Si bien todos estos proyectos requieren diferentes herramientas bajo el paraguas de la programación, todos tienen algunas cosas en común. Ejecutar ideas de proyectos de programación requiere fuerza de voluntad, perseverancia y sed de conocimiento.

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