7 أفضل أدوات تطوير برمجيات ذكاء اصطناعي

تعتبر تطبيق البرمجيات واحدة من أكثر الأنشطة الروتينية انتشارًا عبر المنظمات، وزاد استخدامها مع مرور السنوات. وتطوير البرمجيات هو مهمة معقدة وصعبة، وتتطلب العملية التخيل وتعريف المنتج والبرمجة والتصميم الاستراتيجي وتقييم الجودة والمزيد. إذا تم إجراء أي أخطاء خلال هذه الخطوات، فقد يعني ذلك أن عملية إعادة التشغيل بأكملها يجب أن تعاد.

نظرًا لهذه التحديات، يلجأ العديد من أفضل المنظمات اليوم إلى الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) لتحقيق نتائج أفضل.

هنا 7 أفضل أدوات تطوير برمجيات ذكاء اصطناعي:

1. منصة جوجل كلاود للذكاء الاصطناعي

تتصدر قائمة 7 أفضل أدوات تطوير برمجيات ذكاء اصطناعي منصة جوجل كلاود للذكاء الاصطناعي، والتي تساعدك على تدريب نماذج تعلم الآلة على نطاق واسع واستضافة نموذجك المدرب في السحابة و sửة نموذجك لتقديم تنبؤات حول بيانات جديدة.

تسريع سير عمل تطوير وتنفيذ مشاريع تعلم الآلة من خلال سلاسل أدوات متكاملة مقدمة من المنصة، ويمكنك بناء خطوط أنابيب تعلم الآلة القابلة للنقل مع Kubeflow، وهي منصة مفتوحة المصدر من جوجل. تمكنك منصة الذكاء الاصطناعي من نشر مشروع تعلم الآلة على الويب أو في السحابة، وهناك خيارات متعددة لتخزين البيانات، مثل تخزين السحابة و BigQuery.

أحد العروض الرئيسية الأخرى لمنصة الذكاء الاصطناعي هو أجهزة افتراضية مسبقة التكوين (VMs)، والتي تساعد في تطوير تطبيقات التعلم العميق، كما أنها تتمتع بقدرات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تساعد في تحديد المعنى والهيكل للنص. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للمنصة لتحويل الكلام إلى نص والكلام إلى نص، بالإضافة إلى القدرات البصرية لاستخراج Informationen من الصور.

هذه بعض الميزات الرئيسية لمنصة جوجل كلاود للذكاء الاصطناعي:

• تساعد في تدريب وتحليل وضبط نماذج تعلم الآلة
• الحصول على تنبؤات ومراقبة التنبؤات وإدارة نماذجك
• تسريع مشاريع تعلم الآلة
• مشروع تعلم الآلة على الويب أو في السحابة
• أجهزة افتراضية مسبقة التكوين (VMs)

زيارة جوجل كلاود →

2. منصة مايكروسوفت أزور للذكاء الاصطناعي

أحد الخيارات الأخرى الرائعة لأدوات تطوير برمجيات ذكاء اصطناعي هي منصة مايكروسوفت أزور للذكاء الاصطناعي، والتي أصبحت شائعة في سوق التطوير. منصة سحابية قوية، هناك العديد من المنظمات التي تعتمد عليها. تتمتع المنصة بالعديد من القدرات الرائعة، مثل التعرف على الكائنات والتعلم الآلي غير الموجه والتعرف على الكلام والمزيد.

جعلت منصة مايكروسوفت أزور للذكاء الاصطناعي من الأسهل على المنظمات إجراء تطوير الذكاء الاصطناعي، وتقدم خيارات تخصيص متعددة مثل نماذج الذكاء الاصطناعي المسبقة التكوين المحددة المجال للنص والوجه والكلام. كما تقدم قدرات تعلم الآلة متعددة مثل Azure ML، وهي خدمة تعلم الآلة الآلي باللغة بايثون؛ Azure Databricks، وهي خدمة بيانات كبيرة تعتمد على Apache Spark؛ و ONNX، وهي تنسيق نموذج مفتوح المصدر ووقت تشغيل لتعلم الآلة.

هذه بعض الميزات الرئيسية لمنصة مايكروسوفت أزور للذكاء الاصطناعي:

• خدمة تعلم الآلة الآلي باللغة بايثون
• ترجمة الآلة
• قدرات التعرف على الكائنات والكلام والنص
• قوالب الذكاء الاصطناعي لإنشاء البوتات

زيارة مايكروسوفت أزور →

3. آي بي إم واطسون

أحد الأدوات الأخرى الأكثر شهرة للذكاء الاصطناعي لتطوير البرمجيات هو آي بي إم واطسون، وهو مجهز بالقدرات المتقدمة للذكاء الاصطناعي بما في ذلك واجهات المحادثة وتطبيقات الهاتف المحمول وواجهات برمجة التطبيقات للمحادثة وخدمات معالجة اللغة الطبيعية.

تم نشر أدوات تطوير البرمجيات القوية لواطسون في العديد من الصناعات المختلفة مثل النفط والغاز والوسائط والترفيه والخدمات المالية والإنترنت للأشياء والمزيد.

تقدم المنصة أيضًا خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي التي تساعد المطورين على بناء تطبيقات مع قدرات الذكاء الاصطناعي المسبقة التكوين. بعض ميزاتها الأخرى تشمل واطسون مساعد، والتي يمكن دمجها لبناء واجهات محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي في تطبيقك، وخدمة معالجة اللغة الطبيعية على شكل واطسون فهم اللغة الطبيعية.

هذه بعض الميزات الرئيسية لآي بي إم واطسون:

• التطوير السريع وتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي
• قدرات تحويل الكلام إلى نص
• خدمات معالجة اللغة الطبيعية ومعالجة اللغة الطبيعية
• واجهات برمجة تطبيقات الهاتف المحمول القوية

زيارة آي بي إم واطسون →

4. إتش 2 أو

إتش 2 أو هو منصة مفتوحة المصدر لتعلم الآلة، وقد زادت شعبيتها بشكل مطرد. وهو أداة قوية لتطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي، ويوفر مجموعة واسعة من الميزات مثل الخوارزميات الذكية لتعلم الآلة والنمذجة الإحصائية وال线ية العامة ونمذجة التعلم العميق والمزيد. تدعم الأداة أيضًا البيانات الكبيرة و Hadoop و Spark/Kubernetes.

يستخدم إتش 2 أو، الذي يسمح لك باستخدام لغات البرمجة مثل R و Python لإنشاء نماذج، غالبًا لتحليل البيانات واكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر والرعاية الصحية الرقمية وذكاء العملاء.

هذه بعض الميزات الرئيسية لإتش 2 أو:

• يتضمن وظيفة AutoML
• دعم العديد من الخوارزميات مثل الآلات المعززة بالgradient والتعلم العميق والنمذجة الخطية العامة وغيرها.
• منصة قابلة للتطوير بشكل خطي
• تطوير تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام R و Java و Python

زيارة إتش 2 أو →

5. تنسورفلو

لا تكون قائمة لأدوات تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي كاملة دون تنسورفلو، وهو أداة حاسوبية رقمية مفتوحة المصدر ومكتبة تعلم الآلة. يستخدم تنسورفلو بشكل رئيسي للأغراض التطويرية والبحثية، وهو مرن ويوفر أدوات ومكتبات شاملة تساعد على تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي.

يمكن للشركات استخدام تنسورفلو لإنشاء وتدريب تطبيقات ذكية مدعومة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع عمليات معقدة مثل التنبؤ وإدارة العقود والخدمات القانونية وخدمة العملاء والمزيد.

هذه بعض الميزات الرئيسية لتنسورفلو:

• نشر حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي بسلاسة على الهواتف المحمولة وال سطح المكتب وأجهزة الحواف والمزيد.
• مجموعة شاملة من الأدوات والمكتبات والموارد المجتمعية
• تحليلات sâu، وتأتميم الخدمة، وتنبؤ غير موجه، وغيرها.
• مجموعة واسعة من الميزات والوظائف.

زيارة تنسورفلو →

6. مكسنت

مكسنت هو أداة رائدة وشائعة لتطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي، وهو إطار عمل للتعلم العميق غالبًا ما يستخدم في البحث والإنتاج. يساعد مكسنت على تعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي مع قدرات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة، ويوفر نماذج تدريب موزعة لتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

يستخدم الأداة غالبًا في تدريب Multi-GPU و multi-machine، وكذلك في كتابة طبقات مخصصة بلغات عالية المستوى.

هذه بعض الميزات الرئيسية لمكسنت:

• إطار عمل تعلم عميق مفتوح المصدر
• يعزز التطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بمعالجة اللغة الطبيعية
• إطار عمل قابل للتطوير بشكل كبير
• تعريف وتنفيذ وتنفيذ الشبكات العصبية

زيارة مكسنت →

7. إيدجفيرف

يختتم قائمة 7 أفضل أدوات تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي أداة إكستراكت إيدج من إيدجفيرف، وهي أداة رائعة أخرى تمكنك من بناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. واحدة من أفضل القدرات المقدمة من الأداة هي Nia Advanced ML، والتي تقدم مجموعة واسعة من خوارزميات تعلم الآلة التي تعمل بسرعة وتناسب، مما يساعد على بناء نماذج تعلم الآلة عالية الأداء.

تمكنك الأداة أيضًا من بناء بوتات محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مع توفير تطبيقك وصولًا إلى مستودع المعرفة المؤسسية. يمكن للتطبيق أيضًا تلقائيًا تنفيذ الإجراءات بواجهة محادثة ودمج بيانات Nia، وهي حل تحليلات قوي.

هذه بعض الميزات الرئيسية لإنفوسيس نيا:

• بناء نماذج تدريب تعلم الآلة بشكل فعال
• معالجة مجموعات بيانات كبيرة على نطاق واسع
• قدرات إدارة البيانات.
• بوت نيا للчат.

زيارة إيدجفيرف →

ملخص

في الختام، يُعد الذكاء الاصطناعي (AI) و تعلم الآلة (ML) ثوريتين في مجال تطوير البرمجيات من خلال تعزيز كفاءة ودقة وقدرات أدوات التطوير. تساهم هذه التقنيات المتقدمة في简ification عمليات معقدة مثل التخيل والبرمجة وتقييم الجودة، مما يقلل بشكل كبير من فرص الأخطاء ويزيد من الإنتاجية بشكل عام.

توفر أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مجموعة من الوظائف، من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم العميق إلى تعلم الآلة الآلي والنمذجة المسبقة، لتلبية احتياجات مختلفة للصناعة. تساهم هذه الأدوات في تطوير تطبيقات قوية، ودعم تحليل البيانات، وتحسين اتخاذ القرارات، وتمكين إنشاء حلول ذكية وقابلة للتطوير.

كلما زادت المنظمات تبني أدوات الذكاء الاصطناعي و تعلم الآلة، زادت حصولها على ميزة تنافسية من خلال تحسين الكفاءة وتقليل وقت التطوير وتعزيز قدرات البرمجيات. تمثل الأدوات المذكورة في هذا المقال بعض أفضل الأدوات المتاحة، حيث تقدم كل واحدة منها ميزات وفوائد فريدة تلبية لاحتياجات تطوير مختلفة. من المرجح أن يؤدي اعتماد هذه التقنيات إلى دفع الابتكار والتميز في تطوير البرمجيات.