هوش مصنوعی جاوا اسکریپت

این روزها همه جا صحبت از هوش مصنوعیه. هوش مصنوعی از چند ماه پیش شکل نگرفته ولی از چند ماه پیش حسابی سر زبان ها افتاده و دلیلش سرعت توسعه اش بوده!

 آینده به هوش مصنوعی گره خورده و به زودی شاهد تحولات بسیار عظیمی در زندگی بشر خواهیم بود, اگر شما هم از علاقه مندان ماشین لرنینگ هستید بهتر است وقت را از دست ندهید و با این تکنولوژی در حوزه کاری خود اشنا شوید.

جاوا اسکریپت به عنوان یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در زمینه هوش مصنوعی هم، قطعا غوغا خواهد کرد و از همین ابتدا نیز گام های موثری برداشته است:

هوش مصنوعی جاوا اسکریپت، به توسعه‌ دهندگان کمک می‌کند تا AI را به اپلیکیشن‌های مرورگر وب نیز اضافه کنند و برنامه‌های تحت وب هوشمندی بسازند.

با این توضیح مفید و مختصر بریم سراغ زبان های برنامه نویسی برای پروژه هایی با هوش مصنوعی

زبان‌ های برنامه‌ نویسی قدرتمند برای پروژه‌های هوش مصنوعی

لیست جذابی از زبان هایی که به زودی از آنها بیشتر خواهیم شنید چون برای پروژه‌های هوش مصنوعی عالی اند:

1. زبان برنامه نویسی پایتون

2. زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس

3. زبان برنامه نویسی جاوا

4. زبان برنامه نویسی سی شارپ

5. برنامه نویسی جاوا اسکریپت

6. زبان برنامه نویسی سوئیف

7. زبان برنامه نویسی R

8. زبان برنامه نویسی لوا

9. زبان برنامه نویسی Julia  

واقعیت هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت

یادتون نره برای پروژه‌های بعدی خود در زمینه‌ی AI، به فکر آموزش هوش مصنوعی با جاوا اسکریپت باشید بر اساس آمار اعلام شده در گیت هاب، زبان جاوا اسکریپت سومین زبان مناسب برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود؛

بسیاری از شرکت‌های فعال در حوزه‌ی هوش مصنوعی این روزها از پایتون یا اسکالا برای پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های خود استفاده می‌کنند اما بهره وری از AI در JS مزایای جالبی دارد که دونستن راجع بهش خالی از لطف نیست:

1. چند پلتفرمی :

چون js زبانی چند پلتفرمی است و می تواند از پلتفرم های مختلف استفاده کند نه تنها در وب بلکه در دسکتاپ و اپلیکیشن های موبایل هم میتوانید آن را توسعه دهید.

2. امنیت :

پیاده‌سازی و استقرار فریمورک‌های AI با جاوا اسکریپت امکان پذیر است و دلیل آن هم عدم دسترسی به فایل‌ها و حتی سیستم‌ عامل می باشد.

3. زمان توسعه

به دلیل وجود کتابخانه‌های هوش مصنوعی نظیر SYNAPTIC در این زبان پیاده سازی AI تجربه ای عالی خواهد بود!

4. تحت وب :

توسعه‌ی برنامه‌های تحت وب برای هوش مصنوعی امتیاز غیر قابل انکاری خواهد داشت.

Machine Learning in JavaScript

و اما معایب پیاده سازیAI  با جاوا اسکریپت:

1. محدودیت درکتابخانه‌هایjs

2. تک رشته‌ای بودن کتابخانه‌های جاوا

جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین بسیار کاربردی است, با این حال یادگیری ماشین می تواند ریاضیات سنگینی نیاز داشته باشه. با وجود اینکه ماهیت شبکه‌های عصبی بسیار فنی است و اصطلاحات و واژگانی که همراه با آن می‌آیند باعث ترس مردم می‌شه، اما اینجاست که جاوا اسکریپت با نرم افزارهای قابل فهم برای ساده سازی فرآیند ایجاد و آموزش شبکه های عصبی به بهبود این معضل کمک می کند. با کتابخانه های جدید یادگیری ماشین، توسعه دهندگان جاوا اسکریپت می توانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به برنامه های کاربردی وب اضافه کنند.

مهم ترین فریمورک ها برای یادگیری ماشین لرنینگ

Math.js  

یک کتابخانه ریاضی گسترده برای جاوا اسکریپت و Node.js است

Math.js  کتابحانه ای اسان و البته بسیار قدرتمند است، دارای مجموعه بزرگی از توابع داخلی، تجزیه‌کننده عبارت انعطاف‌پذیر و راه‌حل‌هایی برای کار با انواع داده‌ها مانند اعداد، اعداد بزرگ، اعداد مختلط، کسرها، واحدها، آرایه‌ها و ماتریس‌هاست.

 Brain.js

 Brain.js  یک کتابخانه جاوا اسکریپت است که درک شبکه های عصبی را آسان می کند زیرا پیچیدگی ریاضیات را پنهان می کند. استفاده از Brain.js بسیار ساده و دلنشین است.

در واقع یک فریم ورک متن باز می باشد که شما با استفاده از آن می توانید فرایند تعریف، آموزش و اجرای شبکه های عصبی را ساده تر کنید 

 برای کار با Brain.js نیازی به دانستن جزئیات شبکه های عصبی ندارید Brain.js چندین پیاده سازی شبکه عصبی را فراهم می کند زیرا شبکه های عصبی مختلف را می توان آموزش داد تا کارهای مختلف را به خوبی انجام دهند.

ml5.js

در تلاش است تا یادگیری ماشینی را برای مخاطبان وسیع تری در دسترس قرار دهد. تیم ml5 می کوشد تا قابلیت‌های یادگیری ماشین را به روش‌های دوستانه‌تری بپیچد. مثال زیر تنها از سه خط کد برای طبقه بندی یک تصویر استفاده می کند:

DeepForge
DeepForge  را نمی‌توان یک کتابخانه دانست. این ابزار در واقع محیطی برای طراحی مدل‌های یادگیری عمیق محسوب می‌شود. رابط بصری DeepForge برای می‌تواند در مرورگر کروم مدل‌های شبکه‌ی عصبی را پیاده سازی کرده و نمایش دهد؛ اما، سایر مرورگرها توانایی اجرای آن را ندارند. در پروژه‌های DeepForge شما به node.js و mongoDB نیاز دارید.

Keras.js

از محبوب ترین فریمورک های جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین فریم ورک Keras.js است که برای اجرا کردن مدل های یادگیری ماشین در مرورگر مورد استفاده قرار می گیرد. 

کراس یکی دیگر از کتابخانه‌های شبکه عصبی است که در آموزش هوش مصنوعی با جاوا اسکریپت به آن پرداخته می‌شود. این کتابخانه نیز برای مدل‌های یادگیری عمیق به کار می‌رود و در اکثر سیستم عامل‌ها پشتیبانی می‌شود.

 زبان مادر این فریمورک پایتون است و دومین کتابخانه‌ی محبوب برای deep learning محسوب می‌شود. سازمان‌های بزرگی مثل ناسا و سرن برای پروژه‌های ماشین لرنینگ خود از این کتابخانه استفاده می‌کنند و گزینه‌ی مناسبی برای استارتاپ‌ها در جهت ارتقای عملکردهای دیجیتالی به شمار می‌رود.

و در پایان:

اگر یک توسعه دهنده زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت هستید که تصمیم دارید به روز قدم بردارید و با آخرین تکنولوژی این زبان اسکریپتی هماهنگ شوید, استفاده از فریمورک های جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین که فریمورک هایی متن باز هستند می تواند برای شما بسیار جذاب باشد.