Cara AI Dapat Bermanfaat Untuk Pengembangan Front-End

Pengembang front-end adalah pahlawan super, yang fasih dalam html5, css3, JavaScript dan yang tahu segalanya tentang GitHub, RequireJS, UglifyJS, dan Closure Compiler.

Dia juga dapat dengan mahir menggunakan alat pengembang browser seperti Dragonfly dan alat pengujian seperti Grunt. Tampaknya pengembang front-end adalah seorang jenius, yang berurusan dengan multitasking setiap hari dan yang benar-benar membutuhkan bantuan.

Kecerdasan Buatan adalah solusi baru, yang dapat mengubah dunia pemrograman modern. Saat ini, dimungkinkan untuk menggabungkan algoritme AI dalam setiap proses pengembangan front-end dan meningkatkan produktivitas. Mari kita periksa cara-cara di mana AI memberikan manfaat paling banyak.

Alat AI

Kecerdasan buatan adalah definisi luas dari alat ilmu data yang berlaku seperti:

• Pembelajaran mesin
• Pengenalan pola visual
• Pemrosesan bahasa alami

Semua alat ini sangat berguna untuk pengembangan front-end. Mereka memungkinkan pemrogram untuk mengoptimalkan proses dan memberikan hasil yang lebih baik. Bahkan, dalam membawa pengembangan front-end ke tingkat efisiensi berikutnya, sambil menghemat banyak waktu.

Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin adalah bidang ilmu komputer yang berkembang pesat, yang memberi komputer kemampuan untuk belajar, sama seperti manusia. Sementara program biasa membuat komputer menjalankan perintah dalam arah yang ditetapkan, algoritme pembelajaran mesin membantu komputer melakukan tugasnya tanpa bantuan dari luar. Faktanya, jaringan saraf komputer yang dibuat dengan benar belasan kali lebih pintar daripada jaringan manusia.

Setiap pengembang front-end harus terus meningkatkan keterampilan JavaScript-nya, jika ia ingin tetap menjadi spesialis yang dituntut dalam kondisi pasar tenaga kerja yang terus berubah. Saat ini, semakin banyak perusahaan mencari programmer, yang memiliki pengalaman dalam membangun jaringan saraf. Jika Anda memiliki kurangnya pengetahuan di bidang ini, Anda bisa kehilangan peluang karir yang bagus.

Deeplearn.js

Jadi, jika Anda belum pernah bekerja dengan pengembangan algoritme pembelajaran mesin sebelumnya, Anda dapat mulai menggunakan deeplearn.js. Ini adalah perpustakaan pembelajaran mesin akselerasi perangkat keras open source yang dirancang oleh raksasa teknologi Google.

Dengan menggunakan alat ini, Anda dapat memperoleh pengetahuan dasar dalam pembelajaran mesin dan secara praktis melatih jaringan saraf secara langsung di browser. Tidak perlu menghabiskan waktu berbulan-bulan untuk membaca materi teoretis; Anda dapat melihat cara kerja AI dalam mode waktu nyata.

Tidak ada keraguan bahwa deeplearn.js akan menunjukkan kepada Anda semua manfaat pembelajaran mesin dan potensinya yang terus berkembang. Akibatnya, Anda akan menemukan ide-ide segar dan mengubah pendekatan Anda terhadap pengembangan front-end. Keterampilan yang diperoleh akan membantu merancang situs web, yang akan bekerja lebih cerdas dan lebih cepat.

kode pix2

Sangat penting untuk memahami bahwa masa depan pengembangan web depan berjalan seiring dengan AI. Mungkin, pembelajaran mesin berkembang lebih cepat.

Misalnya, Uizard Technologies adalah perusahaan yang merancang perangkat lunak unik untuk mengubah gambar antarmuka pengguna menjadi kode. Ini berfungsi untuk keduanya: pengembangan situs web dan aplikasi seluler.

Pix2code memungkinkan untuk membuat jaringan saraf, yang menganggap antarmuka pengguna sebagai input, dan kode sebagai output. Pengembang dapat melatih sistem pintar ini untuk menghasilkan kode, yang menggambarkan desain antarmuka pengguna yang optimal. Faktanya, ini membantu untuk menjangkau dan menganalisis data kompleks dengan cara-cara itu, yang berada di luar kemampuan dan pemahaman manusia.

Perangkat lunak Uizard dibangun di sekitar Bahasa Khusus Domain, yang membantu merancang jaringan saraf di sekitar satu bahasa target. Setelah itu, itu membuat antarmuka multibahasa. Pendekatan ini secara signifikan meningkatkan proses pembelajaran mesin.

Beberapa ahli percaya bahwa ada risiko besar bahwa program seperti Uizard Technologies akan dapat menggantikan pengembang front-end manusia. Namun, perubahan dramatis ini tidak mungkin terjadi dalam 40 tahun terdekat. Saat ini, pemrogram harus menyatukan upaya mereka dengan perangkat lunak cerdas untuk mencapai tujuan bersama.

kode sketsa2

Perusahaan teknologi tinggi menerapkan algoritme AI di setiap area yang memungkinkan. Airbnb menggunakan pembelajaran mesin untuk merancang alat, yang membantu meningkatkan kerja tim, memfasilitasi desain produk, dan mengurangi beban kerja pengembang front-end.

Airbnb berjuang untuk menemukan solusi, yang akan mempercepat implementasi proyek. Proses standar mencakup banyak tahap: eksplorasi ide desain, pembuatan mockup, desain prototipe, dan akhirnya, pengembangan front-end.

Sketch2code memungkinkan untuk melewati beberapa langkah dan mulai mengerjakan pengembangan front-end segera setelah ide desain disajikan. Anggota tim dapat menggambar gambar skema halaman web di papan tulis, dan perangkat lunak akan segera mengubahnya menjadi kode. Jelas, pendekatan ini menghemat banyak waktu dan memudahkan pekerjaan setiap anggota tim.

Algoritme pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan simbol apa pun, termasuk huruf Cina dan Thailand tulisan tangan yang canggih. Maka tak heran jika ia juga bisa mengenali pola sketsa yang digambar dengan tangan.

Pengembang Airbnb membuat kumpulan data pelatihan menggunakan sketsa yang dibuat oleh anggota tim yang berbeda. Perusahaan juga menggunakan algoritme pembelajaran mesin sumber terbuka dan mengekstrak kode perantara. Ini memungkinkan rendering komponen visual dari platform desain ke browser web.

Menarik kesimpulan, Sketch2code bekerja secara efektif di perusahaan-perusahaan tersebut, yang berfokus pada pengembangan produk selangkah demi selangkah. Ini akan membantu Anda membuat templat situs web atau desain aplikasi akhir dengan kecepatan ekstrem.

Pengenalan Pola Visual

Sebagian besar pengembang front-end harus menerapkan keterampilan desain UI/UX. Untuk alasan ini, mereka harus tahu bagaimana mencampur berbagai bentuk dan warna. Pemrogram harus memahami elemen visual mana yang harus dipilih untuk menarik perhatian pengguna.

Penggunaan AI terbatas dalam bidang ini, karena tidak mungkin untuk menggantikan kreativitas dan bakat manusia. Namun, ada beberapa proses dasar yang dapat dioptimalkan oleh AI.

Misalnya, pemrogram web harus menghabiskan banyak waktu untuk memotong, mengoreksi warna, dan mengubah ukuran gambar. Proses ini memerlukan otomatisasi, sementara perangkat lunak biasa seperti Photoshop tidak dapat menangani tugas ini tanpa bantuan mata dan pikiran manusia. AI dapat mengatasi tantangan ini dengan cepat dan mudah.

Adobe Sensei

Ini adalah perangkat lunak baru, yang mengubah dunia desain UI/UX. Ini membantu untuk mengubah gambar dan foto menggunakan pengenalan derai visual. Adobe Sensei menunjukkan pendekatan inovatif dalam tiga aspek dasar:

• Kecerdasan kreatif . Software ini memiliki kemampuan untuk memahami bahasa gambar, foto, dan animasi bahkan lebih baik dari mata manusia. Program ini mengambil sendiri untuk melakukan tugas yang berulang, yang memungkinkan pengembang web memusatkan perhatiannya pada ide-ide kreatif, bukan rutinitas yang membosankan.
• Kecerdasan konten . Aspek ini adalah tentang kualitas dan posisi konten gambar. Adobe Sensei memiliki kemampuan untuk secara otomatis mengukur parameter seperti kedalaman bidang, harmoni warna, serta menerapkan aturan sepertiga. Ini sangat membantu bagi pengembang front-end, yang tidak memiliki pengetahuan yang mendalam dalam seni dan desain.
• Pengalaman kecerdasan . Adobe masih mengembangkan alat AI ini, tetapi berjanji akan membantu meningkatkan desain UI/UX dalam beberapa klik. Ini akan memungkinkan untuk membuat konten web yang paling relevan, menarik, dan dipersonalisasi secara akurat dalam waktu nyata. AI akan membantu Anda mempelajari preferensi pengguna dan membuat desain yang paling menarik.

Watson

Ada banyak perusahaan teknologi di pasar, yang berinvestasi dalam AI dan pengenalan pola visual. Namun, teknologi IBM dianggap sebagai salah satu yang paling kuat dan efektif. Watson adalah layanan yang memungkinkan penandaan, pengklasifikasian, dan pelatihan pengenalan konten visual dengan cara yang sederhana.

Perangkat lunak komputer inovatif ini tersedia untuk berbagai spesialis, termasuk pengembang front-end. Ini membantu untuk membawa pekerjaan programmer ke tingkat berikutnya.

• Data dan teknologi . Pengembang web biasanya dibebani dengan informasi yang tidak perlu dan kewalahan dengan berbagai macam teknologi yang tersedia. Watson membantu mengidentifikasi solusi data dan teknologi, yang berguna untuk proyek TI yang konkret.
• Media . Pengembang front-end bertanggung jawab atas pembuatan situs web atau aplikasi, yang akan memiliki interaksi media yang hebat. Watson memungkinkan menganalisis pasar media secara detail dan memberikan panduan yang tepat kepada programmer.
• Solusi Video AI . Dengan menggunakan alat khusus ini, Anda dapat membangun situs web dengan keterlibatan pemirsa yang lebih kuat. Solusi AI ini menerapkan teknologi pengenalan untuk meningkatkan proses pencarian dan penemuan konten menggunakan metadata otomatis.

Pemrosesan Bahasa Alami

Ada satu lagi cabang AI, yang harus dipelajari dan diterapkan oleh pengembang front-end. Pemrosesan bahasa alami atau NLP adalah alat yang dapat Anda gunakan untuk mengubah bahasa manusia menjadi bahasa komputer, baik kata-kata yang diucapkan atau ditulis. Komputer menjadi semakin "cerdas" dari tahun ke tahun, jadi sangat penting untuk membangun interaksi yang efektif antara manusia dan mesin.

NLP sangat penting bagi pengembang front-end, karena membantu menggabungkan pengenalan suara dan bot obrolan ke situs web. Permintaan alat-alat ini tumbuh di antara pengguna memaksa programmer untuk belajar AI.

API Ucapan Web

Ini adalah layanan modern, yang membantu pengembang JavaScript untuk memasukkan data suara tertentu ke dalam halaman web. Saat ini, ini hanya berfungsi dengan dua browser: Mozilla Firefox dan Google Chrome. Web Speech API terdiri dari dua bagian utama:

• Sintesis Pidato . Alat ini mengubah ucapan menjadi teks tertulis dan sebaliknya. Alat ini memungkinkan program komputer untuk membacakan dan menganalisis konten tekstual.
• Pengenalan Ucapan . Alat ini mengaktifkan fungsi pengenalan suara asinkron. Komputer dan manusia dapat berkomunikasi satu sama lain menggunakan mikrofon dan speaker perangkat. Anda dapat mengakses alat ini melalui antarmuka Pengenalan Ucapan untuk meningkatkan situs web.

Terlepas dari perkembangan pesat pemrosesan bahasa alami, beberapa aspek masalah tetap belum terpecahkan. Meskipun alat ini berhasil bekerja dalam bahasa Inggris, alat ini tidak berlaku untuk bahasa yang jarang digunakan.

Arsitek NLP Oleh Intel AI Lab

Pengembang front-end, yang lebih menyukai bahasa pemrograman Python, dapat mulai menggunakan NLP Architect. Pakar Intel merancang perpustakaan sumber terbuka ini untuk memproses dan mengubah bahasa manusia agar dapat dimengerti oleh mesin. Ini adalah opsi lain, yang dapat membantu Anda membuat alat komunikasi antara pengguna dan komputer.

Modul NLP ini memungkinkan pemrogram untuk menerapkan algoritme AI percakapan untuk merancang bot Obrolan pintar. Ini juga membantu membuat algoritme AI untuk ekstraksi maksud yang efektif dan pengenalan entitas nama yang tepat.

Manfaat arsitek NLP adalah sebagai berikut: Anda dapat melatih model yang ada dan memanfaatkan kumpulan data tertentu; merancang model baru dari awal; mengintegrasikan beberapa modul yang berbeda. Intel terus memperluas fungsionalitas layanan AI ini, sehingga pembaruan lanjutan baru akan hadir dalam waktu terdekat.

Pikiran Akhir

Sebagai pengembang front-end, Anda harus mempertimbangkan pengembangan AI bukan sebagai ancaman, tetapi sebagai peluang, yang dapat membantu Anda membangun karier yang hebat di industri TI. Anda harus menggunakan AI sebagai tongkat ajaib untuk mengubah tugas yang memakan waktu menjadi proses otomatis.

Saat ini, AI adalah kecenderungan dominan, yang akan berlanjut dalam beberapa dekade mendatang. Jika Anda ingin sukses, Anda harus memperoleh keterampilan baru di bidang pembelajaran mesin, pengenalan pola, dan pemrosesan bahasa alami.