أفضل 5 برامج تعلم عميق يجب أن تتعلمها في عام 2021

في الماضي ، كانت أجهزة الكمبيوتر تنفذ المهام ببساطة من مجموعة التعليمات المعطاة لها. الآن ، مع التطورات الهائلة في الذكاء الاصطناعي (AI) ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر الآن التعلم عن طريق القدوة دون تدخل بشري مع برامج التعلم العميق. ومن ثم ، فإن هذا هو السبب وراء ارتفاع شعبية تطبيقات التعلم العميق.

التعلم العميق هو مساحة واعدة ومربحة حققت نتائج كان يعتقد أنها مستحيلة. يزود العديد من الصناعات بأدوات مبتكرة وتطبيقات قيمة.

بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في فهم التعلم العميق بشكل أفضل ، هناك العديد من الموارد المتاحة. سنناقش لغات البرمجة التي يجب أن يعرفها جميع المطورين ، بالإضافة إلى أفضل برامج وأدوات التعلم العميق التي يمكنك استخدامها.

لغات البرمجة للتعلم العميق

للبدء ، يجب أن يكون مطور تطبيقات التعلم العميق ماهرًا في لغات البرمجة الخمس التالية:

Python – تعتبر لغة البرمجة البسيطة والقوية هذه ضرورية في التعلم العميق وفروع الذكاء الاصطناعي الأخرى. يوجد في Python الكثير من المكتبات التي تسهل تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي. كما أنه يدعم البرمجة الشيئية والموجهة نحو الإجراءات. تعمل معظم برامج تعلم الكمبيوتر على Python.

Java – نظرًا لأن التعلم العميق يتعامل مع الشبكات العصبية الاصطناعية وخوارزميات البحث وغيرها الكثير ، فإن Java هي لغة برمجة مفيدة للغاية للتعلم. يحتوي على واجهة مستخدم رائعة ، وتصحيح سهل للأخطاء ، وخدمات الحزمة ، وقابلية كبيرة للتوسع. تستخدم Java أيضًا Swing و Standard Widget Toolkit ، مما يسمح لك بإنشاء تمثيل رسومي جميل وغني للبيانات.

R – تستخدم لغة البرمجة هذه على نطاق واسع من قبل الإحصائيين لتحليل البيانات والتصور. أيضًا ، ينشئ R مؤامرات ورموزًا رياضية وصيغًا جيدة التصميم مع العديد من الحزم.

C ++ – قد تكون واحدة من أقدم لغات البرمجة ، ولكن من الضروري تعلم C ++ للتعلم العميق. السبب وراء عمل C ++ جيدًا للتعلم العميق هو أنه متوافق مع التطبيقات كثيفة الاستخدام للموارد. نظرًا لأنه يمكن استخدام C ++ للبرمجة منخفضة وعالية المستوى ، فإنه يمنح المطورين مزيدًا من التحكم والكفاءة.

Prolog – اختصار لـ “منطق البرمجة” ، تعد Prolog لغة برمجة أساسية في AI. يحتوي على ميزات هيكلة البيانات المستندة إلى الأشجار والتراجع التلقائي ومطابقة الأنماط. يعتبر Prolog رائعًا لتنفيذ القواعد والحقائق بطريقة واضحة وطبيعية.

أفضل 5 برامج للتعلم العميق يمكن استخدامها

فيما يلي بعض من أفضل برامج وأدوات التعلم العميق التي يجب عليك استخدامها في العام المقبل:

1. كراس

إذا كنت تريد أداة تعلم عميق توفر طبقات عصبية ونمطية وقابلية توسعة للوحدة ودعم ترميز Python ، فإن Keras مثالية لك. إنها واجهة برمجة تطبيقات شبكات عصبية عالية المستوى قادرة على العمل على Theano أو TensorFlow أو CNTK.

تتخصص Keras في تمكين إجراء التجارب السريعة بأقل تأخير ممكن. يمكن أن يعمل أيضًا بسلاسة على كل من وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات. أيضًا ، يعتبر هذا أحد أفضل أدوات التعلم العميق التي يجب عليك استخدامها. أخيرًا ، لمعرفة ما إذا كان Keras هو برنامج تعلم عميق مجاني ، اتصل بهم لمعرفة الأسعار.

سمات:

• سهل الاستخدام ، مع واجهات برمجة تطبيقات متسقة وبسيطة تقلل من عدد إجراءات المستخدم المطلوبة للاستخدام الشائع.
• سهولة التوسعة على الوحدات الجديدة والحالية التي تسمح بالتعبير الكامل.
• مكتوب بلغة Python وهو مضغوط ، ويسمح بالتوسع ، ويسهل تصحيح الأخطاء.
• يفهم النموذج على أنه تسلسل أو رسم بياني للوحدات التي يمكن توصيلها معًا بقيود أقل.

2. مجموعة أدوات مايكروسوفت المعرفية

بالنسبة لأولئك الذين يحتاجون إلى التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة وتخصيص المعلمات والخوارزميات والشبكات ، ستعمل مجموعة أدوات Microsoft المعرفية (CNTK) بشكل جيد من أجلك. إنه برنامج تعلم عميق مفتوح المصدر مناسب بشكل خاص للتعلم العميق الموزع على المستوى التجاري.

أخيرًا ، يعد هذا أحد أفضل منصات التعلم العميق التي تتيح الجمع السهل بين أنواع النماذج الشائعة وتنفيذ تعلم SGD مع التمايز التلقائي والتوازي عبر العديد من وحدات معالجة الرسومات والخوادم.

سمات:

• يمكن تضمينها في برامج Python أو C # أو C ++ أو Java.
• يسمح بدمج الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة.
• يدعم تنسيق تبادل الشبكة العصبية المفتوح (ONNX).

3. المصمم العصبي

يُعتبر Neural Designer أفضل برامج الشبكات العصبية ، ويشيع استخدامه في الصناعات والمؤسسات الكبرى. نظرًا لأنه يعتمد على الشبكات العصبية ، فهو قادر على إجراء تحليلات متقدمة ويوفر نتائج شاملة.

يُفضل المصمم العصبي من قبل العديد من الصناعات مثل الهندسة والتمويل والرعاية الصحية وتجارة التجزئة لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ. نتيجة لذلك ، تكون الشركات والمؤسسات قادرة على اتخاذ قرارات ونتائج أفضل. على الرغم من أنه ليس برنامج شبكة عصبية مجاني ، يقدم Neural Design نسخة تجريبية مجانية حتى تتمكن من التحقق من ذلك.

سمات:

• يستخدم الشبكات العصبية لتحليل العلاقات المعقدة ، والتنبؤ بالأنماط ، والتعرف على الارتباطات من البيانات.
• واجهة سهلة الاستخدام مع دليل تفصيلي حول كيفية تشغيل البرنامج.
• يوفر جداول ومخططات ورسوم بيانية سهلة الاستخدام لتصور أفضل للنتائج.
• يستخدم موازاة وحدة المعالجة المركزية وتسريع وحدة معالجة الرسومات لتقليل وقت التحليل.

4. ولفرام ماثيماتيكا

بحاجة إلى حل معالجة الصور التعلم العميق؟ يمتلك Wolfram خوارزميات قوية مع التوازي وحوسبة GPU. وبالتالي ، يمكنه التعامل مع المشكلات واسعة النطاق. كما أنه سهل الاستخدام ، ويمكنك العثور على دروس تعليمية شاملة على موقع الويب الخاص بهم في حال احتجت إلى مساعدة في أي شيء.

سمات:

• يوفر أدوات معالجة البيانات والمصفوفة
• يحتوي على أدوات إثبات النظرية الآلية
• البرمجة الفعالة والقوية القائمة على القواعد للتلاعب الرمزي
• لديه دعم رسومي ممتاز

5. الشعلة

إن بناء خوارزميات علمية بسرعة ومرونة هو الهدف الرئيسي لـ Torch. علاوة على ذلك ، يستخدم برنامج التعلم العميق وإطار عمل الحوسبة العلمية لغة البرمجة النصية LuaJIT ، مما يجعلها سهلة الاستخدام وفعالة.

تقدم Torch حزمًا في التعلم الآلي ، بالإضافة إلى الإشارة والصورة والمعالجة المتوازية. على الرغم من أنه ليس من المؤكد ما إذا كان Torch عبارة عن برنامج مجاني للشبكات العصبية ، فهو برنامج مفتوح المصدر.

سمات:

• واجهة ممتازة لـ C عبر LuaJIT
• إجراءات الجبر الخطي ومسارات التحسين الرقمية
• دعم GPU سريع وفعال
• قابل للتضمين ويحتوي على منافذ لخلفيات Android و iOS