#منهایGita
#رشد_شخصیتی
#موفقیت

⭕️موفقیت من به خاطر باهوش‌تر بودن من نیست بلكه به خاطر استقامت من در ماندن روی مشكلات و مسایل است.

آلبرت اینشتین

✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

⭕️به کارگیری یادگیری ماشین توسط گوگل و افزایش سرعت مدل‌های پیش‌بینی آب و هوا

🔸پژوهشگران گوگل باکمک هوش مصنوعی یادگیرنده توانسته‌‌اند مدلی کارآمد و سریع در پیش‌‌بینی وضعیت کوتاه‌‌مدت آب‌‌وهوا توسعه دهند.

🔹پیش‌بینی آب‌‌وهوا برای کارشناسان همواره امری دشوار بوده است؛ اما در سال‌‌های اخیر کارشناسان توانسته‌‌اند از قابلیت‌‌های یادگیری ماشین در این حوزه به‌‌خوبی بهره ببرند. گوگل ازجمله شرکت‌‌هایی بوده که به‌‌تازگی به این حرکت پیوسته است. این شرکت هفته‌‌ی گذشته از نتایج پژوهش‌‌های تازه‌‌‌‌ی خود در راستای قابلیت پیش‌‌بینی (تقریبا) آنی وضعیت آب‌‌وهوا پرده برداشت.

🔸البته تحقیقات یادشده هنوز در مراحل اولیه‌‌ی خود به‌‌سر می‌‌برد و باید منتظر نتایج عملکرد واقعی آن روی سیستم‌‌های تجاری بود. با این حال، نتایج اولیه بسیار امیدوارکننده به‌‌نظر می‌‌آیند. پژوهشگران گوگل طی مقاله‌‌ای (که هنوز مورد بازبینی قرار نگرفته است) توضیح داده‌‌اند که چگونه تنها با چند دقیقه محاسبات توانسته‌‌اند امکان وقوع بارش باران را ۶ ساعت پیش از وقوع، در منطقه‌‌ای با حد خطای یک کیلومتر پیش‌‌بینی کنند.

🔹چنین دستاوردی پیشرفتی عظیم نسبت‌‌به فناوری‌‌های موجود تلقی خواهد شد؛ چراکه در حال حاضر، برای انجام چنین پیش‌‌بینی‌‌هایی نیاز به صرف ساعت‌‌ها زمان در کنار تولید حجم بالایی از داده‌‌های پیچیده است. پژوهشگران می‌‌گویند که قابلیت محاسبات سریع خود به‌‌منزله‌‌ی «ابزاری ضروری برای سازگاری بهتر با سیر تغییرات اقلیمی، به‌‌ویژه در شرایط جوی شدید» خواهد بود. آن‌‌ها می‌‌گویند امروز که جهان ما درگیر الگوهای آب‌‌وهوایی به‌‌شدت پیش‌‌بینی‌‌ناپذیری شده است، قابلیت پیش‌‌بینی کوتاه‌‌مدت نقشی کلیدی در مدیریت بحران و کاهش تلفات جانی خواهد داشت.

🔸برترین مزیت روش به‌‌کارفته ازسوی گوگل نسبت به روش‌‌های سنتی پیش‌‌بینی آب‌‌وهوا در سرعت محاسبات آن است. پژوهشگران گوگل حاصل کار خود را با دو روش فعلی موجود مقایسه کرده‌‌اند. یکی از این روش‌‌ها «پیش‌‌بینی شار نوری» (OF) است که بر تغییرات پدیده‌‌هایی نظیر ابرها تکیه دارد؛ روش دیگر «پیش‌‌بینی برمبنای شبیه‌‌سازی» است که در آن، شبیه‌‌سازی‌‌های فیزیکی دقیقی از سیستم‌‌های آب‌‌وهوایی تولید می‌‌شود.

🔹مشکل اصلی این روش‌‌های قدیمی (به‌‌خصوص شبیه‌‌سازی‌‌های فیزیکی) آن است که وابسته به انجام حجم بسیار بالایی از محاسبات هستند. به‌‌عنوان مثال، برای انجام شبیه‌‌سازی‌‌های فعلی از سوی آژانس‌‌های دولتی پیش‌‌بینی آب‌‌وهوای ایالات متحده نیاز به پردازش روزانه‌‌ی بیش از ۱۰۰ ترابایت داده از سراسر ایستگاه‌‌های هوایی کشور است که تحقق آن خود مستلزم صرف ساعت‌‌ها پردازش باکمک ابررایانه‌‌هایی گران‌‌قیمت خواهد بود. جیسون هایکی، مهندس نرم‌‌افزار گوگل در وبلاگش چنین آورده است:

🔻 ۶ ساعت پیش به‌‌دست آمده‌‌اند. چنین فرایندی دانش ما را نسبت‌‌به آنچه هم‌‌اینک در حال وقوع است، با محدودیت مواجه خواهد کرد.

🔸اما روش‌‌های تازه ابداع‌شده توسط گوگل می‌‌توانند تنها در عرض چند دقیقه نتایج لازم را تولید کنند؛ چراکه در این روش‌‌ها، کل سیستم‌‌های پیچیده‌‌ی آب‌‌وهوایی مدل‌‌سازی نمی‌‌شوند؛ بلکه در عوض، از داده‌‌های راداری ساده به‌‌عنوان معیاری برای پیش‌‌بینی بارندگی بهره برده می‌‌شود.

🔹پژوهشگران گوگل مدل هوش مصنوعی خود را باکمک داده‌‌های راداری تاریخی جمع‌‌آوری‌‌شده در بازه‌‌ی زمانی سال‌‌های ۲۰۱۷ تا ۲۰۱۹ ازسوی اداره‌‌ی ملی جوی و اقیانوسی ایالات متحده (NOAA) آموزش دادند. آن‌‌ها می‌‌گویند نتایج این پیش‌‌بینی به خوبی نتایج حاصل از سه روش رایج فعلی بوده و حتی در مواردی از آن‌‌ها بهتر نیز بوده است. برتری این مدل جدید زمانی آشکار شد که توانست پیش‌‌بینی‌‌های خود را ۶ ساعت زودتر نسبت‌‌به مدل‌‌های قبلی ارائه کند.

🔸دستاورد یادشده نقطه‌‌عطفی در کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌‌بینی‌‌های آب‌‌وهوایی است؛ چراکه می‌‌توان باکمک این ابزار، پیش‌‌بینی‌های کوتاه‌‌مدت را با سرعت بسیار بیش‌‌تری انجام داد و در عین حال، پیش‌‌بینی‌‌های بلندمدت‌‌تر را به مدل‌‌های قدرتمندتر واگذار کرد.

منبع: theverge و zoomit

✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

کتاب "آمار کاربردی برای دانشمندان داده: ۵۰ مفهوم ضروری"

Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts

این کتاب به بیان مختصر و کاربردی مهم‌ترین مفاهیم آماری مورد نیاز برای دانشمندان علم داده پرداخته است.

برای علاقه مندان به داده کاوی توصیه میشود👌


دانلود در پست بعد👇👇👇


✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

کتاب "آمار کاربردی برای دانشمندان داده: ۵۰ مفهوم ضروری"

Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts

این کتاب به بیان مختصر و کاربردی مهم‌ترین مفاهیم آماری مورد نیاز برای دانشمندان علم داده پرداخته است.

برای علاقه مندان به داده کاوی توصیه اکید میشود👌





✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

#منهایGita

🔹پنج فوبیای جدید بشر را بشناسید.🔹

🆔 @GITAnet

✅در تصویر بالا درس بزرگی نهفته است، حتی اگر واقعاً اتفاق نیفتاده باشد

فردی که کارش برگزاری مسابقات سرعت سگ‌ها بود، برای تنوع یک یوزپلنگ را به مسابقه آورد. ولی با کمال تعجب در هنگام مسابقه یوزپلنگ از جایش تکان نخورد و سگ‌ها با تمام توان می‌دویدند، یوزپلنگ فقط نگاه می‌کرد!

🔸️وقتی ازاین فرد پرسیدند پس چرا یوزپلنگ در مسابقه شرکت نکرد؛ پاسخ جالبی داد: گاهی تلاش برای اینکه ثابت کنی تو بهترین هستی توهین به خودت است. همیشه و همه‌جا لازم نیست خودت را به همه ثابت کنی. گاهی سکوت در برابر برخی آدمها، بهترین پاسخ است...

🔸️اگر اطمینان داری که راه درست را انتخاب کردی، به راهت ادامه بده؛ مهم نیست دیگران درباره‌ات چه فکری می‌کنند، لازم نیست مرتب خودت را اثبات کنی.

#منهایGita
#رشد_شخصیتی



✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

🔵 ژئو اینت چیست؟
GEOINT(GEOspatial INTelligence)

🔴بخش اول:

ا✅(GEOINT) اصطلاحی است که توسط آژانس دولتی ایالات متحده در سال 2005 برای #جاسوسی_مکانی_دفاعی ایجاد شده است.



✅یکی از فناوری های فعلی موجود در جهان است که سازمانهای اطلاعاتی و جاسوسی برای رصد اطلاعاتی از آن بهره می گیرند.


✅ اGEOINT اطلاعات حاصل از تجزیه و تحلیل تصاویر و داده های مرتبط با یک مکان خاص است. GEOINT از تصاویر برای بررسی و ارزیابی فعالیتهای انسانی و تغییرات مکانی در هر نقطه از کره زمین استفاده می کند.

✅فناوری GEOINTدر ابعاد مختلف تفاوت های قابل توجهی با پردازش تصاویر ماهواره ای و تفسیر انها دارد.

✅ تصاویر ژئو تگ شده, تصاویر هوایی و
ماهواره ای, feature matching،
و image processing, Google earth از بازیگران اصلی پروژه های GEOINT می باشند.
.
✅به عنوان مثال اگر به دنبال پاسخی برای مسئله زیر باشیم تصاویر ماهواره ای به تنهایی کافی نمی باشد.


❓خروجی های یک پایگاه زیرزمینی موشکی کجاست؟ آیا تمام خروجی ها فعال هستند؟ نقل و انتقالات اطراف سایت مورد نظر چقدر حقیقی و چقدر در راستای عملیات فریب است؟ در صورت بروز جنگ و لزوم نفوذ به عمق سایت یا نقطه مورد نظر بهترین مسیر چه خواهد بود؟ نقطه های مناسب برای فرود بالگردها، پرش چتربازها کجا هستند؟ خاک منطقه مورد نظر آیا توان پذیرش برخی از هواپیماهای سنگین ترابری با قابلیت فرود در شرایط نامناسب را دارد؟



#فاضل_شاهچراغ
#تعریفgeoint
#جاسوسی_مکانی_دفاعی،#geoint,#osint
#جاسوسی_از_ارتفاع_بالا

✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

📍10 روند تکنولوژی در سال 2020

🔹براساس آخرین گزارش کمپانی Baidu ده روند تکنولوژی در سال جدید به شرح زیر است. گسترش جایگاه هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، اینترنت اشیا، بلاک‌چین و پردازش کوانتومی از برترین روندهای سال جاری خواهد بود.

1- بهره‌برداری عملیاتی کارخانه‌ها از هوش مصنوعی (AI Factories)
2- تولید تراشه‌های هوش مصنوعی (AI Chips)
3- نفوذ یادگیری عمیق در صنایع
4- گسترش یادگیری ماشین اتوماتیک (AutoML)
5- ارتقا جایگاه فناوری‌های هوش‌ محاسباتی و درک معنایی
6- یکپارچگی بیشتر پردارش زبان طبیعی(NLP) با پلتفرم‌های پردازشی
7- رشد تکنولوژی IOT به وسیله فناوری‌های 5G و محاسبات لبه‌ای
8- گسترش حمل و نقل هوشمند در سطوح شهری
9- بهره‌برداری بیشتر از بلاک‌چین
10- رشد پردازش‌های ابری و هوش مصنوعی بواسطه پردازش کوانتومی

#هوش_مصنوعی #اینترنت_اشیا #یادگیری_عمیق #پردازش_زبان_طبیعی


✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

#خبر
دانشمندان هوش مصنوعی بر این باورند که طی 20 سال آینده به کمک کاشت ایمپلنت #هوش_مصنوعی می‌توانیم گوگل را در مغزمان داشته باشیم و با استفاده از این تکنولوژی یادگیری بسیار آسان خواهد بود.


✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

دانلود کتاب spatial data modeling for 3d GIS در پست بعد.

👇👇
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

کتاب spatial data modeling for 3d GIS.

✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

🔺پوستر | نور امید


🔹۱۴ بهمن‌ماه روز ملی فناوری فضایی و سالروز پرتاب ماهواره ایرانی امید به فضا



✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

✅فناوری اطلاعات مکانی در خدمت امنیت:

آلارم هوشمند مکانی ضمن اطلاع از بروز حادثه مکان را هم برای شما ارسال می کند.

✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

✅وقتی گوگل مپ گول میخورد

شخصی در برلین ۹۹ موبایل را داخل یک چرخ‌دستی گذاشته و توانسته است Google Maps را گول بزند و خیابانی که هیچ ترافیکی در آن نبوده را بعنوان یک خیابان پر ترافیک نشان بدهد و در نتیجه به صورت قرمز دیده بشود.😂



✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

‍ 📍برترین مهارت‌های فناورانه سال 2020

🔹براساس گزارش موسسه Udemy که در حوزه برگزاری دوره‌های آموزشی آنلاین در سطح بین‌المللی فعالیت دارد به تفکیک محبوب‌ترین و پررشدترین ابزارها و تکنولوژی‌های سال 2020 براساس تحلیل مخاطبین این موسسه به شرح ذیل است.

محبوب‌ترین ابزارها و تکنولوژی‌ها:
▪️Python
▪️React (Web)
▪️Angular
▪️Docker
▪️Django
▪️CompTIA
▪️Amazon AWS
▪️Deep Learning
▪️React Native (Mobile)

برترین تکنولوژی‌ها با بیشترین رشد تقاضا:
▪️Tensorflow
▪️ChatBot
▪️Microsoft Azure
▪️OpenCV
▪️Neural Network
▪️Lpic-Linux
▪️Blockchain
▪️Splunk
▪️QGIS👈
▪️Kotline


حضور ابزار و مفاهیم Open source حوزه‌های علم‌داده و یادگیری عمیق و QGIS بعنوان محبوب‌ترین و پررشدترین تکنولوژی‌های سال 2020 از نکات قابل توجه این گزارش است.

#udemy
#QGIS
#هوش_مصنوعی؛#یادگیری_عمیق


https://www.udemy.com/


✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

#ترفند
#گوگل_مپ


در Google Map کلمه ATM را جستجو کنید ،خود پردازهای اطراف شما روی نقشه نشان داده میشود.


✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

ا❇️Google تولد 15 سالگی سرویس نقشه خود را جشن میگیرد.

♦️گوگل مپس ۱۵ سال پیش به‌ عنوان سرویس اختصاصی نقشه‌ و مسیریابی رونمایی و منتشر شد و دورانی تازه را در دنیای فناوری شروع کرد.

https://blog.google/products/maps/maps-15th-birthday/

✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

♦️گوگل تولد ۱۵ سالگی سرویس مکانی محبوب خود را با آیکون جدید و بازطراحی کلی اپلیکیشن و چند قابلیت جدید جشن می‌گیرد.


https://blog.google/products/maps/maps-15th-birthday/

✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی

🆔 @GITAnet

📌.در این ویدیو لوگوهای مختلف سرویس نقشه گوگل را از زمان شکل گیری تا به امروز ببینید.




✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی


🆔 @GITAnet

۶ زبان‌ برنامه‌نویسی قدرتمند برای پروژه‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مجموعه‌ای کم‌نظیر از قابلیت‌ها و توانمندی‌ها را در اختیار توسعه‌دهندگان برنامه‌های کاربردی قرار می‌دهد. توسعه‌دهندگان می‌توانند از مزایای یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق برای ساخت مکانیزم‌های جست‌وجوی هوشمندانه، ساخت پروفایل‌های کاربری سفارشی، پیاده‌سازی فرامین صوتی در برنامه‌های کاربردی یا تعامل با دستیاران هوشمند در برنامه‌های خود استفاده کنند و به این ترتیب عملکردهای برنامه کاربردی خود را بهبود بخشند.

توسعه‌دهندگان می‌توانند از قابلیت‌های یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای کاربردی به شکلی استفاده کنند تا برنامه‌ها ببینند، بشنوند و از خود واکنش‌های هوشمندانه نشان دهند. با گسترش فناوری‌هایی همچون یادگیری ماشین و حضور ملموس آن‌ها در زندگی بشر برخی مهارت‌های برنامه‌نویسان نظیر تبحر در حل مسائل، درک چگونگی کارکرد سامانه‌های فنی و بهینه‌سازی آن‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

زبان‌های مختلفی برای کار با الگوریتم‌های برنامه‌نویسی وجود دارند، اما توسعه‌دهندگان بهتر است به سراغ یادگیری چه زبان‌هایی بروند تا از مزایای فراوان هوش مصنوعی بهره‌مند شوند؟ بدون شک به زبانی نیاز است که از انواع مختلفی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پشتیبانی کند، سرعت و عملکرد خوبی داشته باشد، از ابزارهای مفید پشتیبانی کند، جامعه بزرگی از برنامه‌نویسان از آن پشتیبانی کنند و به خوبی از بسته‌ها و چارچوب‌های کمکی استفاده کند. در این مقاله با شش زبان برنامه‌نویسی برتر برای توسعه هوش مصنوعی آشنا خواهید شد
.
📍زبان‌Python برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
زمانی که صحبت از برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده‌ها به میان می‌آید پایتون اولین زبانی است که به آن اشاره می‌شود. پایتون در زمینه‌های مختلف حرف‌های زیادی برای گفتن دارد. به دلیل ترکیب نحوی، ساختار منطقی و سادگی که دارد به‌طور گسترده توسط برنامه‌نویسان، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین و ایجاد شبکه‌های عصبی استفاده می‌‌شود. اگر حوزه فعالیت شما هوش مصنوعی است، پایتون ایده‌آل‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای انجام این‌کار است. توسعه‌دهندگانی که پایتون را به عنوان زبان برنامه‌نویسی در حوزه هوش مصنوعی انتخاب کرده‌اند باید به یک نکته مهم دقت کنند. با آغاز سال 2020 میلادی انتخاب پایتون 2 یا پایتون 3 به یک مسئله مهم تبدیل خواهد شد، زیرا بیشتر کتابخانه‌های بزرگ و مطرح از پایتون 3 پشتیبانی می‌کنند و ممکن است برخی از توسعه‌دهندگان کتابخانه‌های کاربردی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پشتیبانی از پایتون 2 را متوقف کنند و به‌طور کامل روی پایتون 3 متمرکز شوند. با توجه به این‌که ساخت یک پکیج پایتون کار سختی است و می‌بایست راه‌حل‌های متفاوت به روش‌هایی متفاوت تقسیم‌بندی شوند، توسعه‌دهندگان می‌توانند در 95% موارد از آناکواندا استفاده کنند و وقت خود را صرف مسائل جانبی نکنند. کتابخانه‌های ریاضی و آماری موجود در پایتون به نسبت زبان‌های دیگر بی نظیر هستند. NumPy به اندازه‌ای فراگیر شده که تقریبا به یک API استاندارد برای عملیات تانسور تبدیل شده است. در ارتباط با تحلیل، پردازش و بصری‌سازی، کتابخانه Pandas به بهترین شکل قدرت و انعطاف‌پذیری زبان R را به پایتون آورده است. برای پردازش زبان طبیعی (NLP) ابزارهای توانمند NLTK و SpaCy در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دارند. در حوزه برنامه‌نویسی مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین چارچوب منحصر به‌فرد Scikit-learn در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دارد و زمانی که صحبت از یادگیری عمیق به میان می‌آید تمام کتابخانه‌های موجود همچون تنسورفلو، پای‌تورچ، Chainer،Apache ،MXNet ، Theano و نمونه‌های مشابه به بهترین شکل از برنامه‌نویسان پایتون پشتیبانی می‌کنند. اگر در زمینه یادگیری عمیق پیشرفته با (/arXiv (https://arxiv.org آشنا باشید، به خوبی می‌دانید که بیشتر مطالب و مقالات ارائه شده به زبان پایتون نوشته شده‌اند. در حالی که IPython به Jupyter Notebook تبدیل شده، اغلب کاربران Jupyter همچنان از پایتون استفاده می‌کنند. در مبحث پیاده‌سازی مدل‌ها، ظهور معماری‌های میکروسرویس و فناوری‌هایی مانند Seldon Core بیان‌گر این موضوع هستند که این روزها پیاده‌سازی مدل‌های پایتون در یک پروژه راحت‌تر از گذشته شده‌اند. پایتون زبانی است که در خط مقدم تحقیقات هوش مصنوعی قرار دارد و بیشترین فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مرتبط با این زبان هستند و تقریبا همه متخصصان هوش مصنوعی به سراغ آن می‌روند. به همین دلایل می‌توان پایتون را اولین زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی دانست.

📍زبان++C
درست است که ++C اولین زبان برنامه‌نویسی نیست که برای ساخت یک اپلیکیشن هوش‌مصنوعی استفاده می‌شود، اما وقتی که به حداکثر عملکرد یک سیستم نیاز است (شبیه به زمان‌هایی

که صحبت از یادگیری عمیق به میان می‌آید و نیاز دارید تا مدل‌های خود را روی سیستم‌هایی با منابع محدود اجرا کنید) سی پلا‌س‌پلاس مهم‌ترین گزینه پیش روی توسعه‌دهندگان است.

خوشبختانه کدنویسی با ++C مدرن به سختی و پیچیدگی گذشته نیست. شما می‌توانید با استفاده از کتابخانه‌هایی مثل کودا شرکت انودیا کدهایی بنویسید که مستقیما روی پردازنده گرافیکی اجرا ‌شوند یا می‌توانید برای دستیابی به APIهای سطح بالا و انعطاف‌پذیر از TensorFlow یا PyTorch استفاده کنید. هر دو مورد اجازه می‌دهند تا مدل‌های تولید شده در پایتون (یا TorchScript که زیرمجموعه‌ای از پایتون است) را بارگیری کنید، آ‌ن‌ها را به‌طور مستقیم در سی‌پلاس‌پلاس اجرا کنید و ضمن حفظ انعطاف‌پذیری در توسعه به یک عملکرد سریع و باثبات دست پیدا کنید.
به‌طور خلاصه سی‌پلاس‌پلاس به بخش مهمی‌ از ابزارهای مورد نیاز برای توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی لبه تبدیل شده که می‌توان برنامه‌های ساخته شده به این زبان را روی سامانه‌های کوچک توکار یا کلاسترهای عظیم اجرا کرد. هوش مصنوعی در لبه (AI at the edge) به این معنا است که دقیق بودن دیگر به تنهایی کافی نیست و توسعه‌دهندگان باید در کار خود حرفه‌ای و سریع باشند.

📍جاوا و سایر زبان‌های JVM
زبان‌های خانواده JVM (شامل Java ،Scala ،Kotlin ، Clojure و غیره) به یکی از بهترین انتخاب‌ها در حوزه ساخت و توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند. شما برای تمام بخش‌های مورد نیاز یک برنامه کاربردی که ممکن است عملکردی هوشمندانه داشته باشند به مجموعه‌ای غنی از کتابخانه‌های قدرتمند دسترسی دارید. مهم نیست به دنبال پردازش زبان طبیعی (CoreNLP)، عملیات تانسور (ND4J) یا یادگیری عمیق مبتنی بر پردازنده گرافیکی (DL4J) باشید، در تمامی موارد زبان‌های خانواده JVM پاسخ‌گوی نیازها هستند. توسعه‌دهندگان به راحتی به پلتفرم‌های بزرگ داده‌ها همچون Apache Spark و Apache Hadoop دسترسی دارند. جاوا زبانی است که توسط بیشتر سازمان‌ها برای ساخت برنامه‌های سازمانی استفاده می‌شود و به عبارت دقیق‌تر به یک زبان برنامه‌نویسی سازمانی تبدیل شده است. ساختارهای جدیدی که در نسخه 8 جاوا و نسخه‌های بعد از آن قرار گرفته‌اند به برنامه‌نویسان اجازه داده‌اند ساده‌تر و روان‌تر از گذشته از جاوا استفاده کنند. در نسخه‌های جدید دیگر خبری از پیچیدگی‌ها و دردسرهای رایج نیست. ساخت یک اپلیکیشن هوش مصنوعی با جاوا شاید کمی‌ خسته کننده باشد، اما جاوا به خوبی از عهده کار بر می‌آید و اجازه می‌دهد از تمام زیرساخت‌های موجود در این زبان برای توسعه و برنامه خود استفاده کنید.

📍جاوااسکریپت برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
در ظاهر به نظر نمی‌رسد توسعه‌دهندگان برای نوشتن اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی به سراغ یادگیری جاوااسکریپت بروند، اما TensorFlow.js گوگل راهکارهای خلاقانه و جالبی ارائه کرده که توسعه‌دهندگان می‌توانند بر مبنای این راهکارها به شیوه‌ای جالب مدل‌های Keras و TensorFlow را در مرورگرهایشان پیاده‌سازی کنند یا از طریق Node.js و با استفاده از WebGL محاسبات مبتنی بر پردازنده گرافیکی را پیاده‌سازی کنند. زمانی که گوگل TensorFlow.js را منتشر کرد، توسعه‌دهندگان کمی برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی به سراغ TensorFlow.Js رفتند. یکی از دلایل عدم استقبال به فقدان کتابخانه‌های جامع و کاربردی باز می‌گردد که در مقایسه با زبان‌هایی همچون پایتون در جاوااسکریپت وجود نداشت. امروزه این مسئله تا حدود زیادی برطرف شده و توسعه‌دهندگان می‌توانند از جاوااسکریپت برای این منظور استفاده کنند. در سمت سرور امکانات و مزایای زیادی برای پیاده‌سازی مدل‌ها با Node.js به نسبت گزینه‌های موجود در پایتون وجود ندارد، بنابراین در آینده نزدیک بیشتر شاهد باقی ماندن اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مبتنی بر جاوااسکریپت در محیط مرورگرها خواهیم بود.
📍زبان Swift برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
با معرفی Swift For TensorFlow که آخرین و بهترین ویژگی‌های TensorFlow را به خدمت گرفته و همچنین امکان وارد کردن کتابخانه‌های پایتون به همان شکلی که یک توسعه‌دهنده در پایتون از آن استفاده می‌کند در نظر گرفته شده، سوئیفت به یک زبان مناسب برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده است. گروه (Fastai (https://www.fast.ai مشغول کار روی طراحی کتابخانه معروف خود ویژه زبان سوئیفت هستند و به توسعه‌دهندگان وعده داده‌اند که بهینه‌سازی‌ها و اجرای مدل‌های زیادی با انتقال تنسورهای هوشمند به کامپایلر LLVM در دسترس‌شان قرار خواهد گرفت، البته کتابخانه‌ای که قرار است در دسترس توسعه‌دهندگان قرار گیرد، آمادگی لازم برای تولید یک محصول را ندارد، اما ممکن است راه برای ساخت نسل بعدی مدل‌های یادگیری عمیق هموار شود.

به همین دلیل ایده بدی نیست در مورد تحولات پیرامون سوئیفت و توانایی این زبان در ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی اطلاعاتی کسب کن