あなたがチェックすべきC++のトップ人工知能プロジェクト

序章

人工知能と機械学習は、今日のテクノロジーの世界全体で波を起こしている2つの言葉です。 音声アシスタントから始まり、予測アルゴリズム（YouTube、Netflix、Amazonなど）で終わるAIが私たちの生活に与える影響を感じることができます。

すべては、効果的な機械学習または人工知能プロジェクトのいずれかによって強化されています。 これらの産業は今後数年間でのみ成長すると予測されています。 特に、私たち人間が自動運転車や自動飛行航空機のようにできることを考えれば、海運業界全体に陸上輸送をなくすことができます（代わりにAIを動力源とする飛行ドローンを使用）

人工知能は、機械が人間のような知性と、伝統的に人間だけが実行できるタスクを実行する能力を発揮できるようにする研究部門です。 ただし、機械学習と人工知能が現在のパラダイムにある状態を考えると、この定義は確かに誤解を招く可能性があります。

はい、それは私たちが機械に人間ができる限り速くそして良い学習をさせることを試みる研究分野ですが、完全に自律的な人工知能の作成は未来のものです。 同じことが機械学習にも当てはまります。 確かに私たちは約20年前よりも光年進んでいますが、まだ長い道のりがあります。

この旅に参加し、残りの人生で人工知能を使い続けることにした場合は、Python、R、またはMATLAB（場合によっては3つすべて）を学ぶ必要がある可能性があります。

はい、私たちのほとんどはC ++でコーディングの旅を始めていますが、学者以外のタスクを実行しているときはいつでも、すぐにそれを破棄します。 おそらく、ポインタやぎこちない構文が私たちを良くしてくれるのでしょうか、それとも他の何かでしょうか？

いずれにせよ、C++ではなくPythonを選択することには明らかな利点がいくつかあります。 かつて、Pythonの構文は理解と記述が簡単です。 さらに、ほとんどのコードはコードライブラリの形式で記述されています。

ただし、その逆も当てはまります。 PythonよりもC++を選択することには明らかな利点もいくつかあります。 まず、C ++が提供する速度は、既存の他のプログラミング言語とは比べものになりません。 第二に、C ++は古代言語であり、轍に引っかかったときはいつでも幅広いコミュニティがあなたを支援することを意味します。

多くの熟練した開発者は、仲間の仲間を助けることにかなりの時間を費やしています。 それだけでなく、C ++にもすぐに利用できるライブラリが多数あるため、開発がよりスムーズになります。

C ++が許容する速度を適切に利用できるようにするには、ある程度の能力が必要です。 それを実現するためのより良い方法の1つは、C++でいくつかの本当に素晴らしい人工知能プロジェクトを試すことです。

あなたが選ぶことができるそこに利用可能な多くのプロジェクトがあります。 そのような多様性の存在は、しばしば人々に頭を悩ませます。 そのため、以下に、貢献できる優れたオープンソースの人工知能プロジェクトのアイデアをC++でリストしました。

始める前に、PythonのほとんどのライブラリはTensorFlowのように、C++でラップされていることが多いことに注意することが重要です。 したがって、このリストによく知られている名前がいくつか表示されても驚かないでください。

したがって、順不同で、C++で最高の人工知能プロジェクトのアイデアについての議論を始めましょう。

世界のトップ大学から機械学習プログラムを学びましょう。 マスター、エグゼクティブPGP、または高度な証明書プログラムを取得して、キャリアを迅速に追跡します。

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C++で最高の人工知能プロジェクトのアイデア

カフェ

Caffe、または高速機能埋め込みのための畳み込みアーキテクチャとしても知られているものが、このリストの最初の選択肢になります。 これは、人工知能とBAIR（Berkeley AI Research Center）の家で作成されたディープラーニングフレームワークに基づくオープンソースプロジェクトです。

メインコードまたはショー全体の実行を担当するコードは、実際にはC ++で記述され、Pythonライブラリとして機能します。 Caffeは、コンピュータービジョンを念頭に置いて作成されたツールです。 主にスピード、モジュール式であるという事実、そしてその全体的な表現力のためです。 これで、Caffeが大規模なアプリケーションで使用されていることが簡単にわかります。 他の製品とは一線を画す主な機能セットを以下に示します。

a。 Caffeの全体的なデザインは、その表現力を念頭に置いて作成されました。 このプロジェクトの性質上、かなりの量のデータを作成するために使用できます。 また、開発者が既成概念にとらわれずに考えることを奨励します。

b。 パフォーマンスを大幅に低下させることなく、いつでもCPUからGPUに切り替えることができます。 一般的に、すべての人工知能プロジェクトは、CPUではなくGPUで使用すると、はるかにうまく実行されます。 強力なGPUは非常にコストがかかり、使用できることはめったにないため、CPUを使用してほぼ同じパフォーマンスを得ることができるという事実は、大きな後押しです。

c。 ただし、GPUを使用する場合は、パフォーマンスが向上します。 NVIDIA K40 GPUを使用する場合、1日で6000万を超える画像を処理できます。

d。 カフェはスピーディーです。 これにより、研究で使用するのに最適なツールの1つになります。

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TensorFlow

C ++の人工知能プロジェクトについて話しているとき、巨大なTensorFlowについて話しているわけではありません。 これはGoogleのチームによって作成され、内部で何が起こっているかを誰もが確認できるように作成されています。

これは、ディープラーニングに関連するあらゆるタスクを実行するために使用できる最高のフレームワークの1つです。 TF 2.0が追加されたことで、Kerasのバージョンがすでにインストールされ、すぐに使用できるようになりました。 Kerasを使用すると、シーケンシャルAPIを使用して、わずか数行のコードでディープラーニングモデルを作成できます。

TensorFlowには、これまでに見た中で最も柔軟なアーキテクチャの1つがあります。 1回のAPI呼び出しで、CPUとGPUの使用を切り替えることができます。

Caffeと同様に、TensorFlowでさえC ++によって内部で動作し、Pythonレイヤーによってラップされ、Pythonライブラリとして機能します。 ただし、このTensorFlowライブラリを見つけることができる他の言語があります。

Twitter、Dropbox、eBay、Intel、およびその他の多くの企業は、すでに日常のアプリケーションにTensorFlowを使用するようになっています。 いくつかの顕著な機能により、TensorFlowは優れたものになっています。 それらのいくつかを以下にリストしました：

a。 TensorFlowを使用している場合は、いくつかの非常に優れた機能がバンドルされています。 Tensorボードと呼ばれるものにアクセスできます。 テンソルボードを使用すると、モデルのパフォーマンスをグラフィカルに簡単に確認できます。 必要に応じて、コードを簡単に確認および変更できます。

b。 TensorFlowはたまたま非常に柔軟なライブラリであり、これも非常にモジュール化されています。 スタンドアロンにする場合は、含めるパーツを選択することができます。

c。 TensorFlowのLSTM（長短期記憶）モデルを使用すると、何もしなくても電子メールへの応答を作成できます。

d。 フィーチャ列と呼ばれるものを使用します。 これは、未処理のデータと、モデルとの信号の送受信に使用できる推定量の間で機能するために使用されます。

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結論

これらのプロジェクトには、プログラミングの一般的なアプリケーションが含まれます。 これらのプロジェクトはすべて、プログラミングの傘下でさまざまなツールを必要としますが、すべてに共通点がいくつかあります。 プログラミングプロジェクトのアイデアを実行するには、意志力、忍耐力、知識への渇望が必要です。

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