您应该查看的 C++ 中的顶级人工智能项目

介绍

人工智能和机器学习是当今整个科技界掀起波澜的两个词。 你可以感受到人工智能对我们生活的影响，从语音助手开始，到预测算法结束（如 YouTube、Netflix、亚马逊等）。

一切都由有效的机器学习或人工智能项目提供支持。 预计这些行业只会在未来几年内增长。 特别是如果考虑到它可以让我们人类做的事情，比如自动驾驶汽车、自动飞行飞机，甚至可以让整个航运业摆脱陆基运输（改用人工智能驱动的飞行无人机）

人工智能是一个研究领域，它允许机器表现出与人类相似的智能和完成传统上只有人类才能完成的任务的能力。 然而，考虑到机器学习和人工智能在当前范式中所处的状态，这个定义肯定会产生误导。

是的，这是我们试图让机器学习的速度和人类一样快的研究领域，但创建完全自主的人工智能是未来的事情。 同样的事情也适用于机器学习。 尽管我们确实比二十年前的我们领先了几光年，但我们还有很长的路要走。

如果您决定参与这一旅程并在余生中坚持使用人工智能，那么您很可能必须学习 Python、R 或 MATLAB（甚至可能同时学习这三种语言）。

是的，尽管我们中的大多数人都是从 C++ 开始我们的编码之旅，但每当我们在做学术之外的任何任务时，我们很快就会放弃它。 也许指针或 janky 语法让我们变得更好，或者它可能是别的什么？

不管是什么情况，选择 python 而不是 C++ 有一些明显的好处。 这一次，python 的语法易于理解和编写。 此外，我们还以代码库的形式获得了为我们编写的大部分代码。

然而，反之亦然。 选择 C++ 而不是 Python 也有一些明显的好处。 首先，C++ 提供的速度是现有任何其他编程语言所无法比拟的。 其次，C++ 是一门古老的语言，这意味着只要你陷入困境，就会有一个广泛的社区支持你。

许多熟练的开发人员将大量时间用于帮助他们的同伴。 不仅如此，C++ 中还有许多现成的库，这将使您的开发体验更加顺畅。

为了能够充分利用 C++ 允许的速度，您必须具备一定程度的能力。 获得这一点的更好方法之一是在 C++ 中尝试一些非常了不起的人工智能项目。

有许多项目可供您选择。 如此花样繁多的存在，往往让人摸不着头脑。 这就是为什么我们在下面列出了一些很棒的 C++ 开源人工智能项目想法，您可以在其中做出贡献。

在开始之前，重要的是要注意，python 中的大多数库通常都包装在 C++ 下，只有 TensorFlow 之类的。 因此，当您在此列表中看到一些熟悉的名字时，您不应该感到惊讶。

所以，不分先后，让我们开始讨论 C++ 中最好的人工智能项目理念

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C++ 中的最佳人工智能项目创意

咖啡

Caffe 或也称为快速特征嵌入的卷积架构，将是我们在此列表中的首选。 它是一个基于人工智能和深度学习框架的开源项目，由 BAIR（伯克利人工智能研究中心）创建。

主要代码或负责运行整个节目的代码实际上是用 C++ 编写的，然后用作 python 库。 Caffe 是一种在创建时考虑到计算机视觉的工具。 主要是因为它的速度，它是模块化的，以及它的整体表现力。 现在我们可以很容易地看到 Caffe 在大规模应用程序中的使用。 下面列出了使其与众不同的主要功能集：

一种。 在创建 Caffe 的整体设计时，始终牢记其表现力。 由于该项目的这种性质，您可以使用它来产生大量数据。 它还鼓励开发人员跳出框框思考。

湾。 您可以随时从 CPU 切换到 GPU，而不会显着降低性能。 当所有人工智能项目在 GPU 而不是 CPU 上使用时，通常情况下运行得更好。 由于强大的 GPU 非常昂贵且很少可供使用，因此您可以使用 CPU 并获得几乎相同的性能这一事实是一个了不起的提升。

C。 但是，如果您碰巧使用 GPU，您将获得更好的性能。 如果您碰巧使用了 NVIDIA K40 GPU，您将能够在一天内处理超过 6000 万张图像。

d。 咖啡速度很快。 这使其成为研究中使用的最佳工具之一。

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TensorFlow

当我们谈论 c++ 中的人工智能项目时，我们不可能不谈论巨型 TensorFlow。 它由 Google 的团队创建并制作，以便任何人都能看到引擎盖下发生的事情。

它是可用于完成与深度学习相关的任何任务的最佳框架之一。 随着 TF 2.0 的加入，它现在带有一个已经安装并可以使用的 Keras 版本。 借助 Keras 的顺序 API，只需几行代码即可创建深度学习模型。

TensorFlow 拥有我们一段时间以来见过的最灵活的架构之一。 只需一个 API 调用，您就可以在使用 CPU 和 GPU 之间切换。

与 Caffe 一样，即使是 TensorFlow 也是由 C++ 提供支持，并由 python 层包裹，然后用作 python 库。 但是，您可以找到其他语言的 TensorFlow 库。

Twitter、Dropbox、eBay、英特尔和许多其他公司已经在他们的日常应用程序中使用 TensorFlow。 一些显着的特性使 TensorFlow 变得很棒。 我们在下面列出了其中一些：

一种。 如果你使用 TensorFlow，你会得到一些非常好的特性。 你可以访问被称为张量板的东西。 借助张量板，您可以轻松查看模型的图形执行情况。 您可以在任何需要的地方轻松检查和更改代码。

湾。 TensorFlow 恰好是一个非常灵活的库，它也非常模块化。 如果您要使其独立，您有权选择要包含的部分。

C。 在 TensorFlow 的 LSTM（长期短期记忆）模型的帮助下，您无需执行任何操作即可创建对电子邮件的回复。

d。 它使用称为特征列的东西。 它用于在未处理的数据和可用于向模型发送或接收信号的估计器之间工作。

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结论

这些项目包括流行的编程应用。 虽然所有这些项目都需要在编程框架下使用不同的工具，但它们都有一些共同点。 执行编程项目的想法需要意志力、毅力和对知识的渴望。

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