Principais projetos de inteligência artificial em C++ que você deve conferir

Introdução

Inteligência Artificial e aprendizado de máquina são duas palavras que estão fazendo ondas em todo o mundo da tecnologia de hoje. Você pode sentir o impacto que a IA tem em nossas vidas, começando pelo assistente de voz e terminando com algoritmos preditivos (como YouTube, Netflix, Amazon etc.).

Tudo é alimentado por aprendizado de máquina eficaz ou um projeto de Inteligência Artificial. A previsão é que essas indústrias só cresçam nos próximos anos. Especialmente se considerarmos as coisas que isso poderia permitir que nós, humanos, fizéssemos como veículos autônomos, aeronaves autônomas e poderia até mesmo tornar toda a indústria naval desprovida de transporte terrestre (usando drones voadores movidos a IA)

A inteligência artificial é o setor de estudo que permite que a máquina exiba inteligência semelhante à humana e proeza de realizar tarefas que tradicionalmente apenas um ser humano pode fazer. No entanto, considerando o estado em que o aprendizado de máquina e a inteligência artificial estão no paradigma atual, essa definição certamente é enganosa.

Sim, é o campo de estudo em que tentamos fazer com que as máquinas aprendam tão rápido e tão bem quanto um humano pode, mas a criação de uma Inteligência Artificial completamente autônoma é coisa do futuro. A mesma coisa se aplica ao aprendizado de máquina também. Embora seja verdade que estamos anos-luz à frente do que estávamos há cerca de duas décadas, ainda temos uma longa jornada pela frente.

Se você decidiu fazer parte desta jornada e ficar com a Inteligência Artificial pelo resto de sua vida, é provável que você tenha que aprender Python, R ou MATLAB (e possivelmente todos os três).

Sim, embora a maioria de nós comece nossa jornada de codificação com C++, somos muito rápidos em descartá-la sempre que estamos fazendo qualquer tarefa fora de nossos acadêmicos. Talvez os ponteiros ou a sintaxe janky tirem o melhor de nós, ou talvez seja outra coisa?

Seja qual for o caso, escolher python em vez de C++ tem alguns benefícios aparentes. Pela primeira vez, a sintaxe do python é simples de entender e escrever. Além disso, também obtemos a maior parte do código escrito para nós na forma de bibliotecas de código.

No entanto, a recíproca também é verdadeira. Existem alguns benefícios óbvios de escolher C++ em vez de Python também. Em primeiro lugar, a velocidade que o C++ oferece é inigualável por qualquer outra linguagem de programação existente. Em segundo lugar, C++ é uma linguagem antiga e significa que você teria uma ampla comunidade apoiando você sempre que ficar preso em uma rotina.

Muitos desenvolvedores habilidosos dedicam uma parte significativa do tempo para ajudar seus colegas. Além disso, existem muitas bibliotecas prontamente disponíveis em C++, o que tornaria seu desenvolvimento uma experiência muito mais suave.

Para poder aproveitar adequadamente a velocidade que o C++ permite, você deve ter um certo nível de proeza com ele. Uma das melhores maneiras de ganhar exatamente isso seria experimentar alguns projetos de inteligência artificial realmente incríveis em c++.

Existem muitos projetos disponíveis para você escolher. A presença de tal variedade muitas vezes faz as pessoas coçarem a cabeça. É por isso que listamos algumas ótimas ideias de projetos de inteligência artificial de código aberto em c++ abaixo, nas quais você poderia contribuir.

Antes de começarmos, é importante observar que a maioria das bibliotecas em python geralmente são encapsuladas em C++, apenas como o TensorFlow. Portanto, você não deve se surpreender ao ver alguns nomes familiares nesta lista.

Então, sem nenhuma ordem específica, vamos começar nossa discussão sobre as melhores ideias de projetos de inteligência artificial em c++

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Melhores ideias de projetos de inteligência artificial em C++

Café

Caffe ou também conhecido como Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding, será nossa primeira escolha nesta lista. É um projeto de código aberto baseado em Inteligência Artificial e uma estrutura de aprendizado profundo criada na casa do BAIR (Berkeley AI research Center).

O código principal ou o código que seria responsável por executar todo o show é na verdade escrito em C++ e então servido como uma biblioteca python. Caffe é uma ferramenta que foi criada com visão computacional em mente. Principalmente pela velocidade, pelo fato de ser modular e pela expressividade geral. Agora podemos ver facilmente o Caffe sendo usado em aplicações de grande escala. O principal conjunto de características que o diferencia dos demais está listado abaixo:

uma. O design geral do Caffe foi criado, mantendo sua expressividade em mente. Devido a essa natureza deste projeto, você pode usá-lo para produzir uma quantidade considerável de dados. Também incentiva os desenvolvedores a pensar fora da caixa.

b. Você tem o poder de alternar de uma CPU para uma GPU sempre que quiser, sem prejudicar significativamente seu desempenho. Geralmente, todos os projetos de Inteligência Artificial funcionam muito melhor quando são usados ​​em uma GPU em vez de uma CPU. Como GPUs poderosas são muito caras e raramente estão disponíveis para uso, o fato de você poder usar sua CPU e obter quase o mesmo desempenho é um ótimo impulso.

c. Se acontecer de você usar uma GPU, no entanto, obterá um desempenho melhor. Se você usar a GPU NVIDIA K40, poderá processar mais de 60 milhões de imagens em um único dia.

d. O café é rápido. Isso o torna uma das melhores ferramentas a serem usadas em pesquisas.

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TensorFlow

Não tem como quando estamos falando de projetos de inteligência artificial em c++ não falarmos do gigante TensorFlow. Ele foi criado pela equipe do Google e feito para que qualquer pessoa pudesse ver o que está acontecendo nos bastidores.

É uma das melhores estruturas que se pode usar para realizar qualquer tarefa relacionada ao aprendizado profundo. Com a adição do TF 2.0, agora vem com uma versão do Keras já instalada e pronta para uso. Keras permite que os modelos de aprendizado profundo sejam criados em apenas algumas linhas de código com a ajuda de sua API sequencial.

O TensorFlow tem uma das arquiteturas mais flexíveis que vimos em algum tempo. Você pode alternar entre o uso de CPUs e GPUs com a ajuda de apenas uma única chamada de API.

Assim como o Caffe, até o TensorFlow é alimentado por C++ e é envolvido por uma camada python e, em seguida, servido como uma biblioteca python. No entanto, existem outros idiomas para os quais você pode encontrar essa biblioteca do TensorFlow.

Twitter, Dropbox, eBay, Intel e muitas outras empresas já passaram a usar o TensorFlow para seus aplicativos diários. Alguns recursos importantes tornam o TensorFlow ótimo. Listamos alguns deles abaixo:

uma. Se você estiver usando o TensorFlow, terá alguns recursos muito bons incluídos nele. Você obtém acesso a algo que é conhecido como placa de tensor. Com a ajuda de uma placa tensora, você pode ver facilmente o desempenho do seu modelo graficamente. Você pode facilmente verificar e alterar o código sempre que achar necessário.

b. O TensorFlow é uma biblioteca muito flexível, que também é muito modular. Você tem o poder de escolher as partes que deseja incluir se estiver tornando-o independente.

c. Com a ajuda do modelo LSTM (long short term memory) do TensorFlow, você poderá criar respostas aos e-mails sem precisar fazer nada.

d. Ele usa algo que é conhecido como colunas de recursos. Ele é usado para trabalhar entre os dados, que não são processados, e os estimadores, que podem ser usados ​​para enviar ou receber sinais para seu modelo.

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Conclusão

Esses projetos abrangem as aplicações populares de programação. Embora todos esses projetos exijam ferramentas diferentes sob o guarda-chuva da programação, todos eles têm algumas coisas em comum. A execução de ideias de projetos de programação requer força de vontade, perseverança e sede de conhecimento.

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