لیست چهارچوب‌ها و پلتفرم‌های محبوب‌ترین زمینه‌ها

داده های عددی الهام‌نصیب هوش تصنعی و مصنوعی

کوشش برای ساخت یک مغز تصنعی از فرایندهای طبیعی مغز انسان الهام گرفته میباشد. به‌تدریج، این ایده به یک مفهوم علمی تبدیل گردیده و منجر ساخت فناوری‌های کاربردی هوشمند شد‌ه‌است. طراحی اپلیکیشن در مشهد

 موقتی، توسعه و گسترش‌دهندگان هوش تصنعی و مصنوعی نتیجه ها فوق‌العاده را بدست آورده‌اند. به عنوان مثال Alpha Go را در حیث بگیرید، یک نرم افزار کامپیوتری که با یاری هوش تصنعی و مصنوعی حرفه‌ای ترین بازی رومیزی یا این که Board Game را ارائه می‌نماید. اقتدار فناوری و هوش مصنوعی هنوز برای بخش اعظمی قابل تصور وجود ندارد. تجهیزات بالقوه آن سبب می‌گردد که کمپانی‌ها هرچه بیشتر فناوری‌های شناختی را در فرایندهای خویش پیاده نمایند. پیش‌بینی کارشناسان راجع به توسعه و گسترش بازار هوش تصنعی و مصنوعی کاملا خوش‌بینانه میباشد. IDC پیش‌بینی نموده است که هزینه‌های جهانی برای سیستم‌های هوش تصنعی و مصنوعی تا سال 2022 به مبلغ 79.2 میلیارد دلار رسد، درحالی که طبق داده های عددی Statistica، درآمد به صورت فعال رویش کرده و تا سال 2025 به 59 میلیارد دلار می‌رسد.

برند کوبان، کارآفرین میلیاردر فناوری، مطمئن است که کشورهای پیشرو و گسترش‌یافته در حال حاضر با یکدیگر در درحال حاضر مسابقه هوش تصنعی و مصنوعی هستند و چیره‌ای که بر این فناوری اشراف داشته باشد، فقیه را زیر در دست گرفتن خویش خواهد داشت.

استفاده کاربردی هوش تصنعی

هوش تصنعی و مصنوعی یک اصطلاح چتری است که شامل فن‌آوری‌های زیادی میباشد، مانند یادگیری ماشینی و استدلالی، یادگیری عمیق، کانال‌های عصبی، پردازش گویش طبیعی یا این که NLP، بیومتریک، چت‌بات‌ها، دیجیتال تویین، تصویر رایانه‌ای، تشخیص صدا، ساخت‌و‌ساز و غیره. این فناوری‌ها را می‌اقتدار نسبتاً در مجموع صنعت های، از فروش و محافظت‌های بهداشتی گرفته تا ایجاد و هوافضا، با انجام تغییرات شایان توجه و ساخت سبک‌های تجاری جدید به کار گرفت. کاربرد عملی هوش تصنعی و مصنوعی در سازمان‌های گوناگون را می‌اقتدار به سه تیم تقسیم کرد:

تیم وظایف و فواید نمونه

سرویس ها و محصولات فناوری‌های شناختی درنظرگرفته شده در سرویس ها و تولیدها مشتری برای موثرتر ساختن آنها سرویس ها رزرو

تشخیص پزشکی

خودروهای اتومات

فرایندها خودکارسازی سرویس ها رایانه فرایندها، ایفا شغل های دستی یا این که جایگزین فرایندها با بشر تعمیرات، نگارگری، سرهم کردن ربات‌ها در صنعت هنگفت

ماشین‌های حفاری در صنعت نفت

ماشین‌های معدن فارغ از راننده در صنعت حفاری

طریقه‌ها الگوریتم‌ها وسعت متعددی از داده‌های فارغ از ساختار را تجزیه و رسیدگی کرده، دیدگاه دقیقی ایجاد کرد و گزارش را ارائه می دهد. در غایت کمک به سود‌گیری و پیش‌بینی گروه‌بندی مشتریان مبتنی بر نیازها و الگوهای خرید

گردآوری‌آوری و خلاصه کردن شاخص‌های دریافتی از هزاران دستگاه

گویش‌های اپلیکیشن‌نویسی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یک حوزه علمی بزرگ و رو به پرورش میباشد. جنبه گسترش راه حل‌های هوش تصنعی نسبتا پیچیده می باشد و ممکن است به ابزارها و لهجه‌های مختلفی نیاز داشته باشد. گزینش شایسته ترین لهجه نرم افزار‌نویسی برای هوش مصنوعی حقیقتا دشوار است، چون هر شرکتی نیازهای خاص خویش را برای هر پروژه خاص دارد. میان طیف تعالی‌ای از لهجه‌های نرم افزار‌نویسی،هم گویش‌های تخصصی برای فناوری‌های خاص هوش مصنوعی به کارگیری میگردند و هم زبان‌های همگانی برای توسعه رایج خیس هوش تصنعی. انتخاب گویش اپلیکیشن‌نویسی بستگی به الزامات عملکردی اپلیکیشن مایحتاج هوش تصنعی داراست.

لهجه‌های تخصصی

لهجه پردازش داده ها یا این که IPL اولی گویش سطح بالا بود که برای هدف ها هوش تصنعی در سال 1956 ایجاد شده است. گسترش‌دهندگان امروزی از برخی خصوصیت‌های IPL مانند لیست‌ها، برگشت، عملکردهای رتبه بالا، نمادها و ژنراتورها استعمال می‌نمایند.

گویش نشانه‌گذاری هوش مصنوعی یا این که AIML براساس XML ساخته شده است و برای ساخت عوامل گویش طبیعی یا این که چت‌بات‌ها به کار گیری می‌شود. این زبان دربرگیرنده دسته‌هایی میباشد که مشمول الگوهای ورودی کاربری و الگوهای جواب احتمالی به الگوها هستند. دسته‌ها، واحد اصلی علم این لهجه را تشکیل می دهند.

اسمالتاک یا این که Smalltalk یک گویش اپ‌نویسی شیء محور بسیار بی آلایش است که در ده سال 1970 ایجاد و برای اپ‌نویسی هوش تصنعی استفاده می گردد. امروزه، Smalltalk هنوز میان بسط‌دهندگان محبوب میباشد. اگرچه جامعه بسیار کوچکی دارااست، البته مرتبا کتابخانه‌هایی را برای کانال‌های عصبی، NLP، پردازش تصویر، الگوریتم‌های ژنتیکی و موردها دیگر منتشر می‌نماید.

زبان‌های همگانی

پایتون فی مابین لهجه‌های توسعه و گسترش دهنده هوش تصنعی و مصنوعی پیشتاز می باشد. پایتون دارنده سینتکس syntax ساده و کتابخانه‌های متنوع میباشد. پایتون از مدل‌های نرم‌افزار‌نویسی شیء مبنا، کاربردی و طریق‌ای پشتیبانی می‌نماید. این برنامه قادر است کانال‌های عصبی و چاره‌های یادگیری ماشینی را به طور کامل ساخت کرده و همینطور الگوریتم‌ها را تست و مسائل NLP را حل نماید.

C++ یکی سریع‌ترین زبان‌های نرم‌افزار‌نویسی میباشد و قادر است با اپ‌های هوش تصنعی و مصنوعی با سرعت بالایی همخوانی نماید. C++ براساس اصول شی‌ء گرایی فعالیت می‌نماید و سطح بالایی از انتزاع و مجموعه‌ای از کتابخانه سرمشق‌های استاندارد را ارائه می دهد.

LISP دومی و کهن‌ترین لهجه نرم افزار‌نویسی سطح بالا هست. بدلیل خصوصیت‌های منحصربفرد آن، هنوز به صورت وسیع در پروژه‌های یادگیری ماشینی و منطق استقرایی مورد استعمال قرار می گیرد:

قابلیت ایجاد کرد یک سطح انتزاعی خاص

سازش با خطاها مشتری

امکان مثال‌سازی سرعت

نرم افزار‌نویسی کارآمد

نگهبانی از لغت ها نمادین

احتساب تعاملی اجزا و گردآوری‌آوری دوباره فولدر‌ها در طول اجرای نرم افزار

Prolog یک زبان برنامه‌نویسی اعلام‌کننده می‌باشد، به این معنی که‌این نرم افزار با هر اپلیکیشن دیگری به راحتی تطابق پیدا می‌نماید. در زمینه هوش مصنوعی، این نرم‌افزار میتواند سیستم‌های دارای تخصص و اپ‌های انطباقی را برای حل مشکلات ساخت نماید. خصوصیت‌های اصلی عبارتند از تطبیق الگوها، ساختار داده‌های بر طبق درخت، مثال‌سازی سریع و عقب راندن اتوماتیک.

جاوا و هوش تصنعی و مصنوعی

هنوز یک گویش واحد برای هوش تصنعی و مصنوعی ابتکار نشده میباشد. با این وجود، پیشرفت‌دهندگان با استفاده از ابزارهای جان دار به حاصل خوب می‌رسند. در بخش اعظمی از مورد ها، جاوا را می‌قدرت شایسته ترین گویش برای پروژه‌های هوش مصنوعی نامید. کلاً، جاوا یک کدام از دوست داستنی‌ترین و رایج‌ترین گویش‌های نرم افزار‌نویسی میباشد. از نرم افزار‌نویسی جاوا می‌قدرت در تشکیل داد راهکار‌های یادگیری ماشینی، کانال‌های عصبی، الگوریتم‌های کاوش، اپلیکیشن‌نویسی ژنتیک و سیستم‌های یک سری رباته استفاده کرد. جاوا شیء شالوده و مقیاس‌پذیر میباشد که خصوصیت‌های ضروری برای پروژه‌های هوش مصنوعی را ارائه می‌نماید. فناوری ماشین مجازی، جاوا را قابل حمل، قابل مراقبت و روشن می‌نماید. این امکان به شما قابلیت میدهد یک ورژن واحد نرم افزار ساخت نمائید که بر روی همگی سیستم دلیل‌های هواخواهی گردیده از جاوا اعمال خواهد شد و به دستیابی‌و‌شغل شما قیمت بخشد.

نحوه اپ‌نویسی هوش تصنعی در جاوا

برای آغاز پیاده‌سازی هوش تصنعی، بایستی علم اول از الگوریتم‌ها و مفاهیم سنتی داشته باشید. آن‌ها را از روش زمان‌های آنلاین، کتاب‌های تخصصی و اینترنت‌وب سایت‌ها بیاموزید. آیتم نظری هوش تصنعی برای استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی جاوا که برای پیشرفت دهندگان بسیار اثر گذار می باشد، ضروری خواهد بود.

لیست چهارچوب‌ها و پلتفرم‌های دوست داستنی‌ترین قضیه‌ها

برای سیستم‌های تخصصی

Apache Jena چارچوبی برای ساخت اینترنت و اپ‌های داده پیوندی

PowerLoom بستری برای تولید نرم افزار‌های کاربردی مطابق علم و سیستم‌های استدلالی

D3web یک موتور استدلالی با الگوریتم‌های گوناگون برای حل ایرادات داده محور

Eye موتور عامل برای جاری ساختن عامل نصفه عقب باقیمانده

Tweety تیم‌ای از چارچوب‌ها برای جنبه‌های منطقی هوش مصنوعی و اکران علم

برای کانال‌های عصبی

Neuroph یک چارچوب منبع گشوده برای ساخت کانال عصبی

Deeplearning4j یک کتابخانه یادگیری عمیق برای JVM که API را برای ساخت کانال عصبی نیز ارائه می دهد.

برای پردازش زبان طبیعی

Apache OpenNLP مجموعه‌ای برای پردازش متن لهجه طبیعی

Stanford CoreNLP چارچوبی برای اعمال وظایف NLP