أدوات تساعد ai.. أفضل 7 أدوات لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

أدوات تساعد ai لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي تشكل محور بحث الكثيرين هذه الأيام. حيث يعتبر الذكاء الاصطناعي ai من أهم التقنيات المتقدمة في عصرنا الحالي، إذ يساهم في تطوير البرامج والأنظمة التي تستخدمها الشركات والمؤسسات. ولكن لتحقيق نتائج مذهلة وتطبيق الاستفادة الكاملة من ai، فإن الاعتماد على أدوات مساعدة سيكون أمر حتمي. وفي هذا المقال من منصة خليجي الإلكترونية، سنستعرض سبعة أدوات من أفضل الأدوات التي تساعد ai في تطوير برامج الذكاء الاصطناعي، لتحقيق الأداء الأمثل وتوفير الوقت والجهد.

أقرأ المزيد: تحويل النص إلى فيديو بالذكاء الاصطناعي

أدوات تساعد ai

أدوات تساعد ai تعني البرامج أو المكتبات المستخدمة في تطوير وتحسين تطبيقات ونماذج الذكاء الاصطناعي. وهذه الأدوات توفر واجهات برمجة تطبيقات ومكتبات وأطر عمل تسهل على المطورين إنشاء وتدريب وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي. كما تهدف هذه الأدوات إلى تسهيل عملية البرمجة وتقليل التعقيد في بناء تطبيقات ai. فهي توفر وظائف مختلفة مثل تحليل البيانات، وتصنيف الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعلم الآلي، وغيرها. كما توفر هذه الأدوات أيضًا مجموعة واسعة من الخوارزميات والنماذج المحسنة مسبقًا التي يمكن استخدامها لتحقيق مهام محددة.

اقرأ أيضًا: أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي

أفضل 7 أدوات لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

إن أفضل 7 أدوات لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي هي:

1. أداة Scikit-Learn.
2. أداة TensorFlow.
3. كذلك أداة PyTorch.
4. أداة Apache MXNet.
5. أداة OpenNN.
6. كذلك أداة Keras.
7. أداة AutoML.

أداة Scikit-Learn لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

إن أداة Scikit-Learn هي أداة تساعد في تطوير ذكاء اصطناعي ai، تم الإشادة بها على نطاق واسع. حيث تعمل على تبسيط تعقيدات مهام التعلم الآلي. وتتميز بواجهة بديهية وسهلة الاستخدام تلبي احتياجات المتعلمين عبر مستويات الكفاءة المختلفة. كما توفر أداة Scikit-Learn وظائف واسعة النطاق تشمل مجالات حاسمة مثل المعالجة المسبقة للبيانات واختيار النموذج والتقييم. بالإضافة إلى ذلك، تمتد ذخيرتها إلى خوارزميات مختلفة، وتشمل التصنيف والانحدار والتكتل وتقليل الأبعاد. وذلك من خلال الاستفادة من مجموعتها الغنية من الأدوات والوثائق الشاملة. كذلك، تزود Scikit-Learn المستخدمين بالوسائل اللازمة لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها دون عناء.

اقرأ أيضًا: أدوات تحويل النص إلى فيديو بالذكاء الاصطناعي

أداة TensorFlow لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

إن أداة TensorFlow هي مكتبة التعلم العميق الأكثر طلبًا. يعد إطار عمل التعلم الآلي هذا من Google مكتبة مفتوحة المصدر ومتوافقة مع Python. حيث إنها واحدة من أفضل الأدوات التي تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي ai التي تسهل الحساب العددي مما يجعل التنبؤات المستقبلية أسهل بكثير وأكثر دقة. فبدلًا من التورط في التفاصيل الجوهرية للخوارزميات، يمكن للمطورين التركيز على الجزء المنطقي من التطبيق. ويعتني TensorFlow بكل ما يحدث في النهاية الخلفية. كما تتيح الأداة للمطورين إنشاء شبكات عصبية وإنشاء تصور رسومي باستخدام Tensorboard. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تشغيل تطبيقات TensorFlow بسهولة على أجهزتك المحلية والسحابة وAndroid وiOS ونظرًا لأنه مبني على مقياس قابل للنشر، فإنه يعمل على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.

أداة PyTorch لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

إن أداة PyTorch تعد من أبرز الأدوات التي تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي ai الأكثر المنافسة، وهي مبنية أيضًا على Python. وهذا مشابه لـ TensorFlow من حيث طبيعة المشاريع المختارة. ومع ذلك، عندما تكون الأولوية لتطوير أسرع، فإن PyTorch هو الخيار الأفضل في حالة تضمن المشروع مشاريع أكبر وأكثر تعقيدًا.

اقرأ أيضًا: مواقع عمل فيديو بالذكاء الصناعي

أداة Apache MXNet لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

تم اعتماد أداة Apache MXNet التي تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي ai هذه بواسطة Amazon كإطار عمل التعلم العميق على AWS. على عكس الأدوات الأخرى، فإن هذا ليس مملوكًا بشكل مباشر لشركة كبرى، مما يوفر بيئة مواتية لإطار عمل مفتوح المصدر. كما يمكن أن يعمل بسلاسة على العديد من وحدات معالجة الرسومات والآلات. علاوة على ذلك، يدعم أيضًا مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات، مثل: Python، وC ++، وScala، وR وJavaScript، وJulia، وPerl، وGo.

أداة OpenNN لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

تمكن OpenNN، وهي أداة تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي ai، المستخدمين من تطوير وتنفيذ الشبكات بفعالية. حيث توفر واجهة سهلة الاستخدام ومجموعة واسعة من الوظائف، مما يسهل على المتعلمين والباحثين الوصول إليها. كما تسهل OpenNN المهام الأساسية مثل المعالجة المسبقة للبيانات وتدريب الشبكة وتوليد التنبؤ الدقيق. بفضل تصميمها سهل الاستخدام ووثائقها الشاملة، وتعد OpenNN خيارًا مثاليًا للأفراد الجدد في مجال الذكاء الاصطناعي. من خلال تسخير قوة OpenNN يمكن للمستخدمين استكشاف الإمكانات الهائلة للشبكات عبر مختلف المجالات، والاستفادة من قدراتها وأدواتها القوية.

أداة Keras لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

إن أداة Keras هي أداة تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي ai، مشهورة ببساطتها وفعاليتها في بناء وتدريب الشبكات. وذلك من خلال واجهة سهلة الاستخدام وطبقات مسبقة الصنع، فإنها تمكّن المستخدمين من إنشاء نماذج قوية لمهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية. كذلك، توفر المرونة من خلال السماح بالتبديل السلس بين الخلفيات الشائعة مثل TensorFlow وTheano. ولقد جعلتها سهولة الوصول وطبيعتها سهلة الاستخدام خيارًا شائعًا، مما يتيح للأفراد الخوض في عالم مثير للتعلم العميق بكل سهولة وثقة.

اقرأ أيضًا: مواقع تحويل النصوص إلى صور بالذكاء الصناعي

أداة AutoML لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي

أداة AutoML واحدة من أفضل الأدوات التي تساعد على تطوير الذكاء الاصطناعي ai المتاحة حاليًا لمهندس التعلم الآلي. حيث تقوم بأتمتة العمليات التي ينطوي عليها التعبير عن مشكلة في العالم الحقيقي باستخدام تقنيات التعلم الآلي. ويساعد هذا عالم البيانات على تحويل تركيزه من المهام المتكررة الدنيوية مثل النمذجة إلى التعامل مع المشكلات المطروحة. ولقد مهدت الأداة الطريق للتعلم الآلي للجميع، حيث يمكن لأي شخص ليس لديه خبرة كبيرة في تعلم الآلة أن يتنقل بسهولة في هذا المجال.

في نهاية هذا المقال، فقد قدمنا لكم أفضل سبع أدوات تساعد ai في تطوير برامج الذكاء الاصطناعي. حيث تتنوع هذه الأدوات في وظائفها وقدراتها، وتقدم مجموعة واسعة من الحلول لتلبية احتياجات المطورين والباحثين في هذا المجال. باستخدام هذه الأدوات، ستكون قادرًا على تحسين أداء البرامج وتسريع عمليات التطوير، وبالتالي ستصبح قادرًا على استغلال الفوائد الكاملة للذكاء الاصطناعي في مشروعك المقبل.