テクノロジーの世界が信じられないほどのペースで進化し続ける中、人工知能 (AI) が業界に不可欠な要素となったことは驚くべきことではありません。 AI を活用したツールは、さまざまな業界の開発者にとってユビキタスなユーティリティになっています。日常的なタスクの自動化から最先端のアプリケーションの作成まで、開発者向け AI ツールは、コーディングやウェブ開発関連のタスクの実行方法に革命をもたらしました。
しかし、世の中には非常に多くの AI ツールがあります。 、特定のニーズに最適なものを選択するのは難しいかもしれません。そのため、開発者が 2023 年に試すのに最適な AI ツールのリストを厳選しました。それでは、開発スキルを次のレベルに引き上げるのに役立つトップ AI ツールを詳しく見ていきましょう。
開発とコーディングに最適な AI ツール (2023)
利用可能な AI ツールが非常に多いため、開発者はどこから始めればよいかを知るのが難しい場合があります。そのため、2023 年に開発者向けにベスト 8 の AI ツールのリストを作成しました。コーディング用の AI ツール、Web 開発用の AI ツール、またはその他の開発ニーズのいずれを探している場合でも、当社はすべてをカバーします。
1. TensorFlow
TensorFlow は、Google によって開発されたオープンソースの機械学習フレームワークです。開発者が画像認識、自然言語処理などのさまざまなタスク用の機械学習モデルを簡単に作成およびトレーニングできるように設計されています。 TensorFlow は、デスクトップ、サーバー、モバイル デバイスなど、さまざまなプラットフォームをサポートします。また、ニューラル ネットワークの構築とトレーニングのためのさまざまな高レベル API だけでなく、より高度な使用例のための下位レベル API も含まれています。
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2. PyTorch
PyTorch は、近年人気が高まっているもう 1 つのオープンソース機械学習フレームワークです。使いやすさと柔軟性で知られており、 コンピュータービジョン、自然言語処理、 強化学習などのさまざまなタスクに使用できます。 PyTorch は動的計算グラフをサポートしているため、柔軟なモデル アーキテクチャとデバッグが容易になります。すでに Python コーディングに精通している開発者にとって、このプラットフォームはユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供します。
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3. OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision) は、プログラミングのライブラリです。 主にリアルタイム コンピュータ ビジョンを目的とした機能。画像やビデオの処理、物体や顔の検出などに使用できます。 OpenCV には、画像処理のためのさまざまなアルゴリズムとツールが含まれているほか、機械学習および深層学習モデルのサポートも含まれています。 C 言語で開発された大規模なライブラリをホストしており、PowerPC Mac からロボット犬に至るまで、幅広いプラットフォーム間での移植性が高いとされています。
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4. Keras
Keras は、Python で書かれた高レベルのニューラル ネットワーク API です。開発者がさまざまなニューラル ネットワーク アーキテクチャを簡単に構築して実験できるように設計されており、TensorFlow と PyTorch の両方で使用できます。 Keras には、ニューラル ネットワークを構築するためのさまざまな事前構築済みレイヤーと、モデルのトレーニングと評価のためのツールが含まれています。 Keras を使用して作成されたモデルは、簡単にエクスポートして、Web ブラウザ、Android、iOS オペレーティング システムなどのさまざまなプラットフォームで利用できます。
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5. Rasa
Rasa は、会話型 AI チャットボットと仮想アシスタントを構築するためのオープンソース フレームワークです。自然言語入力を理解し、会話を実行し、適切な応答を提供できるチャットボットを開発するためのツールとライブラリを提供します。 Rasa は Python 上に構築されており、TensorFlow や scikit-learn などの機械学習フレームワークなど、他のさまざまなテクノロジーと統合できます。 Facebook Messenger や Slack などのメッセージング プラットフォームもサポートしています。
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6. Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI は、Azure Machine Learning、Cognitive Services、Bot Services などのインテリジェント アプリケーションの構築に使用できる AI サービスのコレクションです。これには、自然言語処理、コンピューター ビジョンなどのサービスが含まれます。これに加えて、カスタム機械学習モデルを構築するためのツールも提供します。 Azure AI には、データの準備、モデルのトレーニング、モデルのデプロイのためのツールに加え、モデルのパフォーマンスの監視や異常の検出のための機能も含まれています。
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7. IBM Watson
IBM Watson は、インテリジェントなアプリケーションの構築に使用できる、AI を活用したツールとサービスのスイートです。これは、AI アプリケーションをホストするためのスケーラブルで安全なインフラストラクチャーを提供する IBM Cloud 上に構築されています。自然のためのサービスが含まれています 言語処理、音声テキスト変換、視覚認識など。 Watson には、カスタム機械学習モデルを構築するためのツールや、一般的なユースケースに使用できる事前構築済みモデルも含まれています。
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8. NVIDIA CUDA
NVIDIA CUDA は、開発者が NVIDIA GPU の能力を活用してアプリケーションを高速化できるようにする並列コンピューティング プラットフォームおよびプログラミング モデルです。機械学習や科学計算など、コンピューターを多用する幅広いタスクを高速化するために使用できます。 CUDA には、パフォーマンスを最適化するための GPU アクセラレーション アプリケーションとツールを開発するためのさまざまなライブラリと API が含まれています。 CUDA を使用すると、開発者は C、C++、Fortran でコードを作成し、CPU コードと並行して GPU で実行できるため、計算集約型のタスクを GPU にオフロードして処理を高速化できます。
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Web 開発とコーディングにおける AI の力を解き放つ開発者向けの AI ツールの世界を探索してください。独特の強みと弱み。これらの強力なリソースにより、コーディングの過程で無限の可能性が解き放たれます。プロジェクトの特定のニーズに応じて、開発者はこれらのツールの 1 つまたは組み合わせを使用することを選択できます。
当社の開発者チームは TensorFlow と PyTorch、非常に貴重な AI ツールです。ユーザーフレンドリーなインターフェイス、GPU アクセラレーション、広範なエコシステム、活気に満ちたコミュニティにより、複雑な深層学習モデルのプロトタイプの作成、最適化、実装が簡単に行えます。これらは、AI 開発に対する当社の最優先の推奨事項です。
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