Les meilleurs projets d'intelligence artificielle en C++ que vous devriez consulter

introduction

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont deux mots qui font des vagues dans tout le monde de la technologie d'aujourd'hui. Vous pouvez sentir l'impact de l'IA sur nos vies, en commençant par l'assistant vocal et en terminant par des algorithmes prédictifs (comme YouTube, Netflix, Amazon, etc.).

Tout est alimenté soit par un apprentissage automatique efficace, soit par un projet d'intelligence artificielle. Il est prévu que ces industries ne feront que croître dans les années à venir. Surtout si l'on considère les choses qu'il pourrait nous permettre, à nous les humains, de faire comme les véhicules autonomes, les aéronefs autonomes et pourrait même rendre l'ensemble de l'industrie maritime dépourvue de transport terrestre (en utilisant à la place des drones volants alimentés par l'IA)

L'intelligence artificielle est le secteur d'étude qui permet à la machine de faire preuve d'une intelligence humaine et de prouesses pour accomplir des tâches que, traditionnellement, seul un être humain peut accomplir. Cependant, compte tenu de l'état dans lequel se trouvent l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle dans le paradigme actuel, cette définition est certainement trompeuse.

Oui, c'est le domaine d'étude dans lequel nous essayons de faire apprendre les machines aussi vite et aussi bien qu'un humain le peut, mais la création d'une intelligence artificielle complètement autonome est une chose du futur. La même chose s'applique également à l'apprentissage automatique. S'il est vrai que nous sommes à des années-lumière de ce que nous étions il y a environ deux décennies, nous avons encore un long chemin à parcourir.

Si vous avez décidé de faire partie de ce voyage et de vous en tenir à l'intelligence artificielle pour le reste de votre vie, il y a de fortes chances que vous deviez apprendre Python, R ou MATLAB (et peut-être même les trois).

Oui, même si la plupart d'entre nous commençons notre voyage de codage avec C++, nous sommes très rapides à le jeter chaque fois que nous effectuons une tâche en dehors de nos universitaires. Peut-être que les pointeurs ou la syntaxe janky prennent le dessus sur nous, ou peut-être est-ce autre chose ?

Quoi qu'il en soit, choisir python plutôt que C++ présente des avantages apparents. Pour une fois, la syntaxe de python est simple à comprendre et à écrire. De plus, nous obtenons également la plupart du code écrit pour nous sous la forme de bibliothèques de code.

Cependant, l'inverse est également vrai. Il y a aussi des avantages évidents à choisir C++ plutôt que Python. Premièrement, la vitesse offerte par C++ est inégalée par tout autre langage de programmation existant. Deuxièmement, C ++ est un langage ancien et signifie que vous auriez une large communauté qui vous soutiendrait chaque fois que vous seriez coincé dans une ornière.

De nombreux développeurs qualifiés consacrent une part importante de leur temps à aider leurs collègues. Non seulement cela, il existe également de nombreuses bibliothèques facilement disponibles en C++, ce qui rendrait votre développement beaucoup plus fluide.

Pour pouvoir tirer pleinement parti de la vitesse que permet C++, vous devez avoir un certain niveau de prouesse avec celui-ci. L'un des meilleurs moyens d'y parvenir serait d'essayer des projets d'intelligence artificielle vraiment étonnants en c++.

Il existe de nombreux projets disponibles parmi lesquels vous pouvez choisir. La présence d'une telle variété fait souvent se gratter la tête. C'est pourquoi nous avons répertorié ci-dessous quelques excellentes idées de projets d'intelligence artificielle open source en c ++ dans lesquelles vous pourriez contribuer.

Avant de commencer, il est important de noter que la plupart des bibliothèques en python sont souvent encapsulées sous C++, uniquement comme TensorFlow. Donc, vous ne devriez pas être surpris lorsque vous voyez des noms familiers sur cette liste.

Donc, sans ordre particulier, commençons notre discussion sur les meilleures idées de projets d'intelligence artificielle en c++

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Meilleures idées de projets d'intelligence artificielle en C++

Café

Caffe ou également connu sous le nom d'architecture convolutive pour l'intégration rapide de fonctionnalités, sera notre tout premier choix dans cette liste. Il s'agit d'un projet open source basé sur l'intelligence artificielle et un cadre d'apprentissage en profondeur créé au sein de la maison BAIR (Berkeley AI research Center).

Le code principal ou le code qui serait responsable de l'exécution de l'ensemble du spectacle est en fait écrit en C++ et sert ensuite de bibliothèque python. Caffe est un outil qui a été créé avec la vision par ordinateur à l'esprit. Principalement à cause de la rapidité, de sa modularité et de son expressivité globale. Maintenant, nous pouvons facilement voir que Caffe est utilisé dans des applications à grande échelle. Les principales fonctionnalités qui le distinguent des autres sont répertoriées ci-dessous :

une. La conception globale de Caffe a été créée en gardant à l'esprit son expressivité. En raison de la nature de ce projet, vous pouvez l'utiliser pour générer une quantité considérable de données. Cela encourage également les développeurs à sortir des sentiers battus.

b. Vous avez le pouvoir de passer d'un CPU à un GPU quand vous le souhaitez sans réduire considérablement vos performances. C'est généralement le cas de tous les projets d'Intelligence Artificielle qui tournent beaucoup mieux lorsqu'ils sont utilisés sur un GPU au lieu d'un CPU. Étant donné que les GPU puissants sont très coûteux et sont rarement disponibles, le fait que vous puissiez utiliser votre processeur et obtenir presque les mêmes performances est un formidable coup de pouce.

c. Si vous utilisez un GPU, cependant, vous obtiendrez de meilleures performances. Si vous utilisez le GPU NVIDIA K40, vous pourrez traiter plus de 60 millions d'images en une seule journée.

ré. Caffe est rapide. Cela en fait l'un des meilleurs outils à utiliser dans la recherche.

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TensorFlow

Il est hors de question que nous, lorsque nous parlons de projets d'intelligence artificielle en c++, nous ne parlions pas du géant TensorFlow. Il est créé par l'équipe de Google et fait en sorte que tout le monde puisse voir ce qui se passe sous le capot.

C'est l'un des meilleurs frameworks que l'on puisse utiliser pour effectuer n'importe quelle tâche liée à l'apprentissage en profondeur. Avec l'ajout de TF 2.0, il est désormais livré avec une version de Keras déjà installée et prête à l'emploi. Keras permet de créer les modèles d'apprentissage en profondeur en quelques lignes de code à l'aide de leur API séquentielle.

TensorFlow possède l'une des architectures les plus flexibles que nous ayons vues depuis un certain temps. Vous pouvez basculer entre l'utilisation de CPU et de GPU à l'aide d'un seul appel d'API.

Comme Caffe, même TensorFlow est alimenté sous le capot par C++ et est recouvert d'une couche python, puis sert de bibliothèque python. Cependant, il existe d'autres langages pour lesquels vous pourriez trouver cette bibliothèque TensorFlow.

Twitter, Dropbox, eBay, Intel et de nombreuses autres entreprises ont déjà adopté TensorFlow pour leurs applications quotidiennes. Certaines fonctionnalités saillantes rendent TensorFlow génial. Nous en avons listé quelques-uns ci-dessous :

une. Si vous utilisez TensorFlow, vous bénéficiez de très bonnes fonctionnalités intégrées. Vous avez accès à quelque chose qui est connu sous le nom de tableau Tensor. À l'aide d'un tableau de tenseurs, vous pouvez facilement voir comment votre modèle fonctionne graphiquement. Vous pouvez facilement vérifier et modifier le code partout où vous le jugez nécessaire.

b. TensorFlow se trouve être une bibliothèque très flexible, qui est également très modulaire. Vous avez le pouvoir de choisir les parties que vous souhaitez inclure si vous le rendez autonome.

c. Avec l'aide du modèle LSTM (long short term memory) de TensorFlow, vous pourrez créer des réponses aux e-mails sans que vous ayez à faire quoi que ce soit.

ré. Il utilise quelque chose qui est connu sous le nom de colonnes de fonctionnalités. Il est utilisé pour travailler entre les données, qui ne sont pas traitées, et les estimateurs, qui peuvent être utilisés pour envoyer ou recevoir des signaux à votre modèle.

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Conclusion

Ces projets englobent les applications populaires de la programmation. Bien que tous ces projets nécessitent des outils différents sous l'égide de la programmation, ils ont tous des points communs. L'exécution d'idées de projets de programmation nécessite de la volonté, de la persévérance et une soif de connaissances.

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