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

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.