Najlepsze projekty sztucznej inteligencji w C++, które powinieneś sprawdzić

Wstęp

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to dwa słowa, które wywołują fale w całym dzisiejszym świecie technologii. Możesz wyczuć wpływ, jaki sztuczna inteligencja wywiera na nasze życie, zaczynając od asystenta głosowego, a kończąc na algorytmach predykcyjnych (takich jak YouTube, Netflix, Amazon itp.).

Wszystko jest zasilane albo przez efektywne uczenie maszynowe, albo projekt Sztucznej Inteligencji. Przewiduje się, że branże te będą się rozwijać dopiero w najbliższych latach. Zwłaszcza jeśli weźmiemy pod uwagę rzeczy, które może nam, ludziom, umożliwić, takie jak autonomiczne pojazdy, samolatujące statki powietrzne, a nawet może sprawić, że cały przemysł żeglugowy będzie pozbawiony transportu lądowego (zamiast tego za pomocą latających dronów napędzanych sztuczną inteligencją)

Sztuczna inteligencja to sektor nauki, który pozwala maszynie wykazywać inteligencję podobną do ludzkiej i sprawność wykonywania zadań, które tradycyjnie może wykonać tylko człowiek. Biorąc jednak pod uwagę stan, w jakim w obecnym paradygmacie znajduje się uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, definicja ta z pewnością wprowadza w błąd.

Tak, jest to kierunek studiów, na którym staramy się, aby maszyny uczyły się tak szybko i tak dobrze, jak człowiek, ale stworzenie całkowicie autonomicznej Sztucznej Inteligencji to przyszłość. To samo dotyczy również uczenia maszynowego. Chociaż prawdą jest, że jesteśmy o lata świetlne przed tym, czym byliśmy około dwie dekady temu, to jednak przed nami jeszcze długa podróż.

Jeśli zdecydowałeś się wziąć udział w tej podróży i pozostać przy sztucznej inteligencji do końca życia, prawdopodobnie będziesz musiał nauczyć się Pythona, R lub MATLAB (a być może nawet wszystkich trzech).

Tak, chociaż większość z nas zaczyna swoją przygodę z kodowaniem od C++, bardzo szybko odrzucamy go za każdym razem, gdy wykonujemy jakieś zadanie poza naszymi naukowcami. Być może wskaźniki lub łobuzerska składnia wygrywają z nami, a może jest to coś innego?

W każdym razie wybór Pythona zamiast C++ ma pewne oczywiste korzyści. Po raz pierwszy składnia Pythona jest łatwa do zrozumienia i napisania. Co więcej, większość napisanego dla nas kodu otrzymujemy również w postaci bibliotek kodu.

Jednak odwrotność też jest prawdziwa. Jest też kilka oczywistych korzyści z wyboru C++ zamiast Pythona. Po pierwsze, szybkość oferowana przez C++ nie ma sobie równych w jakimkolwiek innym istniejącym języku programowania. Po drugie, C++ to starożytny język, co oznacza, że ​​za każdym razem, gdy utkniesz w rutynie, będziesz mieć wsparcie szerokiej społeczności.

Wielu wykwalifikowanych programistów poświęca znaczną część czasu na pomoc swoim kolegom. Nie tylko to, istnieje również wiele łatwo dostępnych bibliotek w C++, które sprawią, że programowanie będzie znacznie płynniejsze.

Aby móc właściwie wykorzystać szybkość, na którą pozwala C++, musisz mieć w tym pewien poziom biegłości. Jednym z lepszych sposobów na osiągnięcie tego byłoby wypróbowanie naprawdę niesamowitych projektów sztucznej inteligencji w c++.

Dostępnych jest wiele projektów do wyboru. Obecność takiej odmiany często sprawia, że ​​ludzie drapią się po głowach. Dlatego poniżej wymieniliśmy kilka świetnych pomysłów na projekty sztucznej inteligencji typu open source w c++, w których możesz wnieść swój wkład.

Zanim zaczniemy, należy zauważyć, że większość bibliotek w Pythonie często jest opakowana w C++, tylko jak TensorFlow. Więc nie powinieneś być zaskoczony, gdy zobaczysz na tej liście znajome nazwiska.

Tak więc, w przypadkowej kolejności, zacznijmy naszą dyskusję na temat najlepszych pomysłów na projekty sztucznej inteligencji w c++

Poznaj programy uczenia maszynowego z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Przeczytaj: Pomysły na projekty uczenia maszynowego

Najlepsze pomysły na projekty sztucznej inteligencji w C++

Kawa

Caffe lub znana również jako architektura splotowa do szybkiego osadzania funkcji, będzie naszym pierwszym wyborem na tej liście. Jest to projekt open-source oparty na sztucznej inteligencji i frameworku głębokiego uczenia się stworzony w domu BAIR (Berkeley AI Research Center).

Główny kod lub kod, który byłby odpowiedzialny za uruchomienie całego spektaklu, jest w rzeczywistości napisany w C++, a następnie służy jako biblioteka Pythona. Caffe to narzędzie, które zostało stworzone z myślą o wizji komputerowej. Głównie ze względu na szybkość, modułowość i ogólną ekspresję. Teraz możemy łatwo zobaczyć, jak Caffe jest używane w aplikacjach na dużą skalę. Poniżej wymieniono główny zestaw cech wyróżniających go spośród innych:

a. Całość projektu Caffe została stworzona z myślą o jej wyrazistości. Ze względu na taki charakter tego projektu możesz go wykorzystać do wytworzenia dużej ilości danych. Zachęca również programistów do nieszablonowego myślenia.

b. Masz możliwość przełączania się z procesora na GPU, kiedy tylko chcesz, bez znacznego obniżania wydajności. Ogólnie rzecz biorąc, projekty sztucznej inteligencji działają znacznie lepiej, gdy są używane na GPU zamiast na CPU. Ponieważ potężne procesory graficzne są bardzo kosztowne i rzadko dostępne do użytku, fakt, że możesz korzystać z procesora i uzyskać prawie taką samą wydajność, jest niesamowitym wzrostem.

C. Jeśli jednak użyjesz GPU, uzyskasz lepszą wydajność. Jeśli zdarzy ci się użyć procesora graficznego NVIDIA K40, będziesz w stanie przetworzyć ponad 60 milionów obrazów w ciągu jednego dnia.

D. Kawa jest szybka. To sprawia, że ​​jest to jedno z najlepszych narzędzi do wykorzystania w badaniach.

Musisz przeczytać: ciekawe pomysły i tematy dotyczące projektów informatycznych

Przepływ Tensora

Nie ma mowy, abyśmy mówiąc o projektach sztucznej inteligencji w c++ nie mówili o gigantycznym TensorFlow. Jest tworzony przez zespół w Google i sprawił, że każdy mógł zobaczyć, co dzieje się pod maską.

Jest to jeden z najlepszych frameworków, który można wykorzystać do wykonania dowolnego zadania związanego z głębokim uczeniem. Po dodaniu TF 2.0 jest teraz dostarczany z wersją Keras już zainstalowaną i gotową do użycia. Keras umożliwia tworzenie modeli głębokiego uczenia się w zaledwie kilku linijkach kodu za pomocą ich sekwencyjnego API.

TensorFlow ma jedną z najbardziej elastycznych architektur, jakie widzieliśmy od jakiegoś czasu. Możesz przełączać się między używaniem procesorów i procesorów graficznych za pomocą tylko jednego wywołania interfejsu API.

Podobnie jak Caffe, nawet TensorFlow jest zasilany pod maską przez C++ i jest owinięty warstwą Pythona, a następnie służy jako biblioteka Pythona. Istnieją jednak inne języki, dla których można znaleźć tę bibliotekę TensorFlow.

Twitter, Dropbox, eBay, Intel i wiele innych firm już przestawiło się na używanie TensorFlow do swoich codziennych aplikacji. Niektóre istotne funkcje sprawiają, że TensorFlow jest świetny. Poniżej wymieniliśmy niektóre z nich:

a. Jeśli korzystasz z TensorFlow, otrzymujesz z nim naprawdę dobre funkcje. Otrzymasz dostęp do czegoś, co nazywa się tablicą Tensor. Za pomocą tablicy tensorowej możesz łatwo zobaczyć, jak graficznie zachowuje się Twój model. Możesz łatwo sprawdzić i zmienić kod, gdziekolwiek uznasz to za konieczne.

b. TensorFlow jest bardzo elastyczną biblioteką, która jest również bardzo modułowa. Masz możliwość wyboru części, które chcesz uwzględnić, jeśli robisz to samodzielnie.

C. Za pomocą modelu TensorFlow LSTM (długa pamięć krótkotrwała) będziesz w stanie tworzyć odpowiedzi na e-maile bez konieczności robienia czegokolwiek.

D. Używa czegoś, co jest znane jako kolumny funkcji. Służy do pracy między danymi, które są nieprzetworzone, a estymatorami, których można użyć do wysyłania lub odbierania sygnałów do modelu.

Wypróbuj: Pomysły i tematy projektów Java

Wniosek

Projekty te obejmują popularne zastosowania programowania. Chociaż wszystkie te projekty wymagają różnych narzędzi w ramach programowania, wszystkie mają pewne cechy wspólne. Realizacja pomysłów na projekty programistyczne wymaga silnej woli, wytrwałości i pragnienia wiedzy.

Zamówienie zaawansowanego programu certyfikatów upGrad w zakresie uczenia maszynowego i NLP. Ten kurs został stworzony z myślą o różnych rodzajach uczniów zainteresowanych uczeniem maszynowym, oferując mentoring 1-1 i wiele więcej.