في عالم اليوم الذي يعتمد على التكنولوجيا والابتكار، هناك طلب كبير على مهندسي الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن تنمو صناعة الذكاء الاصطناعي بما يقرب من 20 مرة بحلول عام 2030 وفقًا للإحصاءات التي تم الحصول عليها من BlueTree. يأتي هذا الطلب المتزايد مع الطلب على المزيد من مهندسي الذكاء الاصطناعي.

في هذه المقالة، سنستكشف أفضل 6 أدوات يمكن أن تجعلك متميزًا عندما يتعلق الأمر بتنفيذ مهام هندسة الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن أن تساعدك على إكمال المهام بشكل أسرع. ضع في اعتبارك أن امتلاك مجموعة أدوات قوية يمكن أن يشكل فرقًا كبيرًا بين البرمجة وإنشاء حلول متطورة.

هل أنت مستعد للارتقاء بالمستوى؟ يتيح لك التعمق في مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وإكمال المهام:

1. تايبي - إنشاء تطبيقات الويب الخاصة ببيانات Python والذكاء الاصطناعي بشكل أسرع

Taipy هي مكتبة مفتوحة المصدر لبناء البيانات المستندة إلى Python وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الكاملة. مع Taipy، يمكنك تصميم واجهات المستخدم الرسومية للذكاء الاصطناعي الخاص بك والتطبيقات المستندة إلى البيانات مع العديد من عناصر التحكم والمرئيات التفاعلية، وتطوير الواجهة الخلفية، والتوصل إلى تطبيقات ويب جاهزة للإنتاج في فترة زمنية أقصر.

تأتي هذه الأداة مع دعم لتكامل البيانات، وتنسيق المهام باستخدام سيناريوهات تايبي، وتحليل ماذا لو، وحل المشكلات القائمة على السيناريوهات وإدارة البيانات.
باعتبارك مهندس ذكاء اصطناعي، تحتاج إلى تحليل البيانات باستخدام أدوات متنوعة قبل استخدامها لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك، وبعد ذلك نشر نموذج آخر طويل ومستهلك للوقت وتطوير واجهة برمجة التطبيقات قبل إنشاء الواجهة الأمامية لتطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك. تساعدك Taipy على القيام بكل هذا بشكل أسرع مما كنت تتوقعه، بدءًا من بناء النموذج الخاص بك في الواجهة الخلفية إلى تصميم وتطوير واجهة أمامية جذابة وسهلة الاستخدام لتطبيقاتك مع الحفاظ على الأداء في أعلى مستوياته، على عكس المكتبات الأخرى التي تصبح أبطأ عند التعامل مع مجموعات بيانات أكبر.

تتضمن بعض نماذج العمل المنجزة باستخدام Taipy لوحة تحكم المبيعات، وإنشاء التغريدات، ومزيل الخلفية، واكتشاف المشاعر، واكتشاف الوجه في الوقت الفعلي، وغير ذلك الكثير. يمكنك استكشافها في عروض Taipy التوضيحية لتتعرف على كيفية استخدام Taipy وتتقنها.

تقدم لك Taipy امتداد VS Code، Taipy Studio الذي يمكنك استخدامه لإنشاء تكوينات Taipy الخاصة بك وتحديد محتوى صفحة واجهة المستخدم الرسومية في بناء جملة Markdown بالإضافة إلى تدفقات بيانات التصميم.

تقبل Taipy تكامل أدوات التعلم الآلي وتطوير الذكاء الاصطناعي مثل Sci-kit learn وTensorflow وHuggingface وجميع خوارزميات تطوير الذكاء الاصطناعي. كما أنه يتكامل مع منصات مطوري البيانات والذكاء الاصطناعي الرائدة.

حتى الآن، تتمتع تايبي بتقدير كبير ومتابعة على Github واضحة بنجومها البالغ عددهم 13.3 ألف نجم. للانضمام إلى قائمة مهندسي الذكاء الاصطناعي السريع، اطلع على مستندات البدء في تايبي وتعرف على المزيد.

2. Streamlit - طريقة أسرع لإنشاء تطبيقات البيانات ومشاركتها

تمامًا مثل Taipy، يعد Streamlit أيضًا إطار عمل Python مفتوح المصدر تم تطويره لتبسيط وربط تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. باستخدام Streamlit، يمكنك كمهندس الذكاء الاصطناعي تحويل مجموعة البيانات إلى تطبيق تفاعلي ومتكامل بشكل أسرع ومشاركتها مع العملاء. يعد هذا أمرًا سهلاً حيث يمكنك تطوير تطبيقات الواجهة الأمامية لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك حتى بدون معرفة مسبقة بمهارات تطوير الواجهة الأمامية مثل React وJavascript وCSS.

يقبل Streamlit تكامل نماذج التعلم الآلي والرؤى المستندة إلى البيانات وأدوات تصور البيانات. وهذا يجعلها أداة مثالية لمهندسي الذكاء الاصطناعي حيث لن تكون هناك حاجة لتثبيت المزيد من المكتبات لأغراض التصور وتطوير الواجهة الأمامية. بعض أدوات الذكاء الاصطناعي المتوافقة معها تتضمن PyTorch، وMatplotlib، وKeras، وغيرها الكثير.

يحتوي Streamlit على عدد كبير من العروض التوضيحية التي يمكن أن تساعدك على بدء رحلتك لتصبح مطورًا ومهندسًا للذكاء الاصطناعي بشكل أسرع. توضح لك هذه العروض التوضيحية بعض الأشياء الأساسية التي يمكنك القيام بها باستخدام Streamlit.

لاحظ أيضًا أن تطبيقات Streamlit أسهل ومجانية للنشر في الإنتاج.

يتيح Streamlit أيضًا للمطور إنشاء مكونات واجهة مستخدم مخصصة ومشاركتها مع المجتمع أو حتى للاستخدام الشخصي وبالتالي ضمان التفرد.
لتتمكن من استخدام Streamlit، قم بالتعمق في المستندات هنا: مستندات Streamlit فقط لمهندسي ومطوري الذكاء الاصطناعي الأسرع.

الآن يمكن أن تتساءل، ما الفرق بين Streamlit وTaipy؟ إليك إجابتك، يتم استخدام Streamlit بشكل أساسي لبناء الواجهة الأمامية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بينما مع Taipy، يمكنك إنشاء كل من الواجهة الأمامية والخلفية. بسيط!!!

3. Gradio - قم ببناء ومشاركة تطبيقات التعلم الآلي المبهجة

عند الحديث عن هندسة ذكاء اصطناعي أفضل بـ 10 مرات، فمن غير الأخلاقي استبعاد Gradio. إنه مشابه لـ Streamlit ولكن مع الكثير من الميزات الفريدة. باستخدام Gradio، يمكنك إنشاء واجهات ويب بسيطة وتفاعلية لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك باستخدام عدد أقل من أسطر التعليمات البرمجية. كما يأتي مزودًا بمكونات واجهة المستخدم المعدة مسبقًا لتصور أداء النموذج وتصورات التنبؤ وغير ذلك الكثير.

يتم استخدام Gradio بشكل أساسي لإنشاء عروض توضيحية لنماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يؤدي هذا إلى تقليل الوقت الذي سيتم إنفاقه في تطوير تطبيقات الواجهة الأمامية والخلفية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات النموذجية ذات الصلة وذلك لتقديم ما يمكن للعميل فهمه، مع Gradio يمكنك تطوير ما يفهمه العميل بشكل أسرع.

تأتي هذه الأداة مدمجة مع Python وهي متوافقة أيضًا مع TensorFlow وPyTorch وScikit-learn، أدوات تطوير التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا. إذا كان المهندسون في بعض شركات الذكاء الاصطناعي الأكثر ابتكارًا يستخدمونه، فلماذا لا تنضم إلى فريق مطوري الذكاء الاصطناعي الأسرع؟

لبدء استخدام Gradio، استكشف مستندات Gradio وكن أسرع بمقدار 10 مرات في ما كنت تفعله. للحصول على نماذج من العروض التوضيحية، استكشف Gradio Playground.

4. Dash - ضع البيانات والذكاء الاصطناعي موضع التنفيذ من خلال إنشاء تطبيقات بيانات تفاعلية وقابلة للتطوير لشركتك

Dash، وهي أداة تم تطويرها بواسطة Plotly، قوية لتطوير التطبيقات التحليلية في Python. باعتبارك مهندسًا للذكاء الاصطناعي، يعد تطوير النماذج التحليلية أحد أدوارك. هذه الأداة تجعل كل ذلك بسيطًا بالنسبة لك.
باستخدام Dash، يمكنك تطوير لوحات معلومات وتطبيقات تفاعلية باستخدام Python دون الحاجة إلى CSS أو JavaScript. توفر تطبيقات Dash أيضًا واجهة توجيه ونقر للنماذج المكتوبة بلغة Python، مما يوسع بشكل كبير فكرة ما هو ممكن في "لوحة المعلومات" التقليدية. باستخدام تطبيقات Dash، يضع علماء البيانات ومهندسو الذكاء الاصطناعي تحليلات Python المعقدة في أيدي صناع القرار والمشغلين في مجال الأعمال.

تتضمن بعض حالات الاستخدام البارزة لـ Dash التحليلات والتنبؤات التنبؤية، وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية، وتطبيقات التعرف على الصور والصوت، وغير ذلك الكثير. انقر هنا لاستكشاف العروض التوضيحية المختلفة.

يدعم Dash أيضًا تكامل واجهة برمجة التطبيقات (API) الذي يمكّن تطبيقات Dash من التفاعل مع أنظمة متعددة وكذلك مشاركة البيانات.
تفتخر Dash بـ 21 نجمة على Github مما يوضح مدى تقدير الناس لما تفعله. للانضمام إلى فريق مهندسي الذكاء الاصطناعي الأسرع، فإن الاستفادة من إمكانات Dash وحدها يمكن أن تأخذك خطوة إلى الأمام من العديد من مهندسي الذكاء الاصطناعي، ابدأ هنا في دليل Dash.

5. Flask - إنشاء واجهة Python الخلفية للتطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع

Flask هو إطار عمل Python خفيف الوزن يوفر إمكانيات إنشاء تطبيقات الويب بإعداد بسيط وبسيط. هنا يمكنك اختيار كيفية إنشاء الواجهة الأمامية الخاصة بك سواء كان ذلك باستخدام Javascript وCSS أو باستخدام Streamlit وGradio بعد تطوير واجهة برمجة التطبيقات النموذجية عبر REST APIs باستخدام Flask.
تحظى هذه الأداة بشعبية كبيرة في تطوير تطبيقات الويب الخاصة بالذكاء الاصطناعي نظرًا لتوافقها مع أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي مثل Tensorflow وPyTorch وScikit-learn وغيرها الكثير. كما أنه يوفر قابلية التوسع لتطبيقات الويب التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. إنه بديل لـ Django وهو إطار عمل بايثون ثقيل وشامل.

بالنسبة لمطوري الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في تطوير منطق الواجهة الخلفية لتطبيقات الويب التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع، فإن استخدام Flask سيكون الخيار الأفضل على أطر تطوير الواجهة الخلفية الأخرى التي تكون أثقل وأكثر تعقيدًا في الاستخدام. للانضمام إلى فريق مهندسي الذكاء الاصطناعي الأسرع، يمكنك الاستفادة من إمكانيات Flask هنا --> دليل البدء السريع لـ Flask

6. AI-Flow - قم بتوصيل نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة بسهولة

AI-Flow هو إطار عمل مفتوح المصدر لإنشاء أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة من خلال واجهة سحب وإفلات بسيطة. باستخدام AI-Fow، يمكنك توصيل نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة من ChatGPT وLlama وClaude وMistral وغيرها الكثير لتقديم إمكانات نماذج الذكاء الاصطناعي المتنوعة للأداة التي تقوم بتطويرها. هنا، لا تحتاج إلى وقت لإتقان لغة برمجة لأنها منصة بدون تعليمات برمجية.
وفي غمضة عين، سيكون لديك أداتك مدعومة ببعض أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي، قيد التشغيل. هذه الأداة مخصصة لمهندسي الذكاء الاصطناعي المهتمين بتطوير المنتجات للسوق بشكل أسرع.

للبدء في استخدام AI-Flow، إليك الدليل السريع.

خاتمة

هذه ليست الأدوات الوحيدة التي يمكن أن توفر تطويرًا فائق السرعة لمشاريع الذكاء الاصطناعي. هناك الكثير، وإذا صادفت بعضها، دعنا نناقشها في التعليقات.

أتمنى أن تجد ما قمت بمشاركته هنا مفيدًا، إذا لم تكن قد جربت أيًا منها بعد، أقترح عليك تجربتها.

أتمنى لك يوماً عظيماً! حتى المرة القادمة.