Proyek Kecerdasan Buatan Teratas di C++ yang Harus Anda Lihat

pengantar

Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin adalah dua kata yang membuat gelombang di seluruh dunia teknologi saat ini. Anda dapat merasakan dampak AI pada kehidupan kita, mulai dari asisten suara dan diakhiri dengan algoritme prediktif (seperti YouTube, Netflix, Amazon, dll.).

Semuanya didukung baik oleh pembelajaran mesin yang efektif atau proyek Kecerdasan Buatan. Industri ini diprediksi hanya akan tumbuh di tahun-tahun mendatang. Terutama jika mempertimbangkan hal-hal yang memungkinkan kita, manusia, untuk melakukan seperti kendaraan self-driving, Self-flying Aircraft dan bahkan dapat membuat seluruh industri perkapalan tanpa transportasi darat (menggunakan drone terbang bertenaga AI sebagai gantinya)

Kecerdasan buatan adalah sektor studi yang memungkinkan mesin untuk menunjukkan kecerdasan dan kecakapan seperti manusia dalam melakukan tugas-tugas yang secara tradisional hanya dapat dilakukan oleh manusia. Namun, mengingat keadaan di mana pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan berada dalam paradigma saat ini, definisi ini tentu menyesatkan.

Ya, ini adalah bidang studi di mana kami mencoba membuat mesin belajar secepat dan sebaik yang bisa dilakukan manusia, tetapi penciptaan Kecerdasan Buatan yang sepenuhnya otonom adalah sesuatu di masa depan. Hal yang sama juga berlaku untuk pembelajaran mesin. Meskipun benar bahwa kita berada beberapa tahun cahaya di depan kita sekitar dua dekade yang lalu, tetapi perjalanan kita masih panjang.

Jika Anda telah memutuskan untuk menjadi bagian dari perjalanan ini dan tetap menggunakan Kecerdasan Buatan selama sisa hidup Anda, kemungkinan besar Anda harus belajar Python, R, atau MATLAB (dan bahkan mungkin ketiganya.)

Ya, meskipun kebanyakan dari kita memulai perjalanan pengkodean kita dengan C++, kita sangat cepat membuangnya setiap kali kita melakukan tugas apa pun di luar akademis kita. Mungkin pointer atau sintaks janky membuat kita lebih baik, atau mungkin itu sesuatu yang lain?

Apa pun masalahnya, memilih python daripada C++ memiliki beberapa manfaat nyata. Untuk sekali ini, sintaks python mudah dipahami dan ditulis. Selain itu, kami juga mendapatkan sebagian besar kode yang ditulis untuk kami dalam bentuk pustaka kode.

Namun, kebalikannya juga benar. Ada beberapa manfaat yang jelas dari memilih C++ daripada Python juga. Pertama, kecepatan yang ditawarkan C++ tidak tertandingi oleh bahasa pemrograman lain yang ada. Kedua, C++ adalah bahasa kuno dan artinya Anda akan memiliki komunitas luas yang mendukung Anda setiap kali Anda terjebak dalam kebiasaan.

Banyak pengembang yang terampil mendedikasikan sebagian besar waktu untuk membantu rekan-rekan mereka. Tidak hanya itu, ada banyak perpustakaan yang tersedia di C++ juga, yang akan membuat pengembangan Anda menjadi pengalaman yang jauh lebih lancar.

Untuk dapat mengambil manfaat yang tepat dari kecepatan yang memungkinkan C++, Anda harus memiliki tingkat kecakapan tertentu dengannya. Salah satu cara yang lebih baik untuk mendapatkan hal itu adalah dengan mencoba beberapa proyek kecerdasan buatan yang sangat menakjubkan di c++.

Ada banyak proyek yang tersedia di luar sana untuk Anda pilih. Hadirnya keragaman seperti itu seringkali membuat orang menggaruk-garuk kepala. Itulah sebabnya kami telah membuat daftar beberapa ide proyek kecerdasan buatan sumber terbuka yang hebat di c++ di bawah di mana Anda dapat berkontribusi.

Sebelum kita mulai, penting untuk dicatat bahwa sebagian besar perpustakaan di python sering dibungkus di bawah C++, hanya seperti TensorFlow. Jadi, Anda tidak perlu heran ketika melihat beberapa nama yang sudah tidak asing lagi di daftar ini.

Jadi, tanpa urutan tertentu, mari kita mulai diskusi kita tentang ide proyek kecerdasan buatan terbaik di c++

Pelajari Program Pembelajaran Mesin dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Baca: Ide Proyek Pembelajaran Mesin

Ide Proyek Kecerdasan Buatan Terbaik di C++

Kafe

Caffe atau juga dikenal sebagai Arsitektur Konvolusi untuk Penyematan Fitur Cepat, akan menjadi pilihan pertama kami dalam daftar ini. Ini adalah proyek sumber terbuka berdasarkan Kecerdasan Buatan dan kerangka kerja pembelajaran mendalam yang dibuat di rumah BAIR (Pusat penelitian AI Berkeley).

Kode utama atau kode yang akan bertanggung jawab untuk menjalankan seluruh pertunjukan sebenarnya ditulis dalam C++ dan kemudian disajikan sebagai pustaka python. Caffe adalah alat yang dibuat dengan mempertimbangkan visi komputer. Terutama karena kecepatan, fakta bahwa itu modular, dan ekspresinya secara keseluruhan. Sekarang kita dapat dengan mudah melihat Caffe digunakan dalam aplikasi skala besar. Kumpulan fitur utama yang membuatnya menonjol dari yang lain tercantum di bawah ini:

Sebuah. Desain keseluruhan Caffe dibuat, dengan tetap memperhatikan ekspresinya. Karena sifat proyek ini, Anda dapat menggunakannya untuk menghasilkan sejumlah besar data. Ini juga mendorong pengembang untuk berpikir di luar kotak.

B. Anda memiliki kekuatan untuk beralih dari CPU ke GPU kapan pun Anda mau tanpa mengurangi kinerja Anda secara signifikan. Hal ini umumnya terjadi di semua proyek Kecerdasan Buatan berjalan jauh lebih baik ketika digunakan pada GPU daripada CPU. Karena GPU yang kuat sangat mahal dan jarang tersedia untuk digunakan, fakta bahwa Anda dapat menggunakan CPU dan mendapatkan kinerja yang hampir sama adalah dorongan yang luar biasa.

C. Namun, jika Anda menggunakan GPU, Anda akan mendapatkan kinerja yang lebih baik. Jika Anda kebetulan menggunakan GPU NVIDIA K40, Anda akan dapat memproses lebih dari 60 juta gambar dalam satu hari.

D. Kafe cepat. Ini menjadikannya salah satu alat terbaik untuk digunakan dalam penelitian.

Harus Dibaca: Ide & Topik Proyek Ilmu Komputer yang Menarik

TensorFlow

Tidak mungkin kita berbicara tentang proyek kecerdasan buatan di c++ kita tidak berbicara tentang TensorFlow raksasa. Itu dibuat oleh tim di Google dan dibuat agar siapa pun dapat melihat apa yang terjadi di balik kap mesin.

Ini adalah salah satu kerangka kerja terbaik yang dapat digunakan seseorang untuk melakukan tugas apa pun yang terkait dengan pembelajaran mendalam. Dengan tambahan TF 2.0, kini hadir dengan versi Keras yang sudah terinstal dan siap digunakan. Keras memungkinkan model pembelajaran mendalam dibuat hanya dalam beberapa baris kode dengan bantuan API sekuensialnya.

TensorFlow memiliki salah satu arsitektur paling fleksibel yang pernah kami lihat selama ini. Anda dapat beralih antara menggunakan CPU dan GPU hanya dengan bantuan satu panggilan API.

Seperti Caffe, bahkan TensorFlow ditenagai oleh C++ dan dibungkus oleh lapisan python dan kemudian disajikan sebagai pustaka python. Namun, ada bahasa lain yang dapat Anda temukan di perpustakaan TensorFlow ini.

Twitter, Dropbox, eBay, Intel, dan banyak perusahaan lain telah beralih menggunakan TensorFlow untuk aplikasi harian mereka. Beberapa fitur penting menjadikan TensorFlow hebat. Kami telah mencantumkan beberapa di antaranya di bawah ini:

Sebuah. Jika Anda menggunakan TensorFlow, Anda mendapatkan beberapa fitur yang sangat bagus yang disertakan dengannya. Anda mendapatkan akses ke sesuatu yang dikenal sebagai papan Tensor. Dengan bantuan papan tensor, Anda dapat dengan mudah melihat performa model Anda secara grafis. Anda dapat dengan mudah memeriksa dan mengubah kode di mana pun Anda merasa perlu.

B. TensorFlow merupakan library yang sangat fleksibel, yang juga sangat modular. Anda memiliki kekuatan untuk memilih bagian yang ingin Anda sertakan jika Anda membuatnya mandiri.

C. Dengan bantuan model LSTM (long short term memory) dari TensorFlow, Anda akan dapat membuat tanggapan terhadap email tanpa harus melakukan apa pun.

D. Ini menggunakan sesuatu yang dikenal sebagai kolom fitur. Ini digunakan untuk bekerja antara data, yang tidak diproses, dan estimator, yang dapat digunakan untuk mengirim atau menerima sinyal ke model Anda.

Coba: Ide & Topik Proyek Java

Kesimpulan

Proyek-proyek ini mencakup aplikasi pemrograman yang populer. Sementara semua proyek ini memerlukan alat yang berbeda di bawah payung pemrograman, mereka semua memiliki beberapa kesamaan. Mengeksekusi ide-ide proyek pemrograman membutuhkan kemauan keras, ketekunan, dan kehausan akan pengetahuan.

Lihat Program Sertifikat Tingkat Lanjut Grad dalam Pembelajaran Mesin & NLP. Kursus ini telah dibuat dengan mengingat berbagai jenis siswa yang tertarik dengan Pembelajaran Mesin, menawarkan bimbingan 1-1 dan banyak lagi.