AI가 프런트 엔드 개발에 도움이 될 수 있는 방법

프론트 엔드 개발자는 html5, css3, JavaScript에 능통하고 GitHub, RequireJS, UglifyJS 및 Closure Compiler에 대한 모든 것을 알고 있는 슈퍼히어로입니다.

또한 그는 Dragonfly와 같은 브라우저 개발자 도구와 Grunt와 같은 테스트 도구를 능숙하게 활용할 수 있습니다. 프런트 엔드 개발자는 매일 멀티태스킹을 처리하고 실제로 도움이 필요한 천재인 것 같습니다.

인공 지능은 현대 프로그래밍의 세계를 바꿀 수 있는 새로운 솔루션입니다. 오늘날에는 프런트 엔드 개발의 모든 단일 프로세스에 AI 알고리즘을 통합하고 생산성을 높이는 것이 가능합니다. AI가 가장 많은 혜택을 가져다주는 방식을 확인해보자.

AI 도구

인공 지능은 다음과 같은 적용 가능한 데이터 과학 도구의 광범위한 정의입니다.

• 기계 학습
• 시각적 패턴 인식
• 자연어 처리

이러한 모든 도구는 프론트 엔드 개발에 매우 ​​유용합니다. 프로그래머는 프로세스를 최적화하고 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 실제로 in은 프론트엔드 개발을 효율성을 한 단계 끌어올리면서 많은 시간을 절약합니다.

기계 학습

머신 러닝은 컴퓨터에 인간과 같은 학습 능력을 제공하는 컴퓨터 과학의 빠르게 성장하는 분야입니다. 일반 프로그램은 컴퓨터가 정해진 방향으로 명령을 실행하도록 하는 반면, 머신 러닝 알고리즘은 컴퓨터가 외부의 도움 없이 작업을 수행하도록 돕습니다. 사실 제대로 만들어진 컴퓨터 신경망은 인간의 신경망보다 수십 배 더 똑똑합니다.

모든 프론트 엔드 개발자는 변화하는 노동 시장 상황에서 요구되는 전문가로 남고 싶다면 JavaScript 기술을 지속적으로 향상시켜야 합니다. 오늘날 점점 더 많은 회사에서 신경망 구축 경험이 있는 프로그래머를 찾고 있습니다. 이 분야에 대한 지식이 부족하면 훌륭한 경력 기회를 놓칠 수 있습니다.

딥런.js

따라서 이전에 기계 학습 알고리즘 개발 작업을 한 적이 없다면 deeplearn.js를 사용하여 시작할 수 있습니다. 기술 대기업 Google에서 설계한 오픈 소스 하드웨어 가속 기계 학습 라이브러리입니다.

이 도구를 사용하면 기계 학습에 대한 기본 지식을 얻고 브라우저에서 직접 신경망을 실제로 훈련시킬 수 있습니다. 이론적 자료를 읽는 데 몇 달을 보낼 필요가 없습니다. AI가 실시간 모드에서 어떻게 작동하는지 볼 수 있습니다.

deeplearn.js가 머신 러닝의 모든 이점과 성장하는 잠재력을 보여줄 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 결과적으로 신선한 아이디어가 떠오르고 프론트 엔드 개발에 대한 접근 방식이 변경됩니다. 습득한 기술은 웹사이트를 디자인하는 데 도움이 될 것이며, 이는 더 똑똑하고 빠르게 작동할 것입니다.

Pix2code

프론트 웹 개발의 미래는 AI와 함께 진행된다는 점을 이해하는 것이 정말 중요합니다. 아마도 기계 학습은 더 빨리 발전할 것입니다.

예를 들어 Uizard Technologies는 사용자 인터페이스 이미지를 코드로 변환하는 고유한 소프트웨어를 설계한 회사입니다. 웹사이트와 모바일 앱 개발 모두에서 작동합니다.

Pix2code를 사용하면 사용자 인터페이스를 입력으로, 코드를 출력으로 간주하는 신경망을 만들 수 있습니다. 개발자는 이 스마트 시스템을 훈련하여 최적의 사용자 인터페이스 디자인을 설명하는 코드를 생성할 수 있습니다. 사실, 그것은 인간의 능력과 이해를 초월한 그러한 방식으로 복잡한 데이터에 접근하고 분석하는 데 도움이 됩니다.

Uizard 소프트웨어는 하나의 대상 언어를 중심으로 신경망을 설계하는 데 도움이 되는 Domain Specific Language를 기반으로 구축되었습니다. 그 후 인터페이스를 다국어로 만듭니다. 이 접근 방식은 기계 학습 프로세스를 크게 향상시킵니다.

일부 전문가들은 Uizard Technologies와 같은 프로그램이 인간 프론트 엔드 개발자를 대체할 수 있는 큰 위험이 있다고 생각합니다. 그러나 이 극적인 변화는 가까운 40년 안에 있을 것 같지 않습니다. 오늘날 프로그래머는 공통의 목표를 달성하기 위해 지능형 소프트웨어와 노력을 통합해야 합니다.

스케치2코드

하이테크 기업은 가능한 모든 영역에 AI 알고리즘을 적용합니다. Airbnb는 팀워크를 강화하고 제품 설계를 용이하게 하며 프론트 엔드 개발자의 작업량을 줄이는 데 도움이 되는 도구 설계에 기계 학습을 사용했습니다.

Airbnb는 프로젝트 구현 속도를 높일 수 있는 솔루션을 찾기 위해 고심하고 있었습니다. 표준 프로세스에는 디자인 아이디어 탐색, 모형 제작, 프로토타입 디자인 및 최종적으로 프론트 엔드 개발과 같은 수많은 단계가 포함되었습니다.

Sketch2code를 사용하면 몇 단계를 건너뛰고 디자인 아이디어가 제시되는 즉시 프론트 엔드 개발 작업을 시작할 수 있습니다. 팀 구성원은 화이트보드에 웹페이지의 도식적인 이미지를 그릴 수 있으며 소프트웨어는 즉시 이를 코드로 변환합니다. 분명히, 이 접근 방식은 많은 시간을 절약하고 모든 팀 구성원의 작업을 용이하게 합니다.

기계 학습 알고리즘은 정교한 손으로 쓴 중국어 및 태국어 문자를 포함한 모든 기호를 식별하고 분류할 수 있습니다. 따라서 손으로 그린 ​​스케치의 패턴도 인식할 수 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

에어비앤비 개발자들은 다른 팀원들이 그린 스케치를 사용하여 훈련 데이터 세트를 만들었습니다. 회사는 또한 오픈 소스 머신 러닝 알고리즘을 사용하고 중간 코드를 추출했습니다. 디자인 플랫폼에서 웹 브라우저로 시각적 구성 요소를 렌더링할 수 있습니다.

결론적으로 Sketch2code는 단계별 제품 개발에 중점을 둔 회사에서 효과적으로 작동합니다. 극한의 속도로 최종 웹 사이트 또는 앱 디자인의 템플릿을 만드는 데 도움이 됩니다.

시각적 패턴 인식

대부분의 프론트엔드 개발자는 UI/UX 디자인 기술을 적용해야 합니다. 이러한 이유로 다양한 모양과 색상을 혼합하는 방법을 알아야 합니다. 프로그래머는 사용자의 관심을 끌기 위해 어떤 시각적 요소를 선택해야 하는지 이해해야 합니다.

인간의 창의성과 재능을 대체할 수 없기 때문에 이 분야에서 AI의 활용이 제한됩니다. 그러나 AI가 최적화할 수 있는 몇 가지 기본 프로세스가 있습니다.

예를 들어, 웹 프로그래머는 이미지 자르기, 색상 수정 및 크기 조정에 많은 시간을 소비해야 합니다. 이러한 프로세스에는 자동화가 필요하지만 Photoshop과 같은 일반 소프트웨어는 사람의 눈과 마음의 도움 없이는 이 작업을 처리할 수 없습니다. AI는 이 도전에 빠르고 쉽게 대처할 수 있습니다.

어도비 선생

UI/UX 디자인의 세계를 바꾸는 새로운 소프트웨어입니다. 시각적 패턴 인식을 사용하여 사진과 사진을 변형하는 데 도움이 됩니다. Adobe Sensei는 세 가지 기본 측면에서 혁신적인 접근 방식을 보여줍니다.

• 창의적 지능 . 이 소프트웨어는 이미지, 사진 및 애니메이션의 언어를 사람의 눈보다 훨씬 더 잘 이해할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이 프로그램은 웹 개발자가 지루한 일상이 아닌 창의적인 아이디어에 집중할 수 있도록 반복적인 작업을 수행합니다.
• 콘텐츠 인텔리전스 . 이 측면은 모두 이미지 콘텐츠 품질과 위치에 관한 것입니다. Adobe Sensei에는 피사계 심도, 색상 조화와 같은 매개변수를 자동으로 측정하고 3분의 1 법칙을 적용하는 기능이 있습니다. 예술과 디자인에 대한 깊은 지식이 없는 프론트 엔드 개발자에게 매우 유용합니다.
• 지능을 경험 하십시오. Adobe는 여전히 이 AI 도구를 개발 중이지만 몇 번의 클릭으로 UI/UX 디자인을 개선하는 데 도움이 될 것이라고 약속합니다. 이를 통해 실시간으로 가장 관련성 있고 매력적이며 정확하게 개인화된 웹 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. AI는 사용자의 취향을 파악하고 가장 매력적인 디자인을 만드는 데 도움이 됩니다.

왓슨

시장에는 AI와 시각적 패턴 인식에 투자하는 많은 기술 회사가 있습니다. 그러나 IBM의 기술은 가장 강력하고 효과적인 것으로 간주됩니다. 왓슨은 시각적 콘텐츠 인식을 간단한 방법으로 태깅, 분류, 훈련할 수 있는 서비스입니다.

이 혁신적인 컴퓨터 소프트웨어는 프론트 엔드 개발자를 비롯한 다양한 전문가가 사용할 수 있습니다. 프로그래머의 직업을 한 단계 끌어올리는 데 도움이 됩니다.

• 데이터 및 기술 . 웹 개발자는 일반적으로 불필요한 정보에 과부하가 걸리고 사용 가능한 다양한 기술에 압도됩니다. Watson은 구체적인 IT 프로젝트에 유용한 데이터 및 기술 솔루션을 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 미디어 . 프론트엔드 개발자는 웹사이트 또는 앱 제작을 담당하며, 이는 미디어 참여도가 매우 높습니다. Watson을 사용하면 미디어 시장을 자세히 분석하고 프로그래머에게 정확한 가이드를 제공할 수 있습니다.
• AI 비디오 솔루션 . 이 특정 도구를 사용하면 시청자 참여도가 더 높은 웹사이트를 구축할 수 있습니다. 이 AI 솔루션은 자동 메타데이터를 사용하여 콘텐츠 검색 및 검색 프로세스를 향상시키기 위해 인식 기술을 적용합니다.

자연어 처리

프론트엔드 개발자가 실제로 배우고 구현해야 하는 AI의 한 가지가 더 있습니다. 자연어 처리 또는 NLP는 말을 하든 글을 쓰든 인간의 언어를 컴퓨터 언어로 변환하는 데 사용할 수 있는 도구입니다. 컴퓨터는 해가 갈수록 점점 더 "지능화"되고 있으므로 사람과 기계 간의 효과적인 상호 작용을 설정하는 것이 매우 중요합니다.

NLP는 웹사이트에 음성 인식 및 챗봇을 통합하는 데 도움이 되기 때문에 프런트 엔드 개발자에게 매우 중요합니다. 이러한 도구에 대한 수요는 프로그래머에게 AI를 배우도록 강요하는 사용자 사이에서 증가하고 있습니다.

웹 스피치 API

이것은 JavaScript 개발자가 특정 음성 데이터를 웹 페이지에 통합하는 데 도움이 되는 최신 서비스입니다. 현재 Mozilla Firefox 및 Google Chrome의 두 가지 브라우저에서만 작동합니다. Web Speech API는 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다.

• 음성합성 . 이 도구는 음성을 서면 텍스트로 또는 그 반대로 변환합니다. 컴퓨터 프로그램이 텍스트 내용을 읽고 분석할 수 있도록 합니다.
• 음성 인식 . 이 도구는 비동기 음성 인식 기능을 켭니다. 컴퓨터와 사람은 장치의 마이크와 스피커를 사용하여 서로 통신할 수 있습니다. 음성 인식 인터페이스를 통해 이 도구에 액세스하여 웹사이트를 개선할 수 있습니다.

자연어 처리의 급속한 발전에도 불구하고 문제의 일부 측면은 해결되지 않은 채로 남아 있습니다. 이 도구는 영어로 성공적으로 작동하지만 거의 사용되지 않는 언어에는 적용되지 않습니다.

Intel AI Lab의 NLP 설계자

Python 프로그래밍 언어를 선호하는 프론트 엔드 개발자는 NLP Architect를 사용하여 시작할 수 있습니다. Intel의 전문가들은 이 오픈 소스 라이브러리를 설계하여 인간의 언어를 기계가 이해할 수 있도록 처리하고 변환합니다. 이것은 사용자와 컴퓨터 간의 통신 도구를 만드는 데 도움이 될 수 있는 또 다른 옵션입니다.

이 NLP 모듈을 통해 프로그래머는 대화형 AI 알고리즘을 적용하여 스마트 챗봇을 설계할 수 있습니다. 또한 효과적인 의도 추출 및 고유 이름 개체 인식을 위한 AI 알고리즘을 만드는 데 도움이 됩니다.

NLP 설계자의 이점은 다음과 같습니다. 기존 모델을 교육하고 특정 데이터 세트를 활용할 수 있습니다. 처음부터 새로운 모델을 디자인합니다. 몇 가지 다른 모듈을 통합합니다. 인텔은 이러한 AI 서비스의 기능을 계속 확장하고 있으므로 가까운 시일 내에 새로운 고급 업데이트가 제공될 예정입니다.

마지막 생각들

프론트엔드 개발자는 AI 개발을 위협이 아니라 IT 업계에서 훌륭한 경력을 쌓는 데 도움이 될 수 있는 기회로 간주해야 합니다. 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화 프로세스로 변환하려면 AI를 마술 지팡이로 사용해야 합니다.

오늘날 AI는 지배적인 경향이며 향후 수십 년 동안 계속될 것입니다. 성공하려면 기계 학습, 패턴 인식 및 자연어 처리 분야에서 새로운 기술을 습득해야 합니다.