โครงการปัญญาประดิษฐ์ชั้นนำใน C ++ ที่คุณควรตรวจสอบ

บทนำ

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นคำสองคำที่สร้างกระแสในโลกเทคโนโลยีในปัจจุบัน คุณสามารถสัมผัสถึงผลกระทบที่ AI มีต่อชีวิตเรา เริ่มจากผู้ช่วยเสียงและลงท้ายด้วยอัลกอริธึมการทำนาย (เช่น YouTube, Netflix, Amazon เป็นต้น)

ทุกอย่างขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพหรือโครงการปัญญาประดิษฐ์ คาดการณ์ว่าอุตสาหกรรมเหล่านี้จะเติบโตในปีต่อๆ ไปเท่านั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากพิจารณาถึงสิ่งที่ทำให้เรา มนุษย์ ทำได้ เช่น ยานยนต์ไร้คนขับ เครื่องบินบินได้เอง หรือแม้กระทั่งทำให้อุตสาหกรรมการเดินเรือทั้งหมดปราศจากการขนส่งทางบก (ใช้โดรนบินที่ขับเคลื่อนด้วย AI แทน)

ปัญญาประดิษฐ์เป็นภาคการศึกษาที่ช่วยให้เครื่องสามารถแสดงสติปัญญาที่เหมือนมนุษย์และความสามารถในการทำงานที่ปกติแล้วมนุษย์เท่านั้นที่ทำได้ อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาถึงสถานะที่แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์อยู่ในกระบวนทัศน์ปัจจุบัน คำจำกัดความนี้ทำให้เข้าใจผิดอย่างแน่นอน

ใช่ เป็นสาขาวิชาที่เราพยายามทำให้เครื่องจักรเรียนรู้ได้เร็วและดีเท่าที่มนุษย์จะทำได้ แต่การสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานอัตโนมัติโดยสมบูรณ์นั้นเป็นเรื่องของอนาคต สิ่งเดียวกันนี้ใช้กับการเรียนรู้ของเครื่องด้วย แม้ว่าจะเป็นความจริงที่เราอยู่ข้างหน้าปีแสงก่อนที่เราเคยเป็นเมื่อสองทศวรรษก่อน แต่เรายังมีการเดินทางอีกยาวไกล

หากคุณตัดสินใจที่จะเป็นส่วนหนึ่งของการเดินทางนี้และยึดติดอยู่กับปัญญาประดิษฐ์ไปตลอดชีวิต โอกาสที่คุณจะต้องเรียนรู้ Python, R หรือ MATLAB (และอาจรวมถึงทั้งสาม)

ใช่ แม้ว่าพวกเราส่วนใหญ่จะเริ่มต้นเส้นทางการเขียนโค้ดด้วย C++ แต่เราก็ละทิ้งมันได้อย่างรวดเร็วทุกครั้งที่เราทำงานใดๆ นอกเหนือวิชาการของเรา บางทีพอยน์เตอร์หรือไวยากรณ์ที่แย่อาจทำให้เราดีขึ้นหรืออาจเป็นอย่างอื่น?

ไม่ว่าในกรณีใด การเลือก python เหนือ C++ นั้นมีประโยชน์ที่ชัดเจน ครั้งหนึ่ง ไวยากรณ์ของ python นั้นง่ายต่อการเข้าใจและเขียน นอกจากนี้ เรายังได้รับโค้ดส่วนใหญ่ที่เขียนสำหรับเราในรูปแบบของไลบรารีโค้ด

อย่างไรก็ตาม การสนทนาก็เป็นความจริงเช่นกัน มีประโยชน์ที่ชัดเจนบางประการในการเลือก C++ แทน Python เช่นกัน ประการแรก ความเร็วที่ C ++ นำเสนอนั้นไม่มีที่เปรียบในภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นที่มีอยู่ ประการที่สอง C ++ เป็นภาษาโบราณและหมายความว่าคุณจะมีชุมชนในวงกว้างที่ให้การสนับสนุนคุณเมื่อใดก็ตามที่คุณติดอยู่ในร่อง

นักพัฒนาที่มีทักษะหลายคนอุทิศเวลาอย่างมากในการช่วยเหลือเพื่อนพ้องของพวกเขา ไม่เพียงแค่นั้น ยังมีไลบรารี่ที่พร้อมใช้งานมากมายใน C++ ด้วยเช่นกัน ซึ่งจะทำให้การพัฒนาของคุณเป็นประสบการณ์ที่ราบรื่นยิ่งขึ้น

เพื่อให้สามารถใช้ประโยชน์จากความเร็วที่ C ++ อนุญาตได้อย่างเหมาะสม คุณต้องมีความสามารถในระดับหนึ่ง วิธีที่ดีกว่าวิธีหนึ่งในการได้มาซึ่งก็คือการทดลองโครงการปัญญาประดิษฐ์ที่น่าทึ่งจริงๆ ใน ​​c ++

มีโครงการมากมายให้คุณเลือก การปรากฏตัวของความหลากหลายดังกล่าวมักจะทำให้ผู้คนเกาหัว นั่นคือเหตุผลที่เราได้ระบุแนวคิดโครงการปัญญาประดิษฐ์โอเพนซอร์ซที่ยอดเยี่ยมใน c ++ ด้านล่างซึ่งคุณสามารถมีส่วนร่วมได้

ก่อนที่เราจะเริ่ม สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือไลบรารีส่วนใหญ่ใน python มักจะถูกล้อมด้วย C++ เช่นเดียวกับ TensorFlow ดังนั้น คุณไม่ควรแปลกใจเมื่อเห็นชื่อที่คุ้นเคยในรายการนี้

ดังนั้นในลำดับใดโดยเฉพาะ ให้เราเริ่มการสนทนาเกี่ยวกับแนวคิดโครงการปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุดใน c++

เรียน รู้โปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่อง จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

อ่าน: แนวคิดโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง

สุดยอดแนวคิดโครงการปัญญาประดิษฐ์ใน C ++

คาเฟ่

Caffe หรือที่รู้จักในชื่อ Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding จะเป็นตัวเลือกแรกของเราในรายการนี้ เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์และกรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่สร้างขึ้นที่บ้านของ BAIR (Berkeley AI Research Center)

รหัสหลักหรือรหัสที่จะรับผิดชอบในการเรียกใช้รายการทั้งหมดนั้นเขียนด้วย C ++ จริง ๆ แล้วทำหน้าที่เป็นไลบรารีหลาม Caffe เป็นเครื่องมือที่สร้างขึ้นโดยคำนึงถึง Computer Vision สาเหตุหลักมาจากความเร็ว ความจริงที่ว่ามันเป็นโมดูลาร์ และความหมายโดยรวม ตอนนี้เราสามารถเห็นการใช้ Caffe ในการใช้งานขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย ชุดคุณสมบัติหลักที่ทำให้โดดเด่นจากคุณสมบัติอื่นๆ มีดังต่อไปนี้:

ก. การออกแบบโดยรวมของ Caffe ถูกสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงความหมาย เนื่องจากลักษณะดังกล่าวของโครงการนี้ คุณจึงสามารถใช้เพื่อสร้างข้อมูลจำนวนมากได้ นอกจากนี้ยังส่งเสริมให้นักพัฒนาคิดนอกกรอบ

ข. คุณมีพลังในการเปลี่ยนจาก CPU เป็น GPU ได้ทุกเมื่อที่คุณต้องการโดยไม่ทำให้ประสิทธิภาพการทำงานของคุณลดลงอย่างมาก โดยทั่วไปแล้วโครงการปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมดจะทำงานได้ดีขึ้นมากเมื่อใช้กับ GPU แทนที่จะเป็น CPU เนื่องจาก GPU อันทรงพลังนั้นมีราคาแพงมากและแทบไม่มีให้ใช้งานเลย การที่คุณสามารถใช้ CPU ของคุณและได้ประสิทธิภาพเกือบเท่าๆ กันจึงเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม

ค. หากคุณบังเอิญใช้ GPU คุณจะได้รับประสิทธิภาพที่ดีขึ้น หากคุณบังเอิญใช้ NVIDIA K40 GPU คุณจะสามารถประมวลผลภาพได้มากกว่า 60 ล้านภาพในวันเดียว

ง. คาเฟอีนมีความรวดเร็ว ทำให้เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดในการวิจัย

ต้องอ่าน: แนวคิดและหัวข้อโครงงานวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่น่าสนใจ

TensorFlow

ไม่มีทางที่เรากำลังพูดถึงโครงการปัญญาประดิษฐ์ใน c ++ เราจะไม่พูดถึง TensorFlow ยักษ์ สร้างขึ้นโดยทีมงานของ Google และทำให้ทุกคนสามารถเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นภายใต้ประทุน

มันเป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กที่ดีที่สุดที่เราสามารถใช้ทำงานใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เชิงลึก ด้วยการเพิ่ม TF 2.0 ตอนนี้มาพร้อมกับ Keras เวอร์ชันที่ติดตั้งไว้แล้วและพร้อมใช้งาน Keras อนุญาตให้สร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัดด้วยความช่วยเหลือของ API ตามลำดับ

TensorFlow มีหนึ่งในสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่นที่สุดที่เราเคยเห็นมาบ้างแล้ว คุณสามารถสลับไปมาระหว่างการใช้ CPU และ GPU โดยใช้การเรียก API เพียงครั้งเดียว

เช่นเดียวกับ Caffe แม้แต่ TensorFlow ก็ยังถูกขับเคลื่อนภายใต้ประทุนโดย C++ และถูกหุ้มด้วยเลเยอร์หลามและทำหน้าที่เป็นไลบรารีหลาม อย่างไรก็ตาม ยังมีภาษาอื่นๆ ที่คุณสามารถค้นหาไลบรารี TensorFlow นี้ได้

Twitter, Dropbox, eBay, Intel และบริษัทอื่นๆ อีกมากมายได้เปลี่ยนไปใช้ TensorFlow สำหรับการใช้งานประจำวันแล้ว คุณสมบัติเด่นบางประการทำให้ TensorFlow ยอดเยี่ยม เราได้ระบุบางส่วนไว้ด้านล่าง:

ก. หากคุณกำลังใช้ TensorFlow คุณจะได้รับฟีเจอร์ดีๆ ที่มาพร้อมกับมัน คุณสามารถเข้าถึงสิ่งที่เรียกว่าบอร์ดเทนเซอร์ ด้วยความช่วยเหลือของบอร์ดเทนเซอร์ คุณสามารถดูประสิทธิภาพของแบบจำลองของคุณแบบกราฟิกได้อย่างง่ายดาย คุณสามารถตรวจสอบและเปลี่ยนรหัสได้อย่างง่ายดายทุกที่ที่คุณต้องการ

ข. TensorFlow เป็นไลบรารี่ที่ยืดหยุ่นมาก ซึ่งเป็นแบบโมดูลาร์เช่นกัน คุณมีอำนาจในการเลือกชิ้นส่วนที่คุณต้องการรวมไว้หากคุณทำให้เป็นแบบสแตนด์อโลน

ค. ด้วยความช่วยเหลือของโมเดล LSTM (หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว) ของ TensorFlow คุณจะสามารถสร้างการตอบกลับอีเมลโดยที่คุณไม่ต้องดำเนินการใดๆ

ง. ใช้สิ่งที่เรียกว่าคอลัมน์คุณลักษณะ มันถูกใช้เพื่อทำงานระหว่างข้อมูลที่ยังไม่ได้ประมวลผล กับตัวประมาณ ซึ่งสามารถใช้เพื่อส่งหรือรับสัญญาณไปยังแบบจำลองของคุณ

ลอง: แนวคิดและหัวข้อโปรเจ็กต์ Java

บทสรุป

โปรเจ็กต์เหล่านี้ครอบคลุมแอปพลิเคชันยอดนิยมของการเขียนโปรแกรม แม้ว่าโครงการทั้งหมดเหล่านี้ต้องการเครื่องมือที่แตกต่างกันภายใต้การเขียนโปรแกรม แต่ก็มีบางอย่างที่เหมือนกัน การดำเนินการตามแนวคิดโครงการโปรแกรมมิงต้องใช้ความมุ่งมั่น ความอุตสาหะ และความกระหายในความรู้

ชำระเงิน โปรแกรมใบรับรองขั้นสูงของ upGrad ในการเรียนรู้ของเครื่อง & NLP หลักสูตรนี้จัดทำขึ้นโดยคำนึงถึงนักเรียนหลายประเภทที่สนใจแมชชีนเลิร์นนิง โดยเสนอการให้คำปรึกษาแบบ 1-1 และอีกมากมาย