Лучшие проекты искусственного интеллекта на C++, на которые стоит обратить внимание

Введение

Искусственный интеллект и машинное обучение — два слова, которые волнуют весь современный мир технологий. Вы можете ощутить влияние ИИ на нашу жизнь, начиная от голосового помощника и заканчивая алгоритмами прогнозирования (такими как YouTube, Netflix, Amazon и т. д.).

Все работает либо на эффективном машинном обучении, либо на проекте искусственного интеллекта. Прогнозируется, что в ближайшие годы эти отрасли будут только расти. Особенно, если принять во внимание то, что это может позволить нам, людям, делать, например, беспилотные транспортные средства, беспилотные самолеты и даже может лишить всю судоходную отрасль наземного транспорта (используя вместо этого летающие дроны с искусственным интеллектом).

Искусственный интеллект — это исследовательский сектор, который позволяет машине демонстрировать человеческий интеллект и умение выполнять задачи, которые традиционно может выполнять только человек. Однако, учитывая состояние, в котором машинное обучение и искусственный интеллект находятся в текущей парадигме, это определение, безусловно, вводит в заблуждение.

Да, это область исследований, в которой мы пытаемся заставить машины учиться так же быстро и хорошо, как и человек, но создание полностью автономного искусственного интеллекта — дело будущего. То же самое относится и к машинному обучению. Хотя это правда, что мы на световые годы опережаем то, что было около двух десятилетий назад, но нам еще предстоит пройти долгий путь.

Если вы решили принять участие в этом путешествии и придерживаться искусственного интеллекта до конца своей жизни, скорее всего, вам придется изучать Python, R или MATLAB (и, возможно, даже все три).

Да, несмотря на то, что большинство из нас начинают свой путь программирования с C++, мы очень быстро отказываемся от него всякий раз, когда занимаемся какой-либо задачей, не связанной с учёбой. Возможно, указатели или корявый синтаксис берут верх над нами, а может, дело в чем-то другом?

Как бы то ни было, выбор Python вместо C++ имеет некоторые очевидные преимущества. На этот раз синтаксис Python прост для понимания и написания. Более того, мы также получаем большую часть кода, написанного для нас, в виде библиотек кода.

Однако верно и обратное. Есть и некоторые очевидные преимущества выбора C++ перед Python. Во-первых, скорость, которую предлагает C++, не имеет себе равных среди других существующих языков программирования. Во-вторых, C++ — древний язык, а это означает, что у вас будет широкое сообщество, которое поддержит вас, когда вы застрянете в рутине.

Многие опытные разработчики посвящают значительную часть времени помощи своим коллегам. Мало того, в C++ есть много легкодоступных библиотек, которые значительно упростят вашу разработку.

Чтобы получить надлежащую выгоду от скорости, которую позволяет C++, вы должны иметь определенный уровень мастерства в нем. Один из лучших способов добиться этого — попробовать несколько действительно потрясающих проектов искусственного интеллекта на C++.

Есть много проектов, доступных там для вас на выбор. Наличие такого разнообразия часто заставляет людей ломать голову. Вот почему ниже мы перечислили некоторые замечательные идеи проектов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом на C++, в которые вы могли бы внести свой вклад.

Прежде чем мы начнем, важно отметить, что большинство библиотек на питоне часто обертываются под C++, только как TensorFlow. Так что не удивляйтесь, увидев в этом списке знакомые имена.

Итак, в произвольном порядке, давайте начнем обсуждение лучших идей проектов искусственного интеллекта на C++.

Изучите программы машинного обучения от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Читайте: Идеи проекта машинного обучения

Лучшие идеи проектов искусственного интеллекта на C++

Кафе

Caffe, также известная как Convolutional Architecture for Fast Feature Embedded, будет нашим самым первым выбором в этом списке. Это проект с открытым исходным кодом, основанный на искусственном интеллекте и структуре глубокого обучения, созданный в доме BAIR (Исследовательский центр искусственного интеллекта Беркли).

Основной код или код, отвечающий за запуск всего шоу, на самом деле написан на C++, а затем используется как библиотека Python. Caffe — это инструмент, созданный с учетом требований компьютерного зрения. В основном из-за скорости, модульности и общей выразительности. Теперь мы можем легко увидеть, как Caffe используется в крупномасштабных приложениях. Ниже перечислены основные функции, которые отличают его от других:

а. Общий дизайн Caffe создавался с учетом его выразительности. Из-за такого характера этого проекта вы можете использовать его для обработки значительного объема данных. Это также побуждает разработчиков мыслить нестандартно.

б. У вас есть возможность переключаться с процессора на графический процессор в любое время без значительного снижения производительности. Как правило, все проекты искусственного интеллекта работают намного лучше, когда они используются на графическом процессоре, а не на процессоре. Поскольку мощные графические процессоры очень дороги и редко доступны для использования, тот факт, что вы можете использовать свой ЦП и получить почти такую ​​​​же производительность, является потрясающим приростом.

в. Однако, если вы используете графический процессор, вы получите лучшую производительность. Если вам случится использовать графический процессор NVIDIA K40, вы сможете обрабатывать более 60 миллионов изображений за один день.

д. Кафе быстрое. Это делает его одним из лучших инструментов для использования в исследованиях.

Обязательно к прочтению: идеи и темы интересных проектов в области компьютерных наук

ТензорФлоу

Когда мы говорим о проектах искусственного интеллекта на C++, мы никоим образом не говорим о гигантском TensorFlow. Его создала команда Google и сделала так, чтобы любой мог увидеть, что происходит под капотом.

Это одна из лучших платформ, которую можно использовать для решения любых задач, связанных с глубоким обучением. С добавлением TF 2.0 теперь он поставляется с уже установленной и готовой к использованию версией Keras. Keras позволяет создавать модели глубокого обучения всего за несколько строк кода с помощью их последовательного API.

TensorFlow имеет одну из самых гибких архитектур, которые мы когда-либо видели. Вы можете переключаться между использованием процессоров и графических процессоров с помощью всего одного вызова API.

Как и Caffe, даже TensorFlow работает под капотом на C++ и обернут слоем Python, а затем служит библиотекой Python. Однако есть и другие языки, для которых вы сможете найти эту библиотеку TensorFlow.

Twitter, Dropbox, eBay, Intel и многие другие компании уже перешли на использование TensorFlow в своих повседневных приложениях. Некоторые существенные особенности делают TensorFlow великолепным. Мы перечислили некоторые из них ниже:

а. Если вы используете TensorFlow, вы получаете в комплекте несколько действительно хороших функций. Вы получаете доступ к чему-то, что известно как Tensor board. С помощью тензорной доски вы можете легко увидеть, как ваша модель работает графически. Вы можете легко проверить и изменить код там, где считаете это необходимым.

б. TensorFlow оказалась очень гибкой библиотекой, которая также очень модульна. У вас есть возможность выбрать части, которые вы хотите включить, если вы делаете его автономным.

в. С помощью модели LSTM (долговременная кратковременная память) TensorFlow вы сможете создавать ответы на электронные письма без каких-либо действий.

д. Он использует то, что известно как столбцы функций. Он используется для работы между необработанными данными и оценщиками, которые можно использовать для отправки или получения сигналов в вашей модели.

Попробуйте: Идеи и темы проектов Java

Заключение

Эти проекты охватывают популярные приложения программирования. Хотя для всех этих проектов требуются разные инструменты под эгидой программирования, все они имеют некоторые общие черты. Воплощение идеи проекта по программированию требует силы воли, настойчивости и жажды знаний.

Ознакомьтесь с расширенной сертификационной программой upGrad в области машинного обучения и НЛП. Этот курс был разработан с учетом различных типов студентов, заинтересованных в машинном обучении, предлагая индивидуальное наставничество и многое другое.