Poiché il mondo della tecnologia continua ad evolversi a un ritmo incredibile, non sorprende che l'intelligenza artificiale (AI) sia diventata parte integrante del settore. Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale sono diventati servizi onnipresenti per gli sviluppatori di un'ampia gamma di settori. Dall'automazione di attività banali alla creazione di applicazioni all'avanguardia, gli strumenti di intelligenza artificiale per sviluppatori hanno rivoluzionato il modo in cui eseguiamo le attività relative alla codifica e allo sviluppo web.
Ma con così tanti strumenti di intelligenza artificiale disponibili , può essere difficile scegliere quelli migliori per le tue esigenze specifiche. Ecco perché abbiamo curato un elenco dei migliori strumenti di intelligenza artificiale che gli sviluppatori potranno provare nel 2023. Quindi tuffiamoci e scopriamo i migliori strumenti di intelligenza artificiale che ti aiuteranno a portare le tue capacità di sviluppo a un livello superiore.
I migliori strumenti di intelligenza artificiale per lo sviluppo e la codifica (2023)
Con così tanti strumenti di intelligenza artificiale disponibili, può essere difficile per gli sviluppatori sapere da dove iniziare. Ecco perché abbiamo compilato un elenco degli 8 migliori strumenti di intelligenza artificiale per sviluppatori nel 2023. Che tu stia cercando strumenti di intelligenza artificiale per la codifica, strumenti di intelligenza artificiale per lo sviluppo web o qualsiasi altra esigenza di sviluppo, abbiamo quello che fa per te.
1. TensorFlow
TensorFlow è un framework di machine learning open source sviluppato da Google. È progettato per consentire agli sviluppatori di creare e addestrare facilmente modelli di machine learning per una varietà di attività, come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e altro ancora. TensorFlow supporta un'ampia varietà di piattaforme, inclusi desktop, server e dispositivi mobili. Include anche una gamma di API di alto livello per la creazione e l'addestramento di reti neurali, nonché API di livello inferiore per casi d'uso più avanzati.
Scarica ora
2. PyTorch
PyTorch è un altro framework di machine learning open source che ha guadagnato popolarità negli ultimi anni. È noto per la sua facilità d'uso e flessibilità e può essere utilizzato per una varietà di attività, tra cui visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento per rinforzo. PyTorch supporta grafici di calcolo dinamico, che consentono architetture di modelli flessibili e un debug più semplice. Per gli sviluppatori che sono già esperti nella codifica Python, questa piattaforma offre un'esperienza intuitiva.
Scarica ora
Leggi anche: Ruolo dell'intelligenza artificiale nell'istruzione
3. OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision) è una libreria di programmazione f unzioni mirate principalmente alla visione artificiale in tempo reale. Può essere utilizzato per elaborare immagini e video, rilevare oggetti e volti e molto altro. OpenCV include una gamma di algoritmi e strumenti per l'elaborazione delle immagini, oltre al supporto per modelli di machine learning e deep learning. Ospita un'ampia libreria che è stata sviluppata in linguaggio C, rendendolo altamente portabile su un'ampia gamma di piattaforme, dai Mac PowerPC fino ai cani robotici, secondo le sue affermazioni.
Scarica ora
4. Keras
Keras è un'API di reti neurali di alto livello scritta in Python. È progettato per facilitare agli sviluppatori la creazione e la sperimentazione di diverse architetture di rete neurale e può essere utilizzato sia con TensorFlow che con PyTorch. Keras include una gamma di livelli predefiniti per la creazione di reti neurali e strumenti per l'addestramento e la valutazione dei modelli. I modelli creati utilizzando Keras possono essere facilmente esportati e utilizzati su una varietà di piattaforme, inclusi browser Web, sistemi operativi Android e iOS.
Scarica ora
5. Rasa
Rasa è un framework open source per la creazione di chatbot AI conversazionali e assistenti virtuali. Fornisce strumenti e librerie per lo sviluppo di chatbot in grado di comprendere l'input del linguaggio naturale, eseguire conversazioni e fornire risposte pertinenti. Rasa è basato su Python e può essere integrato con una varietà di altre tecnologie, come framework di apprendimento automatico come TensorFlow e scikit-learn. Supporta anche piattaforme di messaggistica come Facebook Messenger e Slack.
Scarica ora
6. Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI è una raccolta di servizi AI che possono essere utilizzati per creare applicazioni intelligenti, come Azure Machine Learning, Servizi cognitivi e Servizi bot. Include servizi per l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e altro ancora. Oltre a ciò, fornisce anche strumenti per creare modelli di machine learning personalizzati. L'intelligenza artificiale di Azure include anche strumenti per la preparazione dei dati, l'addestramento e la distribuzione del modello, nonché funzionalità per il monitoraggio delle prestazioni del modello e il rilevamento delle anomalie.
Scarica ora
Leggi anche: 10 migliori chatbot App per Android diverse da ChatGPT
7. IBM Watson
IBM Watson è una suite di strumenti e servizi basati sull'intelligenza artificiale che possono essere utilizzati per creare applicazioni intelligenti. È basato su IBM Cloud, che fornisce un'infrastruttura scalabile e sicura per l'hosting di applicazioni AI. Include servizi per la natura al linguaggio, elaborazione vocale, riconoscimento visivo e altro ancora. Watson include anche strumenti per la creazione di modelli di machine learning personalizzati, nonché modelli predefiniti che possono essere utilizzati per casi d'uso comuni.
Scarica ora
8. NVIDIA CUDA
NVIDIA CUDA è una piattaforma di elaborazione parallela e un modello di programmazione che consente agli sviluppatori di accelerare le proprie applicazioni sfruttando la potenza delle GPU NVIDIA. Può essere utilizzato per accelerare un'ampia gamma di attività ad uso intensivo del computer, come l'apprendimento automatico, il calcolo scientifico e altro ancora. CUDA include una gamma di librerie e API per lo sviluppo di applicazioni e strumenti accelerati da GPU per l'ottimizzazione delle prestazioni. CUDA consente agli sviluppatori di scrivere codice in C, C++ e Fortran e di eseguirlo sulla GPU insieme al codice della CPU, consentendo di scaricare attività ad alta intensità di calcolo sulla GPU per un'elaborazione più rapida.
Scarica ora
Leggi anche: Come l'intelligenza artificiale prenderà il sopravvento sui motori di ricerca nel prossimo futuro
Sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale nello sviluppo web e nella codificaEsplora un mondo di strumenti di intelligenza artificiale per sviluppatori, ciascuno con punti di forza e di debolezza unici. Queste potenti risorse ti consentono di sbloccare infinite possibilità nel tuo viaggio nella programmazione. A seconda delle esigenze specifiche di un progetto, gli sviluppatori possono scegliere di utilizzare uno o una combinazione di questi strumenti.
Il nostro team di sviluppatori si avvale di TensorFlow e PyTorch, uno strumento di intelligenza artificiale di inestimabile valore. La loro interfaccia intuitiva, l'accelerazione GPU, l'ampio ecosistema e la vivace comunità ci consentono di prototipare, ottimizzare e implementare facilmente modelli complessi di deep learning. Questi sono i nostri principali consigli per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale.
Per ulteriori elenchi, guide alla risoluzione dei problemi e suggerimenti e trucchi relativi a Windows, Android, iOS e macOS, seguici su Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, e Pinterest.
Leggi successivamente:
- 5 utili strumenti di intelligenza artificiale per semplificarti la vita
- Comprendere la portata di L'intelligenza artificiale nell'industria alimentare
leggi: 8
