AIがフロントエンド開発に役立つ方法

公開: 2018-10-03

フロントエンド開発者はスーパーヒーローであり、html5、css3、JavaScriptに精通しており、GitHub、RequireJS、UglifyJS、ClosureCompilerについてすべてを知っています。

また、Dragonflyなどのブラウザ開発ツールやGruntなどのテストツールを巧みに利用することもできます。フロントエンド開発者は天才であり、毎日マルチタスクを処理し、本当に助けを得る必要があるようです。

人工知能は、現代のプログラミングの世界を変えることができる新しいソリューションです。今日では、フロントエンド開発のすべてのプロセスにAIアルゴリズムを組み込み、生産性を向上させることができます。 AIが最大のメリットをもたらす方法を確認しましょう。

AIツール

人工知能は、次のような適用可能なデータサイエンスツールの広い定義です。

機械学習
視覚的パターン認識
自然言語処理

これらのツールはすべて、フロントエンド開発に非常に役立ちます。これにより、プログラマーはプロセスを最適化し、より良い結果を得ることができます。実際、inは、多くの時間を節約しながら、フロントエンド開発を次のレベルの効率にもたらします。

機械学習

機械学習はコンピューターサイエンスの急成長分野であり、人間と同じようにコンピューターに学習能力を提供します。通常のプログラムでは、コンピューターがコマンドを方向セットで実行しますが、機械学習アルゴリズムは、コンピューターが外部の助けなしにタスクを実行するのに役立ちます。実際、適切に作成されたコンピューターニューラルネットワークは、人間のものよりも数十倍賢いです。

すべてのフロントエンド開発者は、変化する労働市場の状況で要求の厳しいスペシャリストであり続けたい場合は、JavaScriptスキルを継続的に向上させる必要があります。今日、ますます多くの企業がニューラルネットワーク構築の経験を持つプログラマーを探しています。この分野の知識が不足していると、素晴らしいキャリアの機会を逃す可能性があります。

Deeplearn.js

したがって、これまで機械学習アルゴリズムの開発に携わったことがない場合は、deeplearn.jsの使用から始めることができます。これは、技術大手のGoogleによって設計されたオープンソースのハードウェア加速機械学習ライブラリです。

このツールを使用すると、機械学習の基本的な知識を習得し、ブラウザで直接ニューラルネットワークを実際にトレーニングすることができます。理論的な資料を読むのに何ヶ月も費やす必要はありません。 AIがリアルタイムモードでどのように機能するかを確認できます。

deeplearn.jsが、機械学習のすべてのメリットとその成長の可能性を示すことに疑いの余地はありません。その結果、新鮮なアイデアを思いつき、フロントエンド開発へのアプローチを変えることができます。習得したスキルは、よりスマートかつ高速に動作するWebサイトの設計に役立ちます。

Pix2code

フロントウェブ開発の将来はAIと密接に関連していることを理解することが非常に重要です。おそらく、機械学習はさらに速く発展します。

たとえば、Uizard Technologiesは、ユーザーインターフェイスイメージをコードに変換する独自のソフトウェアを設計した会社です。ウェブサイトとモバイルアプリの開発の両方で機能します。

Pix2codeを使用すると、ユーザーインターフェイスを入力と見なし、コードを出力と見なすニューラルネットワークを作成できます。開発者は、このスマートシステムをトレーニングして、最適なユーザーインターフェイスデザインを説明するコードを生成できます。実際、人間の能力や理解を超えた方法で複雑なデータに到達し、分析するのに役立ちます。

Uizardソフトウェアは、ドメイン固有言語を中心に構築されており、1つのターゲット言語を中心としたニューラルネットワークの設計に役立ちます。その後、それはインターフェースを多言語にします。このアプローチにより、機械学習プロセスが大幅に強化されます。

一部の専門家は、UizardTechnologiesのようなプログラムが人間のフロントエンド開発者に取って代わることができるという大きなリスクがあると信じています。ただし、この劇的な変化は、近い40年で起こりそうにありません。今日、プログラマーは、共通の目標を達成するために、インテリジェントなソフトウェアと努力を結集する必要があります。

Sketch2code

ハイテク企業は、可能なすべての分野でAIアルゴリズムを適用しています。 Airbnbは、ツールの設計に機械学習を使用しました。これは、チームワークを強化し、製品設計を容易にし、フロントエンド開発者の作業負荷を軽減するのに役立ちます。

Airbnbは、プロジェクトの実装をスピードアップするソリューションを見つけるのに苦労していました。標準プロセスには、設計アイデアの調査、モックアップの作成、プロトタイプの設計、そして最後にフロントエンドの開発など、多くの段階が含まれていました。

Sketch2codeを使用すると、いくつかの手順をスキップして、設計アイデアが提示されたらすぐにフロントエンド開発に取り掛かることができます。チームメンバーはホワイトボードにウェブページの概略画像を描くことができ、ソフトウェアはすぐにそれをコードに変換します。明らかに、このアプローチは多くの時間を節約し、すべてのチームメンバーの作業を容易にします。

機械学習アルゴリズムは、洗練された手書きの中国語やタイ語の文字など、あらゆる記号を識別して分類できます。ですから、手で描いたスケッチの模様も認識できるのも当然です。

Airbnbの開発者は、さまざまなチームメンバーが描いたスケッチを使用してデータのトレーニングセットを作成しました。同社はまた、オープンソースの機械学習アルゴリズムを使用し、中間コードを抽出しました。これにより、ビジュアルコンポーネントをデザインプラットフォームからWebブラウザにレンダリングできました。

結論として、Sketch2codeは、段階的な製品開発に重点を置いている企業で効果的に機能します。これは、最終的なWebサイトまたはアプリのデザインのテンプレートを非常に高速に作成するのに役立ちます。

視覚的パターン認識

ほとんどのフロントエンド開発者は、UI/UXデザインスキルを適用する必要があります。このため、彼らはさまざまな形や色を混ぜる方法を知っている必要があります。プログラマーは、ユーザーの注意を引くためにどの視覚要素を選択するかを理解する必要があります。

この分野では、人間の創造性や才能に取って代わることができないため、AIの利用は限られていますが、AIが最適化できる基本的なプロセスがいくつかあります。

たとえば、Webプログラマーは、画像のトリミング、色補正、サイズ変更に多くの時間を費やす必要があります。これらのプロセスには自動化が必要ですが、Photoshopなどの通常のソフトウェアでは、人間の目と心の助けがなければこのタスクを処理できません。 AIは、この課題に迅速かつ簡単に対処できます。

アドビ先生

これは、UI/UXデザインの世界を変えるまったく新しいソフトウェアです。視覚的なパターン認識を使用して、写真や写真を変換するのに役立ちます。 Adobe Senseiは、次の3つの基本的な側面で革新的なアプローチを示しています。

クリエイティブインテリジェンス。このソフトウェアは、人間の目よりも画像、写真、アニメーションの言語をよりよく理解する能力を持っています。このプログラムは、Web開発者が退屈なルーチンではなく、創造的なアイデアに注意を集中できるようにする反復的なタスクを実行するためにそれ自体を引き受けます。
コンテンツインテリジェンス。この側面はすべて、画像コンテンツの品質と位置に関するものです。 Adobe Senseiには、被写界深度、色の調和などのパラメータを自動的に測定し、三分割法を適用する機能があります。アートやデザインに深い知識を持たないフロントエンド開発者にとっては非常に役立ちます。
インテリジェンスを体験してください。アドビはまだこのAIツールを開発していますが、数回クリックするだけでUI/UXデザインを改善できると約束しています。これにより、最も関連性が高く、魅力的で正確にパーソナライズされたWebコンテンツをリアルタイムで作成できるようになります。 AIは、ユーザーの好みを学び、最も魅力的なデザインを作成するのに役立ちます。

ワトソン

市場には、AIや視覚的パターン認識に投資しているテクノロジー企業がたくさんあります。ただし、IBMのテクノロジーは、最も強力で効果的なテクノロジーの1つと見なされています。 Watsonは、視覚的なコンテンツ認識のタグ付け、分類、トレーニングを簡単な方法で行えるサービスです。

この革新的なコンピュータソフトウェアは、フロントエンド開発者を含む幅広いスペシャリストが利用できます。プログラマーの仕事を次のレベルに引き上げるのに役立ちます。

データとテクノロジー。 Web開発者は通常、不要な情報で過負荷になり、利用可能なさまざまなテクノロジーに圧倒されます。 Watsonは、具体的なITプロジェクトに役立つデータおよび技術ソリューションの特定を支援します。
メディア。フロントエンド開発者は、優れたメディアエンゲージメントを持つWebサイトまたはアプリの作成を担当します。ワトソンは、メディア市場を詳細に分析し、プログラマーに正確なガイドを提供することを可能にします。
AIビデオソリューション。この特定のツールを使用すると、視聴者のエンゲージメントがより強いWebサイトを構築できます。このAIソリューションは、自動メタデータを使用してコンテンツの検索および検出プロセスを強化するために、認識テクノロジーを適用します。

自然言語処理

AIにはもう1つのブランチがあり、フロントエンド開発者は実際に学習して実装する必要があります。自然言語処理またはNLPは、単語が話されているか書かれているかに関係なく、人間の言語をコンピューター言語に変換するために使用できるツールです。コンピュータは年々「インテリジェント」になっているので、人と機械の間の効果的な相互作用を確立することは非常に重要です。

NLPは、音声認識とチャットボットをWebサイトに組み込むのに役立つため、フロントエンド開発者にとって非常に重要です。これらのツールの需要は、プログラマーにAIの学習を強いるユーザーの間で高まっています。

Web音声API

これは最新のサービスであり、JavaScript開発者が特定の音声データをWebページに組み込むのに役立ちます。現在、MozillaFirefoxとGoogleChromeの2つのブラウザでのみ動作します。 Web Speech APIは、次の2つの主要部分で構成されています。

SpeechSynthesis 。このツールは、スピーチを書かれたテキストに、またはその逆に変換します。これにより、コンピュータプログラムがテキストの内容を読み取って分析できるようになります。
音声認識。このツールは、非同期音声認識機能をオンにします。コンピュータと人間は、デバイスのマイクとスピーカーを使用して相互に通信できます。音声認識インターフェイスからこのツールにアクセスして、Webサイトを改善できます。

自然言語処理の急速な発展にもかかわらず、問題のいくつかの側面は未解決のままです。このツールは英語で正常に機能しますが、めったに使用されない言語には適用できません。

インテルAIラボによるNLPアーキテクト

Pythonプログラミング言語を好むフロントエンド開発者は、NLPアーキテクトの使用を開始できます。 Intelの専門家は、このオープンソースライブラリを設計して、人間の言語を処理および変換し、マシンが理解できるようにしました。これは別のオプションであり、ユーザーとコンピューター間の通信ツールを作成するのに役立ちます。

このNLPモジュールを使用すると、プログラマーは会話型AIアルゴリズムを適用してスマートチャットボットを設計できます。また、効果的なインテント抽出と適切な名前エンティティ認識のためのAIアルゴリズムの作成にも役立ちます。

NLPアーキテクトの利点は次のとおりです。既存のモデルをトレーニングし、特定のデータセットを利用できます。新しいモデルを最初から設計します。いくつかの異なるモジュールを統合します。 IntelはこれらのAIサービスの機能を拡張し続けているため、近い将来、新しい高度な更新が行われる予定です。

最終的な考え

フロントエンド開発者として、AI開発を脅威のようにではなく、IT業界で素晴らしいキャリアを築くのに役立つ機会のように考える必要があります。時間のかかるタスクを自動化プロセスに変換するには、AIを魔法の杖として使用する必要があります。

今日、AIは支配的な傾向であり、今後数十年も続くでしょう。成功したいのであれば、機械学習、パターン認識、自然言語処理の分野で新しいスキルを習得する必要があります。