Cele mai bune proiecte de inteligență artificială în C++ pe care ar trebui să le verificați

Introducere

Inteligența artificială și învățarea automată sunt două cuvinte care fac valuri în întreaga lume tehnologică de astăzi. Puteți simți impactul pe care AI îl are asupra vieților noastre, începând de la asistentul vocal și terminând cu algoritmi predictivi (cum ar fi YouTube, Netflix, Amazon etc.).

Totul este alimentat fie de învățare automată eficientă, fie de un proiect de inteligență artificială. Se preconizează că aceste industrii vor crește doar în următorii ani. Mai ales dacă luăm în considerare lucrurile pe care ne-ar putea permite nouă, oamenilor, să le facem, cum ar fi vehiculele cu conducere autonomă, avioanele autonome și chiar ar putea face ca întreaga industrie de transport maritim să fie lipsită de transport terestre (folosind în schimb drone zburătoare alimentate de AI)

Inteligența artificială este sectorul de studiu care permite mașinii să prezinte inteligență asemănătoare omului și pricepere de a îndeplini sarcini pe care, în mod tradițional, doar o ființă umană le poate face. Cu toate acestea, având în vedere starea în care învățarea automată și inteligența artificială se află în paradigma actuală, această definiție este cu siguranță înșelătoare.

Da, este domeniul de studiu în care încercăm să facem ca mașinile să învețe cât de repede și cât de bine poate un om, dar crearea unei Inteligențe Artificiale complet autonome este un lucru al viitorului. Același lucru este valabil și pentru învățarea automată. Deși este adevărat că suntem cu ani lumină înaintea ceea ce eram acum vreo două decenii, dar mai avem un drum lung de parcurs.

Dacă ați decis să faceți parte din această călătorie și să rămâneți cu inteligența artificială pentru tot restul vieții, sunt șanse să fiți nevoit să învățați fie Python, R, fie MATLAB (și posibil chiar pe toate trei.)

Da, chiar dacă cei mai mulți dintre noi încep călătoria noastră de codare cu C++, suntem foarte repede să-l renunțăm ori de câte ori îndeplinim orice sarcină în afara cadrelor universitare. Poate că indicii sau sintaxa nebunească ne depășesc, sau poate este altceva?

Oricare ar fi cazul, alegerea python-ului în locul C++ are unele avantaje aparente. Pentru o dată, sintaxa lui python este ușor de înțeles și de scris. Mai mult, primim și majoritatea codului scris pentru noi sub formă de biblioteci de coduri.

Cu toate acestea, este adevărat și invers. Există câteva beneficii evidente ale alegerii C++ față de Python. În primul rând, viteza pe care o oferă C++ este de neegalat de orice alt limbaj de programare existent. În al doilea rând, C++ este un limbaj străvechi și înseamnă că veți avea o comunitate largă care vă sprijină ori de câte ori rămâneți blocat într-o rută.

Mulți dezvoltatori calificați dedică o parte semnificativă de timp pentru a-și ajuta colegii. Nu doar atât, există multe biblioteci ușor disponibile și în C++, ceea ce ar face dezvoltarea dvs. o experiență mult mai lină.

Pentru a putea beneficia în mod corespunzător de viteza pe care o permite C++, trebuie să aveți un anumit nivel de pricepere cu ea. Una dintre cele mai bune modalități de a obține tocmai asta ar fi să încerci niște proiecte de inteligență artificială cu adevărat uimitoare în c++.

Există multe proiecte disponibile din care puteți alege. Prezența unei astfel de varietăți îi face adesea pe oameni să se scarpine în cap. De aceea, am enumerat mai jos câteva idei excelente de proiecte de inteligență artificială open-source în c++, la care ați putea contribui.

Înainte de a începe, este important să rețineți că majoritatea bibliotecilor din python sunt adesea împachetate în C++, doar ca TensorFlow. Deci, nu ar trebui să fii surprins când vezi câteva nume familiare pe această listă.

Deci, fără o ordine anume, să începem discuția despre cele mai bune idei de proiecte de inteligență artificială în c++

Învață programe de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Citiți: Idei de proiecte de învățare automată

Cele mai bune idei de proiecte de inteligență artificială în C++

cafea

Caffe sau cunoscută și sub numele de Arhitectură convoluțională pentru încorporarea rapidă a caracteristicilor, va fi prima noastră alegere din această listă. Este un proiect open-source bazat pe inteligența artificială și un cadru de învățare profundă creat la casa BAIR (Berkeley AI Research Center).

Codul principal sau codul care ar fi responsabil pentru rularea întregului spectacol este de fapt scris în C++ și apoi servit ca o bibliotecă Python. Caffe este un instrument care a fost creat având în vedere viziunea computerizată. În principal din cauza vitezei, a faptului că este modular și a expresivității sale generale. Acum putem vedea cu ușurință Caffe fiind folosit în aplicații la scară largă. Setul principal de caracteristici care îl fac să iasă în evidență față de celelalte sunt enumerate mai jos:

A. Designul general al lui Caffe a fost creat, ținând cont de expresivitatea acestuia. Datorită naturii acestui proiect, îl puteți folosi pentru a produce o cantitate considerabilă de date. De asemenea, îi încurajează pe dezvoltatori să gândească în afara cutiei.

b. Aveți puterea de a trece de la un procesor la un GPU oricând doriți, fără a vă reduce semnificativ performanța. În general, toate proiectele de inteligență artificială funcționează mult mai bine atunci când sunt utilizate pe un GPU în loc de un procesor. Deoarece GPU-urile puternice sunt foarte costisitoare și sunt rareori disponibile pentru utilizare, faptul că vă puteți folosi procesorul și puteți obține aproape aceeași performanță este un impuls extraordinar.

c. Dacă se întâmplă să utilizați un GPU, totuși, veți obține performanțe mai bune. Dacă se întâmplă să utilizați GPU-ul NVIDIA K40, veți putea procesa peste 60 de milioane de imagini într-o singură zi.

d. Cafeaua este rapidă. Acest lucru îl face unul dintre cele mai bune instrumente de utilizat în cercetare.

Trebuie citit: Idei și subiecte interesante pentru proiecte informatice

TensorFlow

Nu există nicio posibilitate când vorbim despre proiecte de inteligență artificială în c++ să nu vorbim despre gigantul TensorFlow. Este creat de echipa Google și făcut astfel încât oricine să poată vedea ce se întâmplă sub capotă.

Este unul dintre cele mai bune cadre pe care le puteți folosi pentru a face orice sarcină legată de învățarea profundă. Odată cu adăugarea TF 2.0, acum vine cu o versiune Keras deja instalată și gata de utilizare. Keras permite ca modelele de învățare profundă să fie create în doar câteva linii de cod cu ajutorul API-ului lor secvențial.

TensorFlow are una dintre cele mai flexibile arhitecturi pe care le-am văzut de ceva timp. Puteți comuta între utilizarea procesoarelor și a GPU-urilor cu ajutorul unui singur apel API.

La fel ca Caffe, chiar și TensorFlow este alimentat sub capotă de C++ și este învelit de un strat python și apoi servit ca o bibliotecă python. Cu toate acestea, există și alte limbi pentru care ați putea găsi această bibliotecă TensorFlow.

Twitter, Dropbox, eBay, Intel și multe alte companii au trecut deja la utilizarea TensorFlow pentru aplicațiile lor zilnice. Unele caracteristici importante fac TensorFlow excelent. Am enumerat câteva dintre ele mai jos:

A. Dacă utilizați TensorFlow, aveți câteva caracteristici foarte bune incluse în el. Ai acces la ceva cunoscut sub numele de placă Tensor. Cu ajutorul unei plăci tensor, puteți vedea cu ușurință modul în care modelul dvs. funcționează grafic. Puteți verifica și schimba cu ușurință codul oriunde considerați că este necesar.

b. TensorFlow se întâmplă să fie o bibliotecă foarte flexibilă, care este, de asemenea, foarte modulară. Aveți puterea de a alege părțile pe care doriți să le includeți dacă îl faceți independent.

c. Cu ajutorul modelului LSTM (long short term memory) al TensorFlow, veți putea crea răspunsuri la e-mailuri fără a fi nevoie să faceți nimic.

d. Folosește ceva care este cunoscut sub numele de coloane de caracteristici. Este folosit pentru a lucra între datele, care sunt neprocesate, și estimatorii, care pot fi utilizați pentru a trimite sau primi semnale către modelul dvs.

Încercați: Idei și subiecte de proiecte Java

Concluzie

Aceste proiecte cuprind aplicațiile populare de programare. Deși toate aceste proiecte necesită instrumente diferite sub umbrela programării, toate au câteva lucruri în comun. Executarea ideilor de proiecte de programare necesită voință, perseverență și sete de cunoaștere.

Verificați programul de certificat avansat de la upGrad în învățare automată și NLP. Acest curs a fost creat ținând cont de diferitele tipuri de studenți interesați de Machine Learning, oferind mentorat 1-1 și multe altele.