您應該查看的 C++ 中的頂級人工智能項目

介紹

人工智能和機器學習是當今整個科技界掀起波瀾的兩個詞。 你可以感受到人工智能對我們生活的影響，從語音助手開始，到預測算法結束（如 YouTube、Netflix、亞馬遜等）。

一切都由有效的機器學習或人工智能項目提供支持。 預計這些行業只會在未來幾年內增長。 特別是如果考慮到它可以讓我們人類做的事情，比如自動駕駛汽車、自動飛行飛機，甚至可以讓整個航運業擺脫陸基運輸（改用人工智能驅動的飛行無人機）

人工智能是一個研究領域，它允許機器表現出與人類相似的智能和完成傳統上只有人類才能完成的任務的能力。 然而，考慮到機器學習和人工智能在當前範式中所處的狀態，這個定義肯定會產生誤導。

是的，這是我們試圖讓機器學習的速度和人類一樣快的研究領域，但創建完全自主的人工智能是未來的事情。 同樣的事情也適用於機器學習。 儘管我們確實比二十年前的我們領先了幾光年，但我們還有很長的路要走。

如果您決定參與這一旅程並在餘生中堅持使用人工智能，那麼您很可能必須學習 Python、R 或 MATLAB（甚至可能同時學習這三種語言）。

是的，儘管我們中的大多數人都是從 C++ 開始我們的編碼之旅，但每當我們在做學術之外的任何任務時，我們很快就會放棄它。 也許指針或 janky 語法讓我們變得更好，或者它可能是別的什麼？

不管是什麼情況，選擇 python 而不是 C++ 有一些明顯的好處。 這一次，python 的語法易於理解和編寫。 此外，我們還以代碼庫的形式獲得了為我們編寫的大部分代碼。

然而，反之亦然。 選擇 C++ 而不是 Python 也有一些明顯的好處。 首先，C++ 提供的速度是現有任何其他編程語言所無法比擬的。 其次，C++ 是一門古老的語言，這意味著只要你陷入困境，就會有一個廣泛的社區支持你。

許多熟練的開發人員將大量時間用於幫助他們的同伴。 不僅如此，C++ 中還有許多現成的庫，這將使您的開發體驗更加順暢。

為了能夠充分利用 C++ 允許的速度，您必須具備一定程度的能力。 獲得這一點的更好方法之一是在 C++ 中嘗試一些非常了不起的人工智能項目。

有許多項目可供您選擇。 如此花樣繁多的存在，往往讓人摸不著頭腦。 這就是為什麼我們在下面列出了一些很棒的 C++ 開源人工智能項目想法，您可以在其中做出貢獻。

在開始之前，重要的是要注意，python 中的大多數庫通常都包裝在 C++ 下，只有 TensorFlow 之類的。 因此，當您在此列表中看到一些熟悉的名字時，您不應該感到驚訝。

所以，不分先後，讓我們開始討論 C++ 中最好的人工智能項目理念

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閱讀：機器學習項目理念

C++ 中的最佳人工智能項目創意

咖啡

Caffe 或也稱為快速特徵嵌入的捲積架構，將是我們在此列表中的首選。 它是一個基於人工智能和深度學習框架的開源項目，由 BAIR（伯克利人工智能研究中心）創建。

主要代碼或負責運行整個節目的代碼實際上是用 C++ 編寫的，然後用作 python 庫。 Caffe 是一種在創建時考慮到計算機視覺的工具。 主要是因為它的速度，它是模塊化的，以及它的整體表現力。 現在我們可以很容易地看到 Caffe 在大規模應用程序中的使用。 下面列出了使其與眾不同的主要功能集：

一種。 在創建 Caffe 的整體設計時，始終牢記其表現力。 由於該項目的這種性質，您可以使用它來產生大量數據。 它還鼓勵開發人員跳出框框思考。

灣。 您可以隨時從 CPU 切換到 GPU，而不會顯著降低性能。 當所有人工智能項目在 GPU 而不是 CPU 上使用時，通常情況下運行得更好。 由於強大的 GPU 非常昂貴且很少可供使用，因此您可以使用 CPU 並獲得幾乎相同的性能這一事實是一個了不起的提升。

C。 但是，如果您碰巧使用 GPU，您將獲得更好的性能。 如果您碰巧使用了 NVIDIA K40 GPU，您將能夠在一天內處理超過 6000 萬張圖像。

d。 咖啡速度很快。 這使其成為研究中使用的最佳工具之一。

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TensorFlow

當我們談論 c++ 中的人工智能項目時，我們不可能不談論巨型 TensorFlow。 它由 Google 的團隊創建並製作，以便任何人都能看到引擎蓋下發生的事情。

它是可用於完成與深度學習相關的任何任務的最佳框架之一。 隨著 TF 2.0 的加入，它現在帶有一個已經安裝並可以使用的 Keras 版本。 借助 Keras 的順序 API，只需幾行代碼即可創建深度學習模型。

TensorFlow 擁有我們一段時間以來見過的最靈活的架構之一。 只需一個 API 調用，您就可以在使用 CPU 和 GPU 之間切換。

與 Caffe 一樣，即使是 TensorFlow 也是由 C++ 提供支持，並由 python 層包裹，然後用作 python 庫。 但是，您可以找到其他語言的 TensorFlow 庫。

Twitter、Dropbox、eBay、英特爾和許多其他公司已經在他們的日常應用程序中使用 TensorFlow。 一些顯著的特性使 TensorFlow 變得很棒。 我們在下面列出了其中一些：

一種。 如果你使用 TensorFlow，你會得到一些非常好的特性。 你可以訪問被稱為張量板的東西。 借助張量板，您可以輕鬆查看模型的圖形執行情況。 您可以在任何需要的地方輕鬆檢查和更改代碼。

灣。 TensorFlow 恰好是一個非常靈活的庫，它也非常模塊化。 如果您要使其獨立，您有權選擇要包含的部分。

C。 在 TensorFlow 的 LSTM（長期短期記憶）模型的幫助下，您無需執行任何操作即可創建對電子郵件的回复。

d。 它使用稱為特徵列的東西。 它用於在未處理的數據和可用於向模型發送或接收信號的估計器之間工作。

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結論

這些項目包括流行的編程應用。 雖然所有這些項目都需要在編程框架下使用不同的工具，但它們都有一些共同點。 執行編程項目的想法需要意志力、毅力和對知識的渴望。

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