برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی - چگونه با هوش مصنوعی کدنویسی کنیم؟ | نیهاد آکادمی مرجع آموزش تکنولوژی آموزشی

برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی – چگونه با هوش مصنوعی کدنویسی کنیم؟

برنامه نویسی با هوش مصنوعی

آموزش برنامه‌نویسی با استفاده از هوش مصنوعی (AI) یک مفهوم نسبتاً جدید است، اما این پتانسیل را دارد که روش‌های آموزشی برای نسل‌های آینده را متحول کند. با استفاده از قدرت هوش مصنوعی، مربیان و معلمان می‌توانند تجربیات جهت یادگیری شخصی یا خودآموز برای دانشجویان ایجاد کنند و به آنها کمک کنند تا مهارت‌های موردنیاز خود را برای موفقیت در عصر دیجیتال توسعه دهند و پیشرفت و سرعتشان چندبرابر شود.

 با تمام توضیحاتی که ارائه شد، توجه به این نکته مهم است که آموزش برنامه‌نویسی با استفاده از هوش مصنوعی هنوز در مراحل اولیه است و چالش‌های زیادی در این مسیر وجود دارد که باید به آنها پرداخته و اصلاحاتی انجام شود. یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها کمبود داده و منابع برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است. این مسئله مهم است که تحقیقات بیشتری برای درک بهترین روش‌های استفاده از هوش مصنوعی در آموزش برنامه‌نویسی انجام شود تا بتوان آن را به طور گسترده‌تری مورداستفاده قرارداد.

 چالش دیگر نیاز به آموزش مربیان در مورد نحوه استفاده موثر از هوش مصنوعی در کلاس‌های برنامه‌نویسی است. درحالی‌که بسیاری از مدرسان برنامه‌نویسی ممکن است با مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی آشنا باشند، اما در برخی مواقع امکان دارد مهارت یا دانش لازم برای استفاده موثر از هوش مصنوعی در آموزش خود را نداشته باشند. مهم است که مربیان، منابع آموزشی موردنیاز خود را برای استفاده موثر از هوش مصنوعی در کلاس‌های درس ارائه دهند و نسبت به هوش مصنوعی گارد نداشته باشند.

 در اولین بخش این وبلاگ از بررسی برنامه‌نویسی هوش مصنوعی و انواع زبان‌های برنامه‌نویسی که در این حوزه مورداستفاده قرار می‌گیرند، ابتدا به چیستی هوش مصنوعی پرداخته می‌شود و سپس به دستیارهای هوش مصنوعی می‌پردازیم.

فهرست مطالب

هوش مصنوعی چیست؟

 به‌طورکلی در یک جمله می‌توان گفت که هوش مصنوعی، شبیه‌سازی پردازش‌های مغز انسان توسط ماشین و به طور خاص، با استفاده از سیستم‌های کامپیوتری است. همان‌طور که مشخص است، مغز انسان بیشتر فعالیت‌های خود را بر اساس آموزش‌های پیشینش انجام می‌دهد. ازاین‌رو در این شبیه‌سازی، سیستم‌های هوش مصنوعی نیز با استفاده از آموزش‌هایی که دریافت می‌کنند، نتایجی را به‌عنوان خروجی ارائه می‌دهند. این شبیه‌سازی‌ها، آموزش‌ها، سیستم‌ها و الگوهای موجود با استفاده از برنامه‌نویسی ایجاد می‌شوند و در حوزه‌های متفاوت بسیاری مورداستفاده قرار می‌گیرند.

 اگر دوست دارید بیشتر با هوش مصنوعی آشنا شوید مقاله “هوش مصنوعی چیست؟” را بخوانید و همچنین آموزش‌های جامعی از آن در سایت فرادرس وجود دارد.

 خوب یکی از دروس مهم دوره کارشناسی رشته کامپیوتر درس هوش مصنوعی است که دانشجویان می‌توانند به‌وسیله این درس با حوزه جذاب و آینده‌دار هوش مصنوعی آشنا شوند. همچنین، یکی از اصول بسیار مهم طراحی و ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی، یادگیری زبان برنامه‌نویسی مناسب آن است، به همین دلیل بخش بعدی به بررسی برنامه‌نویسی هوش مصنوعی اختصاص دارد.

برنامه‌نویسی هوش مصنوعی چیست؟

 پاسخ این سؤال بسیار گسترده است و می‌تواند موارد مختلفی برای پیاده‌سازی و انجام یک وظیفه خاص از ایجاد و کدنویسی برنامه‌هایی برای تشخیص الگو در یادگیری ماشین گرفته تا توسعه سیستم‌های خبره را شامل شود. معمولاً برنامه‌نویسی هوش مصنوعی بر اساس مسئله تعریف شده، انجام می‌شود و نمود پیدا می‌کند. به عبارتی دیگر زمانی که یک پروژه تعریف می‌شود، بر اساس نیاز و هدف‌های پروژه، برنامه‌نویسی هوش مصنوعی آن انجام خواهد شد. برنامه‌نویسی هوش مصنوعی پس از پژوهش و یافتن مسیر صحیح ساخت پروژه انجام می‌شود و می‌توان آن را به سه بخش کلی زیر تقسیم کرد:

  • آماده‌سازی و «پیش پردازش (Preprocessing) داده‌ها»
  • طراحی الگو، مدل و هسته اصلی پروژه
  • آزمایش و ایجاد نتایج نهایی پروژه

هر کدام از بخش‌های فوق می‌توانند با زبان برنامه نویسی متفاوتی ایجاد شوند و از خروجی‌های آن‌ها برای بخش بعدی استفاده شود. بخش‌های مختلف پروژه برنامه نویسی هوش مصنوعی با یکدیگر متفاوت هستند و می‌توان برای پیاده‌سازی (کدنویسی) ساده‌تر هر یک از روش‌های به کار گرفته شده در هوش مصنوعی، فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های مربوط به آن رویکرد خاص را استفاده کرد. در پروژه‌های بزرگ هوش مصنوعی، همه این وظایف را یک شخص انجام نمی‌دهد و هر کدام وظیفه متخصص مربوط به خودش است.

placeholder

انواع زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

سیستم‌های هوش مصنوعی مزایای بسیار زیادی را به همراه دارند و به همین دلیل صرف زمان و هزینه در این حوزه منطقی است و انتخاب درستی به نظر می‌رسد. استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود موارد زیر بسیار مفید است:

  • تجربه کاربری (User Experience | UX)
  •  تصمیم‌گیری هوشمند
  • اتوماسیون هوشمند
  • حداقل‌سازی خطاها
  • تجزیه و تحلیل داده‌ها (Data Analysis)
  • توسعه هوشمند

 بااین‌حال پس از انتخاب استفاده از هوش مصنوعی در سیستم خود، یک انتخاب دشوار دیگر نیز وجود دارد و آن انتخاب، زبان برنامه‌نویسی مورداستفاده در آن کاربرد خاص هوش مصنوعی است. با وجود این‌که زبان‌های بسیاری وجود دارند که می‌توان از آن‌ها در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی استفاده کرد، باید نسبت به عملکرد پروژه، زبان مناسب آن انتخاب شود. پس از انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب می‌توان مسیر یادگیری هوش مصنوعی را نیز مورد بررسی قرارداد. در این بخش فهرستی از چند زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی معرفی شده‌اند.

پایتون

 پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره (General-Purpose) به‌حساب می‌آید که دارای کاربردهای گوناگون بسیاری است. از این زبان در توسعه و برنامه‌نویسی وب، شبکه‌های کامپیوتری (Computer Network)، علم داده، هوش مصنوعی و سایر موارد استفاده می‌شود. یادگیری زبان پایتون به دلیل سادگی و خوانایی بالای سینتکس آن به میزان زیادی آسان است. این ویژگی خاص پایتون باعث شده است که این زبان به‌عنوان یک انتخاب عالی برای مهندسان در سطح‌های گوناگون تازه‌کار تا پیشرفته در نظر گرفته شود و نیازی به داشتن تجربه زیاد در برنامه‌نویسی برای کار در زمینه هوش مصنوعی وجود نداشته باشد.

 پایتون چون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی به‌حساب می‌آید، دارای کتابخانه‌های اثبات و طراحی شده گوناگون بسیاری است که می‌توان با استفاده از آن‌ها پردازش‌های توسعه هوش مصنوعی را انجام داد. برای مثال چند نمونه از کتابخانه‌های کاربردی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین زبان برنامه‌نویسی پایتون عبارت‌اند از:

  • کتابخانه Scikit-learn
  • کتابخانه تنسورفلو (Tensorflow)
  • کتابخانه کراس  (Keras)
  • کتابخانه Caffe
  • کتابخانه NTLK
  • کتابخانه  SpaCy
  • کتابخانه PyTorch

 همچنین پایتون دارای اسناد جامع و پشتیبانی از طرف جامعه برنامه‌نویس‌ها است و به‌راحتی با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر ادغام می‌شود.

 یکه‌تاز میدان در میان زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی قطعاً، پایتون است. پایتون به طور گسترده در همه کاربردها مورداستفاده قرار می‌گیرد و به دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری موردعلاقه کارفرمایان و برنامه‌نویسان است. پایتون، Open Source است یعنی برای هرگونه اصلاحاتی که توسعه‌دهندگان لازم می‌دانند در دسترس است. این زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی به طور مداوم در حال پیشرفت است و نحو یا Syntax آن آسان است.

جاوا

 جاوا، زبان برنامه‌نویسی شی گرا (Object Oriented Programming | OOP) و بسیار قدرتمند به‌حساب می‌آید و دارای ساختار نحوی و اشکال‌زدایی ساده است. همچنین، جاوا زبانی پیشرو برای توسعه اپلیکیشن‌های موبایل به شمار می‌رود و به‌شدت بر هوش مصنوعی متکی است. از زبان جاوا در صنعت استفاده بسیاری می‌شود، این زبان در اجرا و پیاده‌سازی برنامه‌ها سریع‌تر از پایتون به نظر می‌رسد و برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مناسب است که به‌سرعت بالا برای انجام پردازش‌های خود نیاز دارند. همچنین، جاوا مقیاس‌بندی برنامه‌های بزرگ و پیچیده هوش مصنوعی را آسان می‌کند.

 جاوا یکی از پیش‌گامان بهترین زبان برای یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی هوش مصنوعی است این زبان بیشتر برای پروژه‌های بزرگ استفاده می‌شود، زیرا شبکه ساده شده آن برای پشتیبانی از زیرساخت‌های نرم‌افزاری بزرگ مفید است.

جولیا

 هدف از طراحی این زبان برنامه‌نویسی پویا، بیشتر برای تجزیه‌وتحلیل عددی و علوم محاسباتی است. زبان Julia توسط شرکت MIT در سال ۱۳۹۱ شمسی (۲۰۱۲ میلادی) توسعه‌یافته است و نسبتاً زبان جدیدی به‌حساب می‌آید. این زبان برنامه‌نویسی به دلیل سرعت بالا، ظرفیت محاسباتی قدرتمند و ساختار نحوی شبیه به اسکریپت‌نویسی به‌سرعت در حال محبوب‌شدن میان‌برنامه نویس‌ها است. جامعه برنامه‌نویسی این زبان به‌سرعت درحال‌رشد است و این مسئله به پشتیبانی هر چه‌بهتر از آن کمک می‌کند.

زبان Haskell

 Haskell یک زبان برنامه‌نویسی تابعی (Functional Programming Language) به‌حساب می‌آید که بر اساس معناشناسی (Semantics) زبان Miranda ایجاد شده است. این زبان برنامه‌نویسی در زمینه یادگیری ماشین، امنیت و سرعت خوبی دارد. ازآنجایی‌که هسکل یک زبان تعبیه شده با دامنه‌های خاص به‌حساب می‌آید، در تحقیقات هوش مصنوعی دانشگاه‌ها جایگاه خوبی به دست آورده است. اما شرکت‌های بزرگ نرم‌افزاری از جمله فیسبوک، این زبان را برای ساخت فریم‌ورک‌هایی برای مبارزه با بدافزارها استفاده می‌کنند.

زبان LISP

 LISP دومین زبان برنامه‌نویسی قدیمی بعد از «فرترن» (Fortran) به‌حساب می‌آید و در واقع به‌عنوان جد چند زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی محسوب می‌شود. در حقیقت، اصطلاح هوش مصنوعی پس از اختراع لیسپ توسط جان مک‌کارتی در سال 1950 مطرح شد. این زبان در آن زمان یک زبان پایه بود و برنامه‌نویسی هوش مصنوعی را به‌عنوان یک ابزار کاربردی برای یادگیری ماشین تقویت کرد. بااین‌حال، امروزه Lisp به‌عنوان یک زبان هوش مصنوعی استفاده نمی‌شود. نکته اصلی این است که بسیاری از ویژگی‌های اصلی آن که باعث جذابیت Lisp برای برنامه‌نویسی AI شده است، به زبان‌های دیگر مهاجرت کرده‌اند و آن‌ها را به گزینه‌ای بسیار بهتر برای یادگیری ماشین و کدگذاری AI تبدیل کرده است.

زبان R

 زبان R توسط متخصصین آمار برای محاسبات آماری توسعه‌یافته است. ازآنجایی‌که این زبان برنامه‌نویسی می‌تواند مجموعه‌داده‌های گسترده‌ای را موردبحث و بررسی قرار دهد، در توسعه نرم‌افزارهای آماری، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و تجسم یا مصورسازی داده‌ها (Data Visualization) استفاده می‌شود. زبان برنامه‌نویسی R یکی از بهترین انتخاب‌ها برای پروژه‌های یادگیری ماشینی است که شامل تجزیه‌وتحلیل‌های گسترده هستند و روش‌های گوناگونی را برای آموزش و ارزیابی مدل ارائه می‌دهند.

 ++C

 زبان برنامه‌نویسی ++C عنوان سریع‌ترین زبان برنامه‌نویسی را دارد و مادر زبان‌های برنامه‌نویسی است؛ به همین دلیل اغلب برای برنامه‌نویسی بازی‌های ویدئویی، برنامه‌های دسکتاپ و توسعه موتورهای جستجو از آن استفاده می‌شود. به‌عنوان‌مثال، Google Chrome بر اساس ++C ساخته شده است. این زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در درجه اول ابزاری برای ایجاد محصولات پیچیده مانند نرم‌افزارهای بانکی، سیستم‌های ابری، نرم‌افزارهای آموزش الکترونیکی و نرم‌افزارهای سازمانی است.

 در مورد برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، ++C دارای کتابخانه‌هایی برای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی است که اجرای سریع الگوریتم‌های پیچیده را آسان می‌کند. به‌طورکلی، بسیاری از توسعه‌دهندگان این زبان هوش مصنوعی را برای ساختن برنامه‌هایی که نیاز به بهره‌وری بالا دارند، ترجیح می‌دهند. هنگام تصمیم‌گیری در مورد بهترین زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی زبان ++C قطعاً باید به‌عنوان یک گزینه با پتانسیل بالا مورد بررسی قرار گیرد زیرا اجرای سریع آن یک مزیت بزرگ برای کدینگ است.

 Prolog

 Prolog مخفف Programming in logic یعنی برنامه‌نویسی در منطق است. این زبان برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی در سال 1960 ایجاد شد و امروزه با سایر زبان‌های رایج در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی متفاوت است. همان‌طور که در توصیف این زبان مشخص است، Prolog یک زبان منطقی است که برخلاف زبان‌های کلاسیک هوش مصنوعی است. این زبان با چند مکانیسم اصلی مانند تطبیق الگوها و backtracking عمل می‌کند. زمینه اصلی استفاده از Prolog پردازش زبان طبیعی NLP است. به‌عنوان‌مثال، اولین چت‌بات ایجاد شده (ELIZA) با استفاده از Prolog توسعه داده شد؛ همچنین، Prolog در زمینه‌های تحقیق و آموزش برای سیستم‌های خبره و برای برخی موارد یادگیری ماشین استفاده می‌شود. زبان Prolog بخشی از آموزش دانشگاهی برای بسیاری از دوره‌های هوش مصنوعی است.

اسکالا

 اسکالا یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره است که هم از برنامه‌نویسی شی گرا و هم از برنامه‌نویسی تابعی پشتیبانی می‌کند. این زبان برنامه‌نویسی در سال ۱۳۸۳ شمسی (۲۰۰۴ میلادی) برای رفع کاستی‌های بسیار اندک زبان جاوا طراحی و توسعه‌یافته است. کدهای منبع زبان اسکالا برای اجرا در ماشین مجازی جاوا ایجاد شده‌اند، به‌عبارت‌دیگر، پشته‌های جاوا و اسکالا می‌توانند در برنامه‌ها به‌جای یکدیگر ادغام شوند. این زبان برنامه‌نویسی از بسیاری از کتابخانه‌های JVM پشتیبانی می‌کند و همچنین، می‌تواند ویژگی‌های سینتکسی قابل خواندن خود را با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب به اشتراک بگذارد.

متلب Matlab

 زبان برنامه‌نویسی متلب که به‌عنوان یک درس هوش مصنوعی می‌باشد، برای انجام محاسبات عددی و یک زبان برنامه‌نویسی نسل چهارم است. واژهٔ متلب هم به معنی محیط محاسبات عددی است. این زبان ماتریس محور است و داده‌ها را به شکل ماتریس می‌بیند. زبان برنامه‌نویسی متلب جزو زبان‌های سطح بالا و شی گرا محسوب شده و بر خلاف بیشتر زبان‌های دیگر، متن‌باز و رایگان نیست.

 متلب در حوزه برنامه‌نویسی هوش مصنوعی به کار گرفته می‌شود و تولباکس‌های متنوعی برای کدینگ مسائل هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، داده‌کاوی، یادگیری عمیق و … را در خود دارد. بیشتر تحقیقات و نتایج آکادمیک با استفاده از این زبان، برنامه‌نویسی می‌شود. آموزش متلب آسان است و نحو ساده‌ای دارد. کدهای زبان برنامه‌نویسی متلب به‌راحتی با استفاده از API می‌توانند با زبان‌های دیگر مانند جاوا و ++C ادغام شوند و در هر نوع زمینه‌ای به کار بروند. برای پیاده‌سازی ایده‌های تحقیقاتی در هوش مصنوعی این زبان برنامه‌نویسی، عالی است.

placeholder

هر برنامه‌نویسی به این دستیارهای هوش مصنوعی نیاز دارد!

 چند صفحه کد و یک خطای رو اعصاب، ددلاین و نگرانی برای نرسیدن به پایان کار، درخواست‌های عجیب کارفرما و گره‌خوردن پروژه‌ها، فقط باید برنامه‌نویس باشید تا درد این مشکلات را با تمام وجود حس کنید. اما با ظهور هوش مصنوعی‌های پیشرفته دیگر دوران چنین مسائلی به سر آمده. تکنولوژی هوش مصنوعی این روزها به‌قدری پیشرفت کرده که می‌تواند دردسرهای کدنویسی را برای یک برنامه‌نویس به حداقل برساند. فقط با یک کلیک، کدها را تکمیل، خطاها را رفع یا روی افزایش خلاقیت کدها کار کنید.با ترند شدن Chat GPT و شگفتی‌هایی که خلق کرد، حالا بسیاری از برنامه‌نویسان می‌خواهند از هوش مصنوعی برای پیشبرد کارهای خود استفاده کنند. در فهرست زیر با هوش‌های مصنوعی مختلفی آشنا می‌شویم که هم به صورت رایگان و هم دارای اشتراک پولی هستند. با این حال هوش مصنوعی‌های پولی می‌توانند خدمات ویژه و جذابی را به توسعه دهندگان ارائه دهند.

1 – Kite

 یک هوش مصنوعی رایگان باهدف تکمیل سریع‌تر کدنویسی. Kite با ارائه کدهای پیشنهادی در هنگامی که کدها را تایپ می‌کنید، سرعتتان در پیشبرد پروژه را افزایش می‌دهد. یکی دیگر از ویژگی‌های خوب Kite، ارائه فیدبک هم‌زمان است؛ بنابراین تمامی ارورها و اشتباهات را سریعاً حل می‌کند. Kite در حقیقت برای حل مشکلات یا ارائه پیشنهادات کدنویسی، بین ۲۵ میلیون فایل مختلف را بررسی می‌کند.

 Kite همچنین بیش از ۱۲ کد مختلف از جمله جاوا، پایتون و… پشتیبانی می‌کند.

 2 – Code Complete

 ترکیبی هوشمندانه از یک هوش مصنوعی برای نوشتن کدها و یک موتور جستجو برای یافتن بهترین کدها. شما با واردکردن یک توضیح مختصر از چیزی که نیاز دارید و انتخاب زبان برنامه، به‌سرعت نتیجه موردنظر را در Code Complete دریافت خواهید کرد.

 البته برخلاف بسیاری از هوش‌های مصنوعی دیگر، Code Complete در یک پنجره جدا باز می‌شود؛ بنابراین نتیجه‌ای که به دست می‌آید را باید با کپی پیست روی صفحه کد نویسی خود قرار دهید.

 البته در Code Complete علاوه بر کد نویسی، می‌توانید از سایر خدمات هوش مصنوعی مانند ایجاد تصاویر یا نوشتن یک مطلب هم بهره‌مند شوید. همان‌طور که از نامش پیداست، شما با یک هوش مصنوعی همه‌فن‌حریف طرف هستید. اما نه اندازه سه هوش مصنوعی بعدی که معرفی خواهیم کرد.

 3 – Tabnine

 اگر به دنبال به چالش کشیدن مرزهای خلاقیت خود در کدنویسی هستید، Tabnine ناجی شماست. این هوش مصنوعی از شخصی‌سازی پیشرفته و دقیقی برخوردار است. Tabnine علاوه بر پشتیبانی از تمام زبان‌ها، دائماً در حال یادگیری کدها، الگوها و اولویت‌های شما و تیمتان است.

 در نتیجه، ما با هوش مصنوعی جذابی طرف هستیم که چه از نظر شخصی و چه از نظر تیمی و در سطح تجاری، عملکردی عالی از خود به‌جای می‌گذارد. فرض کنید یک تیم برنامه‌نویس هستید. هر بار که یکی از اعضای تیم از Tabnine استفاده کند، دقت انجام پروژه توسط این هوش مصنوعی افزایش پیدا می‌کند.

 البته وقتی صحبت در خصوص پروژه‌های تجاری یا شرکتی باشد، امنیت نیز یکی از اولویت‌هاست. Tabnine با اجرا روی کامپیوتر شما، هیچ کد و داده‌ای را در فضای مجازی منتشر نمی‌کند. یک ویژگی مهم دیگر Tabnine، قابلیت تکمیل کدها به‌صورت خودکار است.

 4 – Github Copitot

 Github را می‌شناسید؟ بزرگ‌ترین پلتفرم میزبان برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان که یکی از زیر مجموعه‌های شرکت مایکروسافت است. حال تصور کنید با یک هوش مصنوعی بتوانید از تمام کدهای موجود در این پلتفرم برای تکمیل کدنویسی خود استفاده کنید.

 در هنگام کد نویسی، هوش مصنوعی Github Copilot به‌صورت هم‌زمان به شما فیدبک می‌دهد. همچنین سعی می‌کند بهترین پیشنهادات را برای تکمیل پروژه ارائه دهد تا از ارورها در امان باشید. یک ویژگی جالب دیگر آن ارائه آموزش است. به این معنی که بر اساس اشتباهات یا ضعف‌هایتان، Github Copilot آموزش‌های مناسب را در اختیارتان می‌گذارد.

 با این هوش مصنوعی، کارتان برای تغییر در کدها هم راحت است. Github Copitot میلیاردها کد اپن‌سورس را در اختیارتان می‌گذارد تا پروژه را در سریع‌ترین زمان ممکن تکمیل کنید. محدودیتی هم در زبان‌های برنامه‌نویسی ندارید.

 5 – Codiga

 Codiga یک هوش مصنوعی دستیار است که به افزایش خلاقیتتان در کدنویسی کمک می‌کند. این هوش مصنوعی قادر است تا با خواندن و تحلیل کدهایی که نوشته‌اید، بهترین پیشنهادات را برای خلاقیت و رفع ارورها ارائه دهد.

 یکی دیگر از ویژگی‌های مهم Codiga، قابلیت ایجاد و به‌اشتراک‌گذاری کد اسنیپت‌ها (Code Snippets) است. این ویژگی باعث می‌شود تا هوش مصنوعی Codiga یکی از بهترین انتخاب‌ها برای کار به‌صورت تیمی باشد.

 اشتراک‌گذاری کدها با Codiga در تیم بسیار راحت است. بسیاری از زبان‌ها را پشتیبانی می‌کند و قادر است بر اساس متن بهترین پیشنهادها را ارائه دهد.

 6 – snyk

 snyk یک ابزار تجزیه‌وتحلیل کد است که از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق بهره می‌برد. این ابزار به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا عیوب، آسیب‌پذیری‌ها و مسائل احتمالی در کد خود را شناسایی کرده و رفع کنند. snyk با تجزیه‌وتحلیل کد به‌صورت خودکار، برنامه‌نویسان را قادر می‌سازد که کیفیت کد خود را بهبود بخشند و از مشکلات امنیتی جلوگیری کنند.

 7 – Neural Designer

 یک نرم‌افزار یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است که به کاربران امکان می‌دهد تا به‌سادگی مدل‌های یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی مصنوعی را طراحی، آموزش دهند و بهینه‌سازی کنند. این نرم‌افزار باهدف ایجاد یک محیط کاربری ساده و دوستانه برای توسعه‌دهندگان و متخصصان حوزه‌های مختلف مانند مهندسی، بازاریابی، پزشکی و پژوهش طراحی شده است.

 8 – TensorFlow

 یک کتابخانه متن‌باز برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است که توسط تیم Google Brain توسعه‌یافته است. TensorFlow به زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مانند پایتون، جاوا، C++ و گو پشتیبانی می‌دهد و در پلتفرم‌های مختلفی از جمله سرورهای مبتنی بر لینوکس، ویندوز، مک و حتی تلفن‌های همراه قابل‌استفاده است. TensorFlow یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشینی است که به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های پیچیده و قدرتمندی را با استفاده از شبکه‌های عصبی و روش‌های یادگیری عمیق طراحی و پیاده‌سازی کنند. TensorFlow در بسیاری از صنایع و حوزه‌های کاربردی مانند تشخیص چهره، پردازش زبان طبیعی، تصویربرداری پزشکی، خودروهای خودران و بازی‌های کامپیوتری به کار می‌رود.

 یکی از اصلی‌ترین ویژگی‌های TensorFlow، قابلیت ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق است. TensorFlow یک API سطح بالا برای ساخت شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند، همچنین یک API سطح پایین‌تر برای کاربران پیشرفته که نیاز به کنترل بیشتری بر روی ساختار شبکه دارند، فراهم می‌کند.

 9 – PyTorch

 یک کتابخانه متن‌باز برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است که توسط Facebook AI Research (FAIR) توسعه‌یافته است. PyTorch به زبان برنامه‌نویسی پایتون نوشته شده است و به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق شناخته می‌شود. PyTorch برای انعطاف‌پذیری، سرعت بالا و قابلیت استفاده راحت طراحی شده است.

 PyTorch برای کاربردهای گوناگونی از جمله تشخیص چهره، پردازش زبان طبیعی، تصویربرداری پزشکی، خودروهای خودران و بازی‌های کامپیوتری به کار می‌رود. به دلیل انعطاف‌پذیری و ساختار دینامیکی خود، PyTorch در محیط‌های تحقیقاتی و کاربردهایی که نیاز به تغییرات متنوع و آزمایش‌های مکرر دارند بسیار محبوب است.

 PyTorch همچنین یک API سطح بالا برای ساخت شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند که مبتنی بر NumPy است. همچنین، PyTorch ابزارهای متعددی برای کار با داده‌ها و آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی، از جمله DataLoader (برای بارگیری داده‌ها) و torch.autograd (برای محاسبه گرادیان‌ها) فراهم می‌کند.

 PyTorch همچنین امکاناتی برای توزیع محاسبات بر روی چندین دستگاه فراهم می‌کند، بااین‌حال در این زمینه کمی پایداری کمتری نسبت به TensorFlow وجود دارد. همچنین PyTorch ابزارهایی برای نمایش و پایش پیشرفت آموزش، مانند TensorBoard در TensorFlow، فراهم نمی‌کند، بااین‌حال ابزارهایی مانند Visdom و Weights & Biases از طرف افراد و شرکت‌های دیگر در این زمینه توسعه داده شده است.

 10 – RapidMiner

 RapidMiner یک پلتفرم تجزیه‌وتحلیل داده‌های متن‌باز و یادگیری ماشینی است که برای استخراج اطلاعات از داده‌ها، پیش‌بینی و دسته‌بندی داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و دیگر کاربردهای داده‌کاوی طراحی شده است. RapidMiner یک رابط کاربری گرافیکی بصری دارد که کاربران می‌توانند به‌راحتی با استفاده از آن مدل‌های یادگیری ماشینی را طراحی، آموزش دهند و اعمال کنند.

 RapidMiner به‌خصوص برای کاربرانی که دانش کمی در مورد یادگیری ماشینی و داده‌کاوی دارند مناسب است، زیرا رابط کاربری گرافیکی آن امکان کارکردن با این روش‌ها را بدون نیاز به نوشتن کد برنامه‌نویسی فراهم می‌کند. بااین‌حال، کاربران پیشرفته نیز می‌توانند از RapidMiner به‌عنوان یک ابزار قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای پروژه‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشینی خود بهره‌برداری کنند.

11 – Keras

 یک کتابخانه یادگیری عمیق ساده است که بر اساس TensorFlow توسعه داده شده است. Keras به برنامه‌نویسان کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری عمیق را به‌سادگی بسازند و از آنها برای حل مسائل مختلفی استفاده کنند. Keras یک چارچوب یادگیری ماشینی با منبع‌باز است که توسط François Chollet توسعه داده شده است. این چارچوب در سال 2015 معرفی شد و به طور گسترده در صنعت و تحقیقات یادگیری ماشینی استفاده می‌شود.

 یکی از ویژگی‌های اصلی Keras، سادگی استفاده آن است. Keras با API سطح بالا و ساختار منطقی خود، به کاربران اجازه می‌دهد به‌سرعت و با قابلیت انعطاف‌پذیری بالا، شبکه‌های عصبی مختلف را طراحی کنند و آن‌ها را آموزش دهند.

 همچنین Keras، قابلیت اجرای شبکه‌های عصبی را بر روی چندین پلتفرم، از جمله TensorFlow، Theano و Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)، فراهم می‌کند. این به کاربران اجازه می‌دهد تا از کارایی و سرعت پایین سطح چارچوب‌های پایین‌تر استفاده کنند، درحالی‌که از ویژگی‌های سطح بالای Keras بهره‌مند باشند.

 Keras همچنین ابزارهایی برای کار با داده‌های مختلف، از جمله داده‌های تصویری و داده‌های متنی، فراهم می‌کند. به‌علاوه این، Keras ابزارهایی را برای پیش‌پردازش داده‌ها، ارزیابی مدل‌ها، ثبت نتایج، و تنظیمات شبکه فراهم می‌کند.

 12 – Scikit-learn

 یک کتابخانه پایتونی است که برای یادگیری ماشین، داده‌کاوی و تحلیل داده‌های آماری استفاده می‌شود. این کتابخانه به برنامه‌نویسان کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین را سریع و بادقت بسازند. Scikit-learn یک چارچوب یادگیری ماشینی با منبع‌باز است که در زبان پایتون پیاده‌سازی شده است. این چارچوب برای کاربرانی که به دنبال ابزارهای ساده و قابل‌استفاده برای یادگیری ماشینی هستند، مناسب است.

 Scikit-learn شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های ماشینی، از جمله رگرسیون، کلاس‌بندی و خوشه‌بندی، و همچنین ابزارهای متعددی برای پیش‌پردازش داده‌ها، ارزیابی مدل‌ها و انتخاب ویژگی‌ها است.

 یکی از ویژگی‌های برجسته Scikit-learn، سادگی استفاده آن است. این چارچوب با API سطح بالا، به کاربران اجازه می‌دهد به‌سرعت و با قابلیت انعطاف‌پذیری بالا، مدل‌های یادگیری ماشینی مختلف را طراحی کنند و آن‌ها را آموزش دهند. همچنین، Scikit-learn ابزارهای بسیاری را برای کار با داده‌های چندبعدی، از جمله تصاویر و داده‌های قطعه‌بندی شده، فراهم می‌کند.

 Scikit-learn ابزارهای متعددی برای انتخاب ویژگی‌ها و کاهش بعد داده‌ها هم فراهم می‌کند. این ابزارها برای کاربرانی که با داده‌های بزرگ و پیچیده سروکار دارند، بسیار مفید هستند.

 13 -Microsoft Cognitive Toolkit

 یک کتابخانه یادگیری عمیق است که توسط مایکروسافت توسعه داده شده است. این کتابخانه به برنامه‌نویسان کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی سی‌پلاس‌پلاس و پایتون بسازند. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) یک چارچوب یادگیری ماشینی با منبع‌باز است که توسط مایکروسافت توسعه داده شده است. این چارچوب برای طراحی، آموزش و استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و سایر مدل‌های یادگیری ماشینی، مناسب است.

 CNTK به‌عنوان یک چارچوب یادگیری ماشینی، امکانات گسترده‌ای برای طراحی و آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی، از جمله شبکه‌های عصبی عمیق، بازگشتی و کانولوشنال، فراهم می‌کند. همچنین این چارچوب، قابلیت اجرای مدل‌های یادگیری ماشینی را بر روی چندین پلتفرم، از جمله ویندوز، لینوکس و macOS، فراهم می‌کند.

 CNTK از رویکردهای موازی و توزیع شده برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کند. این به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را با سرعت بالا و بر روی داده‌های بزرگ، آموزش دهند. همچنین، CNTK ابزارهایی را برای پیش‌پردازش داده‌ها، ارزیابی مدل‌ها و ثبت نتایج فراهم می‌کند.

 یکی از ویژگی‌های برجسته CNTK، قابلیت انتقال یادگیری است. این به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشینی ساخته شده در CNTK را بر روی داده‌های مختلف و در حوزه‌های مختلف، استفاده کنند.

 14 – IBM Watson Studio

 یک پلتفرم مبتنی بر ابر است که به برنامه‌نویسان کمک می‌کند تا برنامه‌ها و مدل‌های یادگیری عمیق را بسازند و آنها را اجرا کنند. IBM Watson Studio یک پلتفرم یادگیری ماشینی برای توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است که توسط IBM توسعه داده شده است. این پلتفرم ابزارهای متعددی را برای طراحی و توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی، از جمله شبکه‌های عصبی عمیق، مدل‌های کلاس‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی، فراهم می‌کند.

 با استفاده از IBM Watson Studio، کاربران می‌توانند از انواع منابع داده‌ای، از جمله پایگاه‌داده‌ها و فایل‌های مختلف، به طور مستقیم استفاده کنند و داده‌های خود را پردازش کنند. همچنین، این پلتفرم می‌تواند به‌راحتی با ابزارهای متعددی مانند Jupyter Notebooks و Python کار کند.

 IBM Watson Studio همچنین ابزارهای بسیاری را برای پیش‌پردازش داده‌ها، ارزیابی مدل‌ها و یکپارچه‌سازی فرایندهای یادگیری ماشینی فراهم می‌کند. با استفاده از این پلتفرم، کاربران می‌توانند به‌سرعت و باکیفیت بالا، مدل‌های یادگیری ماشینی را طراحی و آموزش دهند.

 یکی از ویژگی‌های برجسته IBM Watson Studio، قابلیت همکاری میان تیم است. با استفاده از این پلتفرم، تیم‌های مختلف می‌توانند به طور هم‌زمان و همکاری‌کننده، مدل‌های یادگیری ماشینی را طراحی و آموزش دهند.

  15 – H2O.ai

 یک پلتفرم یادگیری ماشین‌باز است که به برنامه‌نویسان کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین را با استفاده از الگوریتم‌های مختلف بسازند و آنها را آموزش دهند. H2O.ai یک چارچوب یادگیری ماشینی با منبع‌باز است که برای طراحی و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی، از جمله شبکه‌های عصبی عمیق، مدل‌های کلاس‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی، فراهم می‌کند. این چارچوب توسط H2O.ai توسعه داده شده است.

 H2O.ai با استفاده از رویکردهای موازی و توزیع شده برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی، به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را با سرعت بالا و بر روی داده‌های بزرگ، آموزش دهند. همچنین، این چارچوب ابزارهایی را برای پیش‌پردازش داده‌ها، ارزیابی مدل‌ها و ثبت نتایج فراهم می‌کند.

 H2O.ai همچنین از رویکردهای خاصی برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشینی بر روی سخت‌افزارهای گرافیکی (GPU) استفاده می‌کند. این به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را با سرعت بالا و در زمان کمتری آموزش دهند.

 H2O.ai همچنین با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پیشرفته، چندین برنامه کاربردی را برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی‌های مختلف، از جمله تحلیل احتمالاتی، تحلیل موضوعی و پیش‌بینی پیشرفته، فراهم می‌کند.

 این ابزارها تنها چند نمونه از ابزارهای هوش مصنوعی هستند که به برنامه‌نویسان کمک می‌کنند تا فرایند برنامه‌نویسی را تسهیل کنند و مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را با سرعت و دقت بالا بسازند.

فواید هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی

 هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی می‌تواند به چندین شکل مفید باشد. این شامل موارد زیر می‌شود:

  1. بهبود کارایی: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان برنامه‌هایی را طراحی کرد که با استفاده از منابع کمتری، بهبود کارایی و عملکرد برنامه داشته باشند. به‌عنوان‌مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند بهبود کارایی برنامه‌های پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و سایر کاربردهای مرتبط با هوش مصنوعی را بهبود بخشند.
  2. خودکارسازی: هوش مصنوعی می‌تواند به برنامه‌نویسان در خودکارسازی فرایندهای مختلف کمک کند. به‌عنوان‌مثال، با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان برنامه‌هایی را طراحی کرد که به‌صورت خودکار و بدون دخالت انسانی وظایف خاصی را انجام دهند.
  3. تشخیص نوع خطاها: با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان برنامه‌هایی را طراحی کرد که به طور خودکار نوع خطاهای مختلف را تشخیص دهند. این امر باعث می‌شود که برنامه‌نویسان بتوانند خطاهای برنامه‌های خود را به سرعت تشخیص داده و رفع کنند.
  4. تحلیل داده: هوش مصنوعی می‌تواند به برنامه‌نویسان در تحلیل داده‌های بزرگ کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان داده‌های بزرگ را تحلیل کرده و الگوهایی را که به صورت دستی شناسایی شده بودند، شناسایی کرد.
  5. پردازش زبان طبیعی: هوش مصنوعی می‌تواند به برنامه‌نویسان در پردازش زبان طبیعی کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی، می‌توان برنامه‌هایی را طراحی کرد که به صورت خودکار اطلاعات مختلف را از متن‌ها استخراج کرده و تحلیل کنند.
  6. بهینه‌سازی کد: هوش مصنوعی می‌تواند به برنامه‌نویسان کمک کند تا کد برنامه‌هایشان را بهینه‌سازی کنند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان کد را به صورت خودکار تحلیل کرده و بهینه کرد.
  7. طراحی خودکار واسط کاربری: هوش مصنوعی می‌تواند به برنامه‌نویسان در طراحی واسط کاربری خودکار کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان واسط کاربری‌هایی را طراحی کرد که با توجه به رفتار کاربر، خودکاراً تغییر کنند.
  8. پشتیبانی از تصمیم‌گیری خودکار: هوش مصنوعی می‌تواند به برنامه‌نویسان در پشتیبانی از تصمیم‌گیری خودکار کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی، می‌توان برنامه‌هایی را طراحی کرد که بتوانند با توجه به ورودی‌های مختلف، تصمیمات خودکار بگیرند.
  9. خودکارسازی تست برنامه: هوش مصنوعی می‌تواند به برنامه‌نویسان در خودکارسازی فرآیند تست برنامه کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان برنامه‌هایی را طراحی کرد که به صورت خودکار تست برنامه را انجام دهند و خطاهای مختلف را شناسایی کنند.
  10. پیش‌بینی خطا: با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان برنامه‌هایی را طراحی کرد که به صورت خودکار از خطاهای پتانسیلی برنامه اطلاع داشته باشند. این امر باعث می‌شود که برنامه‌نویسان بتوانند خطاهایی را که قبل از وقوع آنها نمی‌توانستند تشخیص دهند، پیش‌بینی کنند و پیش از آنکه این خطاها واقع شوند، آنها را رفع کنند.

 یکی از مهم‌ترین مزایای استفاده از هوش مصنوعی در آموزش برنامه‌نویسی، توانایی شخصی‌سازی کارها و تجربه زیاد در یادگیری است. آموزش سنتی اغلب، با ارائه مطالبی تکراری و عدم بررسی دانش‌پژوه سعی دارد به همه افراد به یک‌شکل آموزش دهد اما این موضوع در هوش مصنوعی کاملاً متفاوت است و به هر شخص باتوجه‌به سؤالاتی که دارد به او پاسخ می‌دهد و او را راهنمایی می‌کند. با هوش مصنوعی، مربیان برنامه‌نویس می‌توانند برنامه‌های یادگیری شخصی‌سازی‌شده برای هر فرد بر اساس نقاط قوت و ضعف منحصربه‌فرد او ایجاد کنند و هر فرد را با خودش مقیاس کنند. آموزش برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی می‌تواند به برنامه‌نویس کمک کند تا به طور مؤثرتری یاد بگیرد و همچنین در طول فرایند یادگیری پرانرژی و باانگیزه بماند.

چطور با Chat GPT برنامه‌نویسی کنیم؟

 ChatGPT یک مدل ربات تولید متن هوش مصنوعی است که توسط OpenAI توسعه‌یافته و می‌تواند برای انواع وظایف همانند تولید متن، ترجمه زبان و پاسخگویی به سؤالات استفاده شود. برای برنامه‌نویسی با ChatGPT، باید از OpenAI API استفاده کنید که دسترسی به مدل را از طریق یک فراخوانی ساده API فراهم می‌کند. شما به‌راحتی می‌توانید با هوش مصنوعی با استفاده از این ابزار برنامه‌نویسی کنید.

 در اینجا مراحل کلی برای برنامه‌نویسی با ChatGPT را شرح داده‌ایم:

 در مرحله اول باید جهت گرفتن کلید در OpenAI API ثبت‌نام کنید: برای استفاده از OpenAI API، باید یک حساب کاربری ایجاد کرده و یک کلید API دریافت کنید. می‌توانید برای یک کلید رایگان در https://beta.openai.com/signup/ ثبت‌نام کنید.

 OpenAI SDK را نصب کنید: OpenAI SDK یک کتابخانه پایتون است که تعامل با OpenAI API را برای شما میسر می‌کند. با اجرای pip install openai می‌توانید آن را نصب‌کرده و شروع به کار کنید.

 واردکردن OpenAI SDK در کدهای برنامه‌نویسی خود: پس از نصب SDK، می‌توانید آن را با استفاده از import openai در کد خود وارد کنید.

 برقراری فراخوانی API با مدل ChatGPT: می‌توانید از تابع openai.Completion.create() برای برقراری تماس API با مدل ChatGPT استفاده کنید. شما باید کلید API خود، اعلان (متنی که می‌خواهید مدل تولید شود) و مدلی که می‌خواهید استفاده کنید (در این مورد “text-davinci-002”) را ارائه دهید.

 پردازش پاسخ: فراخوانی API یک شی پاسخ را برمی‌گرداند که حاوی متن تولید شده است. برای دسترسی به متن تولید شده می‌توانید از answer.choices [0].text استفاده فرمایید.

 این فقط یک مثال اساسی از نحوه استفاده از OpenAI API برای برنامه‌نویسی با ChatGPT است. شما همچنین می‌توانید از آن برای سایر وظایف پردازش زبان طبیعی مانند تولید متن، ترجمه زبان و پاسخ به سؤال استفاده کنید.

 لطفاً به‌خاطر داشته باشید که برای استفاده از OpenAI API باید درک خوبی از برنامه‌نویسی و زبان پایتون داشته باشید. اگر در برنامه‌نویسی تازه‌کار هستید، ممکن است مفید باشد که با برخی از منابع مبتدی بالا مانند Codecademy یا Khan Academy کار را شروع کنید، قبل از اینکه به مفاهیم پیشرفته‌تری مانند پردازش زبان طبیعی بپردازید.

 همچنین در جریان باشید کافیست از ChatGPT بخواهید برایتان یک قطعه کد بنویسید، به‌راحتی شروع به برنامه‌نویسی می‌کند.

placeholder

سخن پایانی

خب با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانید سریع‌تر به اهداف خود در برنامه‌نویسی و کدنویسی برسید. دلیلش مشخص است. وقتی یک هوش کاربلد بتواند جلوی اشتباهات ریزودرشت را در کد نویسی بگیرد و آن‌ها را اصلاح کند، چال و چوله‌های مسیر هم هموار می‌شوند. جدا از این، این هوش‌های مصنوعی کمک می‌کنند تا برخی از اشتباهات متداول مثل غلط‌های املایی هم گرفته شوند. غلط‌هایی که می‌تواند صدها خط را عملاً به یک‌مشت کد بی‌مصرف تبدیل کنند. یک بهانه دیگر برای استفاده از این هوش‌های مصنوعی، کاهش زمان برای جستجوی رفرنس‌های کدنویسی است. با هوش مصنوعی دیگر نیازی به رفرنس برای کدهای خود ندارید. چرا که بهترین کدها را این هوش مصنوعی‌ها پیشنهاد می‌دهند.

پست های مرتبط

مطالعه این پست ها رو از دست ندین!
Digital Paper tablet

کاغذ دیجیتال چیست؟ راهنمای خرید کاغذ دیجیتال

آنچه در این پست میخوانید معرفی کاغذ هوشمند مزایا و معایب کاغذ هوشمند قلم‌های خاص و سنسورهای کاغذ هوشمند 1….

بیشتر بخوانید
ویدئو پروژکتور

ویدئو پروژکتور | راهنمای استفاده از ویدئو پرژکتورها در کلاس درس

آنچه در این پست میخوانید ویدئو پروژکتور چیست؟ چرا از پروژکتور استفاده می‌کنیم؟ مزایای استفاده از ویدئو پروژکتور تجربه تماشای…

بیشتر بخوانید
A man who works with a smart board

تخته هوشمند – ویژگی های تخته هوشمند چیست؟

تخته هوشمند: آشنایی با تکنولوژی مدرن آموزش و کاربردهای آن در مدارس و محیط‌های آموزشی. در اینجا تمام جوانب مهم تخته هوشمند، از نصب و تنظیم تا بهترین روش‌های استفاده در تدریس و یادگیری را مرور می‌کنیم

بیشتر بخوانید

نظرات

سوالات و نظراتتون رو با ما به اشتراک بذارید

برای ارسال نظر لطفا ابتدا وارد حساب کاربری خود شوید.