I migliori progetti di intelligenza artificiale in C++ da provare

introduzione

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico sono due parole che stanno facendo scalpore nell'intero mondo tecnologico di oggi. Puoi percepire l'impatto che l'IA ha sulle nostre vite, a partire dall'assistente vocale e termina con algoritmi predittivi (come YouTube, Netflix, Amazon, ecc.).

Tutto è alimentato da un efficace machine learning o da un progetto di intelligenza artificiale. Si prevede che queste industrie cresceranno solo nei prossimi anni. Soprattutto se si considerano le cose che potrebbe consentire a noi, esseri umani, di fare come veicoli a guida autonoma, velivoli a volo autonomo e potrebbe persino rendere l'intera industria marittima priva di trasporto terrestre (usando invece droni volanti alimentati dall'intelligenza artificiale)

L'intelligenza artificiale è il settore di studio che consente alla macchina di mostrare un'intelligenza simile a quella umana e capacità di svolgere compiti che tradizionalmente solo un essere umano può svolgere. Tuttavia, considerando lo stato in cui si trovano l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale nell'attuale paradigma, questa definizione è certamente fuorviante.

Sì, è il campo di studio in cui cerchiamo di far apprendere le macchine il più velocemente e meglio che un essere umano può, ma la creazione di un'Intelligenza Artificiale completamente autonoma è una cosa del futuro. La stessa cosa vale anche per l'apprendimento automatico. Anche se è vero che siamo anni luce avanti rispetto a quello che eravamo circa due decenni fa, abbiamo ancora un lungo viaggio da fare.

Se hai deciso di far parte di questo viaggio e di restare con l'Intelligenza Artificiale per il resto della tua vita, è probabile che tu debba imparare Python, R o MATLAB (e forse anche tutti e tre).

Sì, anche se la maggior parte di noi inizia il nostro viaggio di programmazione con C++, siamo molto veloci a scartarlo ogni volta che svolgiamo qualsiasi attività al di fuori dei nostri accademici. Forse i puntatori o la sintassi janky hanno la meglio su di noi, o forse è qualcos'altro?

Qualunque sia il caso, la scelta di Python su C++ ha alcuni vantaggi evidenti. Per una volta, la sintassi di Python è semplice da capire e da scrivere. Inoltre, otteniamo anche la maggior parte del codice scritto per noi sotto forma di librerie di codici.

Tuttavia, è anche vero il contrario. Ci sono anche alcuni ovvi vantaggi nello scegliere C++ su Python. In primo luogo, la velocità offerta dal C++ non ha eguali in nessun altro linguaggio di programmazione esistente. In secondo luogo, C++ è un linguaggio antico e significa che avresti un'ampia comunità che ti sostiene ogni volta che rimani bloccato in una carreggiata.

Molti sviluppatori esperti dedicano una parte significativa del tempo ad aiutare i loro compagni. Non solo, ci sono anche molte librerie prontamente disponibili in C++, il che renderebbe il tuo sviluppo un'esperienza molto più fluida.

Per poter sfruttare adeguatamente la velocità consentita dal C++, devi avere un certo livello di abilità con esso. Uno dei modi migliori per ottenerlo sarebbe provare alcuni progetti di intelligenza artificiale davvero sorprendenti in c++.

Ci sono molti progetti disponibili là fuori tra cui scegliere. La presenza di una tale varietà spesso fa grattare la testa alle persone. Ecco perché abbiamo elencato alcune fantastiche idee per progetti di intelligenza artificiale open source in c++ in basso in cui potresti contribuire.

Prima di iniziare, è importante notare che la maggior parte delle librerie in Python sono spesso racchiuse in C++, solo come TensorFlow. Quindi, non dovresti essere sorpreso quando vedi alcuni nomi familiari in questo elenco.

Quindi, senza un ordine particolare, iniziamo la nostra discussione sulle migliori idee per progetti di intelligenza artificiale in c++

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Le migliori idee per progetti di intelligenza artificiale in C++

Caffè

Caffe o anche conosciuto come Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding, sarà la nostra prima scelta in questo elenco. Si tratta di un progetto open source basato sull'Intelligenza Artificiale e un framework di deep learning creato presso la casa del BAIR (Berkeley AI Research Center).

Il codice principale o il codice che sarebbe responsabile dell'esecuzione dell'intero spettacolo è in realtà scritto in C++ e quindi servito come libreria Python. Caffe è uno strumento creato pensando alla visione artificiale. Principalmente per la velocità, la modularità e l'espressività complessiva. Ora possiamo facilmente vedere Caffe utilizzato in applicazioni su larga scala. Di seguito sono elencate le principali caratteristiche che lo distinguono dagli altri:

un. Il design generale di Caffe è stato creato tenendo presente la sua espressività. A causa di tale natura di questo progetto, puoi usarlo per sfornare una notevole quantità di dati. Incoraggia anche gli sviluppatori a pensare fuori dagli schemi.

B. Hai il potere di passare da una CPU a una GPU ogni volta che vuoi senza compromettere significativamente le tue prestazioni. In genere è così che tutti i progetti di intelligenza artificiale funzionano molto meglio quando vengono utilizzati su una GPU anziché su una CPU. Poiché le GPU potenti sono molto costose e sono raramente disponibili per l'uso, il fatto che puoi utilizzare la tua CPU e ottenere quasi le stesse prestazioni è una spinta eccezionale.

C. Se ti capita di utilizzare una GPU, tuttavia, otterresti prestazioni migliori. Se ti capita di utilizzare la GPU NVIDIA K40, sarai in grado di elaborare oltre 60 milioni di immagini in un solo giorno.

D. Il caffè è veloce. Questo lo rende uno dei migliori strumenti da utilizzare nella ricerca.

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TensorFlow

Non c'è modo che quando parliamo di progetti di intelligenza artificiale in c++ non parliamo del gigante TensorFlow. È stato creato dal team di Google e fatto in modo che chiunque potesse vedere cosa sta succedendo sotto il cofano.

È uno dei migliori framework che si possono utilizzare per svolgere qualsiasi attività relativa al deep learning. Con l'aggiunta di TF 2.0, ora viene fornito con una versione di Keras già installata e pronta per l'uso. Keras consente di creare modelli di deep learning in poche righe di codice con l'aiuto della loro API sequenziale.

TensorFlow ha una delle architetture più flessibili che abbiamo visto da tempo. Puoi passare dall'utilizzo di CPU e GPU con l'aiuto di una sola chiamata API.

Come Caffe, anche TensorFlow è alimentato da C++ ed è avvolto da uno strato python e quindi servito come libreria python. Tuttavia, ci sono altre lingue per le quali potresti trovare questa libreria TensorFlow.

Twitter, Dropbox, eBay, Intel e molte altre aziende sono già passate all'utilizzo di TensorFlow per le loro applicazioni quotidiane. Alcune caratteristiche salienti rendono TensorFlow eccezionale. Ne abbiamo elencati alcuni di seguito:

un. Se stai usando TensorFlow, ottieni alcune funzionalità davvero buone in bundle con esso. Ottieni l'accesso a qualcosa che è noto come una scheda Tensor. Con l'aiuto di una scheda tensore, puoi facilmente vedere come si comporta graficamente il tuo modello. Puoi facilmente controllare e modificare il codice ovunque lo ritieni necessario.

B. TensorFlow sembra essere una libreria molto flessibile, che è anche molto modulare. Hai il potere di scegliere le parti che vuoi includere se lo stai rendendo autonomo.

C. Con l'aiuto del modello LSTM (memoria a lungo termine) di TensorFlow, saresti in grado di creare risposte alle e-mail senza che tu debba fare nulla.

D. Utilizza qualcosa che è noto come colonne di funzionalità. Viene utilizzato per lavorare tra i dati, che non sono elaborati, e gli estimatori, che possono essere utilizzati per inviare o ricevere segnali al modello.

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Conclusione

Questi progetti comprendono le applicazioni popolari della programmazione. Sebbene tutti questi progetti richiedano strumenti diversi sotto l'ombrello della programmazione, hanno tutti alcune cose in comune. L'esecuzione di idee per progetti di programmazione richiede forza di volontà, perseveranza e sete di conoscenza.

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