‘9个每个开发者必须了解的人工智能编码工具’

9 essential AI coding tools every developer must know

在快速发展的人工智能（AI）领域中，开发人员不断寻求工具和技术来提高编码效率和生产力。从机器学习框架到代码生成工具，各种AI编码工具已经出现，以简化复杂任务并加速开发过程。本文将探讨九种每个开发人员都应熟悉的重要AI编码工具。

TensorFlow

Google创建了TensorFlow，这是一个流行的开源平台，用于创建机器学习模型。它提供了一整套工具和库，允许程序员快速创建、训练和使用AI模型。由于其完整的文档和强大的社区支持，TensorFlow成为AI开发的首选工具。

PyTorch

PyTorch是另一个备受喜爱的开源机器学习框架，以其简单性和适应性而闻名。由Facebook的AI研究团队创建的PyTorch提供了一个动态计算图，有助于模型实验和调试。由于其简单的接口和广泛的库支持，它成为研究人员和开发人员的最爱。

Keras

基于Python的Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口（API）。它通过包装TensorFlow和Theano等底层框架简化了创建和训练深度学习模型的过程。由于其用户友好的界面，开发人员可以利用Keras进行各种技能水平的开发。

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Jupyter Notebook

开发人员可以使用交互式编码环境Jupyter Notebook创建和共享带有实时代码、数学、可视化和叙述文本的文档。它已经成为一个已知的用于实验AI算法和展示结果的工具，因为它支持多种计算机语言，包括Python、R和Julia。

刚刚发布了一个令人兴奋的新Jupyter Notebook：如何使用@Microsoft Planetary Computer、@OpenDataCube和@STACspec从#DigitalEarthAU卫星数据中加载数据！能够在浏览器中直接轻松组合不同的开放数据源真是太酷了！pic.twitter.com/N9F2gty5vL

— Dr Robbi Bishop-Taylor ️ (@SatelliteSci) 2023年7月13日

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OpenCV

开源计算机视觉库OpenCV是一个强大的开源计算机视觉和图像处理库。它提供了大量的工具和技术，让程序员可以进行对象检测、图像识别和视频分析等操作。对于需要计算机视觉能力的AI应用程序，OpenCV是一个宝贵的工具。

Git

Git是一种流行的版本管理系统，使程序员能够有效地管理他们的代码库。Git版本控制在AI项目中至关重要，因为它们经常涉及复杂的模型和数据集。它通过帮助开发人员跟踪更改、与团队成员合作并在必要时回滚到早期版本来促进项目管理。

Pandas

一个名为Pandas的Python库提供了高性能的数据操作和分析工具。它提供了像数据框这样的数据结构，使开发人员可以简化与结构化数据的工作。由于它简化了数据清洗、转换和探索等复杂操作，Pandas是处理大型数据集的AI开发人员的重要工具。

使用仅3行Python代码从PDF提取表格数据！在这个帖子中，我们将看到如何从PDF文件中提取表格数据，并使用Python将其转换为Pandas数据帧。查找源代码pic.twitter.com/l5pq8Ovsn0

— Afiz ⚡️ (@itsafiz) 2023年7月10日

Scikit-Learn

流行的机器学习库scikit-learn提供了各种工具和方法，用于数据预处理、模型选择和评估。它支持多种机器学习任务，包括分类、回归和聚类，并提供用户友好的接口。由于scikit-learn的存在，开发人员可以快速原型化和实验AI模型。

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Visual Studio Code

代码编辑器Visual Studio Code（VS Code）快速且灵活，非常受工程师们的喜爱。由于其庞大的扩展生态系统，VS Code具备丰富的AI开发能力。对于AI开发人员来说，它是一个很好的选择，因为它提供了代码自动完成的智能感知、调试辅助和与知名AI框架的集成等功能。

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