Sposoby, w których sztuczna inteligencja może być pomocna w rozwoju front-end

Front-end developer to superbohater, który biegle posługuje się html5, css3, JavaScriptem i wie wszystko o GitHub, RequireJS, UglifyJS i Closure Compiler.

Potrafi też po mistrzowsku korzystać z narzędzi programistycznych przeglądarek, takich jak Dragonfly i narzędzi testowych, takich jak Grunt. Wygląda na to, że front-end developer to geniusz, który na co dzień zajmuje się wielozadaniowością i który naprawdę potrzebuje pomocy.

Sztuczna Inteligencja to nowe rozwiązanie, które może zmienić świat współczesnego programowania. Dzisiaj możliwe jest włączenie algorytmów AI w każdy proces rozwoju front-endu i zwiększenie produktywności. Sprawdźmy, w jaki sposób sztuczna inteligencja przynosi najwięcej korzyści.

Narzędzia AI

Sztuczna inteligencja to szeroka definicja takich narzędzi do nauki o danych, jak:

• Nauczanie maszynowe
• Wizualne rozpoznawanie wzorców
• Przetwarzanie języka naturalnego

Wszystkie te narzędzia są niezwykle przydatne do programowania front-end. Pozwalają programistom optymalizować procesy i dostarczać lepsze wyniki. W rzeczywistości in przenosi rozwój front-endu na wyższy poziom wydajności, jednocześnie oszczędzając dużo czasu.

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe to szybko rozwijająca się dziedzina informatyki, która zapewnia komputerom zdolność uczenia się, podobnie jak ludzie. Podczas gdy zwykłe programy sprawiają, że komputer uruchamia polecenia w określonym kierunku, algorytmy uczenia maszynowego pomagają komputerowi wykonywać jego zadania bez żadnej pomocy z zewnątrz. W rzeczywistości prawidłowo wykonana komputerowa sieć neuronowa jest kilkanaście razy mądrzejsza od ludzkiej.

Każdy front-end developer powinien stale doskonalić swoje umiejętności w zakresie JavaScript, jeśli chce pozostać poszukiwanym specjalistą w zmieniających się warunkach na rynku pracy. Obecnie coraz więcej firm poszukuje programistów, którzy mają doświadczenie w budowaniu sieci neuronowych. Jeśli brakuje Ci wiedzy w tej dziedzinie, możesz przegapić świetną okazję do kariery.

Deeplearn.js

Jeśli więc nigdy wcześniej nie pracowałeś nad tworzeniem algorytmów uczenia maszynowego, możesz zacząć od używania deeplearn.js. Jest to biblioteka open source z akceleracją sprzętową uczenia maszynowego zaprojektowana przez giganta technologicznego Google.

Za pomocą tego narzędzia można zdobyć podstawową wiedzę z zakresu uczenia maszynowego i praktycznie trenować sieci neuronowe bezpośrednio w przeglądarce. Nie trzeba spędzać miesięcy na czytaniu materiałów teoretycznych; możesz zobaczyć, jak AI działa w trybie czasu rzeczywistego.

Nie ma wątpliwości, że deeplearn.js pokaże Ci wszystkie zalety uczenia maszynowego i jego rosnący potencjał. W efekcie wpadniesz na świeże pomysły i zmienisz podejście do rozwoju front-endu. Zdobyte umiejętności pomogą w projektowaniu stron internetowych, które będą działały mądrzej i szybciej.

Kod Pix2

Naprawdę ważne jest, aby zrozumieć, że przyszłość rozwoju front-webów idzie w parze ze sztuczną inteligencją. Prawdopodobnie uczenie maszynowe rozwija się jeszcze szybciej.

Na przykład Uizard Technologies to firma, która zaprojektowała unikalne oprogramowanie do przekształcania obrazów interfejsu użytkownika w kod. Sprawdza się zarówno przy tworzeniu stron internetowych, jak i aplikacji mobilnych.

Pix2code umożliwia stworzenie sieci neuronowej, która traktuje interfejs użytkownika jako wejście, a kod jako wyjście. Deweloper może nauczyć ten inteligentny system wytwarzania kodu, który opisuje optymalny projekt interfejsu użytkownika. W rzeczywistości pomaga dotrzeć i przeanalizować złożone dane w sposób, który przekracza ludzkie możliwości i zrozumienie.

Oprogramowanie Uizard jest oparte na języku Domain Specific Language, który pomaga zaprojektować sieć neuronową wokół jednego języka docelowego. Następnie sprawia, że ​​interfejs jest wielojęzyczny. Takie podejście znacząco usprawnia proces uczenia maszynowego.

Niektórzy eksperci uważają, że istnieje duże ryzyko, że programy takie jak Uizard Technologies będą w stanie zastąpić ludzkich programistów front-end. Ta dramatyczna zmiana jest jednak mało prawdopodobna w ciągu najbliższych 40 lat. Dziś programiści powinni łączyć swoje wysiłki z inteligentnym oprogramowaniem, aby osiągnąć wspólne cele.

Sketch2code

Firmy high-tech stosują algorytmy AI w każdym możliwym obszarze. Airbnb wykorzystało uczenie maszynowe do zaprojektowania narzędzia, które pomaga usprawnić pracę zespołową, ułatwić projektowanie produktu i zmniejszyć obciążenie programistów front-end.

Airbnb walczyło o rozwiązanie, które przyspieszy realizację projektu. Standardowy proces składał się z wielu etapów: eksploracja pomysłu na projekt, stworzenie makiety, zaprojektowanie prototypu i wreszcie rozwój front-endu.

Sketch2code umożliwia pominięcie kilku kroków i rozpoczęcie pracy nad rozwojem front-endu, gdy tylko zostanie przedstawiony pomysł na projekt. Członkowie zespołu mogą narysować schematyczny obraz strony internetowej na tablicy, a oprogramowanie natychmiast przekształci go w kod. Oczywiście takie podejście oszczędza dużo czasu i ułatwia pracę każdemu członkowi zespołu.

Algorytmy uczenia maszynowego mogą identyfikować i klasyfikować dowolne symbole, w tym wyrafinowane odręczne litery chińskie i tajskie. Nie jest więc niespodzianką, że potrafi również rozpoznawać wzory szkiców narysowanych ręcznie.

Deweloperzy Airbnb stworzyli zestaw szkoleniowy danych, korzystając ze szkiców narysowanych przez różnych członków zespołu. Firma wykorzystała również algorytmy uczenia maszynowego typu open source i wyodrębniła kod pośredniczący. Umożliwiło to renderowanie komponentów wizualnych z platformy projektowej do przeglądarki internetowej.

Podsumowując, Sketch2code działa skutecznie w tych firmach, które koncentrują się na stopniowym rozwoju produktu. Pomoże Ci z niezwykłą szybkością stworzyć szablon finalnego projektu strony internetowej lub aplikacji.

Wizualne rozpoznawanie wzorców

Większość programistów front-end musi stosować umiejętności projektowania UI/UX. Z tego powodu powinni wiedzieć, jak łączyć różne kształty i kolory. Programiści powinni wiedzieć, jakie elementy wizualne wybrać, aby przyciągnąć uwagę użytkowników.

Wykorzystanie AI jest na tym polu ograniczone, ponieważ nie da się zastąpić kreatywności i talentu człowieka. Istnieją jednak pewne podstawowe procesy, które AI może zoptymalizować.

Na przykład programiści internetowi muszą spędzać dużo czasu na przycinaniu obrazów, poprawianiu kolorów i zmianie rozmiaru. Te procesy wymagają automatyzacji, podczas gdy tak zwykłe oprogramowanie jak Photoshop nie jest w stanie poradzić sobie z tym zadaniem bez pomocy ludzkiego oka i umysłu. AI może szybko i łatwo poradzić sobie z tym wyzwaniem.

Adobe Sensei

To zupełnie nowe oprogramowanie, które zmienia świat projektowania UI/UX. Pomaga przekształcać obrazy i zdjęcia za pomocą wizualnego rozpoznawania wzorców. Adobe Sensei demonstruje innowacyjne podejście w trzech podstawowych aspektach:

• Inteligencja twórcza . To oprogramowanie ma zdolność rozumienia języka obrazów, zdjęć i animacji nawet lepiej niż ludzkie oko. Program ten sam podejmuje się wykonywania powtarzalnych zadań, które pozwalają programiście internetowym skupić się na kreatywnych pomysłach, a nie na nudnej rutynie.
• Inteligencja treści . Ten aspekt dotyczy jakości i pozycji treści obrazu. Adobe Sensei ma możliwość automatycznego pomiaru takich parametrów jak głębia ostrości, harmonia kolorów, a także zastosowanie zasady trójpodziału. Jest to bardzo pomocne dla programistów front-end, którzy nie mają głębokiej wiedzy na temat sztuki i projektowania.
• Doświadcz inteligencji . Adobe wciąż rozwija to narzędzie AI, ale obiecuje, że pomoże ulepszyć projektowanie UI/UX za pomocą kilku kliknięć. Umożliwi tworzenie w czasie rzeczywistym najbardziej trafnych, angażujących i precyzyjnie spersonalizowanych treści internetowych. AI pomoże Ci poznać preferencje użytkowników i stworzyć najbardziej atrakcyjny projekt.

Watson

Na rynku jest wiele firm technologicznych, które inwestują w sztuczną inteligencję i rozpoznawanie wzorców wizualnych. Jednak technologia IBM jest uważana za jedną z najpotężniejszych i najskuteczniejszych. Watson to usługa, która w prosty sposób umożliwia tagowanie, klasyfikowanie i trenowanie rozpoznawania treści wizualnych.

To innowacyjne oprogramowanie komputerowe jest dostępne dla szerokiego grona specjalistów, w tym programistów front-end. Pomaga przenieść pracę programisty na wyższy poziom.

• Dane i technologia . Twórcy stron internetowych są zwykle przeładowani niepotrzebnymi informacjami i przytłoczeni ogromną różnorodnością dostępnych technologii. Watson pomaga zidentyfikować dane i rozwiązania technologiczne przydatne w konkretnym projekcie IT.
• Media . Front-end developer jest odpowiedzialny za stworzenie strony internetowej lub aplikacji, która będzie miała duże zaangażowanie medialne. Watson umożliwia szczegółowe przeanalizowanie rynku mediów i dostarczenie programiście dokładnych przewodników.
• Rozwiązania wideo AI . Korzystając z tego konkretnego narzędzia, możesz zbudować witrynę internetową, która będzie bardziej angażować widzów. To rozwiązanie AI wykorzystuje technologię rozpoznawania w celu usprawnienia procesów wyszukiwania i odkrywania treści przy użyciu automatycznych metadanych.

Przetwarzanie języka naturalnego

Jest jeszcze jedna gałąź AI, którą programiści front-end powinni poznać i wdrożyć w praktyce. Przetwarzanie języka naturalnego lub NLP to narzędzie, którego można użyć do przekształcenia języka ludzkiego w język komputerowy, niezależnie od tego, czy słowa są wypowiadane, czy pisane. Komputery z roku na rok stają się coraz bardziej „inteligentne”, dlatego niezwykle ważne jest nawiązanie efektywnej interakcji między ludźmi a maszynami.

NLP jest bardzo ważne dla programistów front-end, ponieważ pomaga włączyć rozpoznawanie mowy i chat-boty do stron internetowych. Zapotrzebowanie na te narzędzia rośnie wśród użytkowników, zmuszając programistów do nauki AI.

Internetowy interfejs API mowy

Jest to nowoczesna usługa, która pomaga programistom JavaScript włączyć określone dane głosowe na stronach internetowych. Obecnie działa tylko z dwiema przeglądarkami: Mozilla Firefox i Google Chrome. Web Speech API składa się z dwóch głównych części:

• Synteza mowy . Narzędzie to przekształca mowę w tekst pisany i odwrotnie. Umożliwia programowi komputerowemu odczytywanie i analizowanie treści tekstowych.
• Rozpoznawanie mowy . To narzędzie włącza funkcję asynchronicznego rozpoznawania mowy. Komputer i człowiek mogą komunikować się ze sobą za pomocą mikrofonu i głośników urządzenia. Dostęp do tego narzędzia można uzyskać za pośrednictwem interfejsu rozpoznawania mowy, aby ulepszyć witrynę internetową.

Pomimo szybkiego rozwoju przetwarzania języka naturalnego, niektóre aspekty problemu pozostają nierozwiązane. Chociaż to narzędzie z powodzeniem działa w języku angielskim, nie ma zastosowania do rzadko używanych języków.

Architekt NLP przez Intel AI Lab

Programiści front-end, którzy preferują język programowania Python, mogą zacząć korzystać z NLP Architect. Eksperci firmy Intel zaprojektowali tę bibliotekę typu open source, aby przetwarzać i przekształcać ludzkie języki, aby była zrozumiała dla maszyn. To kolejna opcja, która może pomóc w stworzeniu narzędzia komunikacji między użytkownikami a komputerami.

Ten moduł NLP umożliwia programistom zastosowanie konwersacyjnych algorytmów AI do projektowania inteligentnych chat-botów. Pomaga również w tworzeniu algorytmów AI do efektywnego wyodrębniania intencji i rozpoznawania jednostek nazw własnych.

Korzyści płynące z architekta NLP są następujące: możesz trenować istniejące modele i wykorzystywać dowolne określone zestawy danych; projektować nowe modele od podstaw; zintegrować kilka różnych modułów. Firma Intel kontynuuje rozszerzanie funkcjonalności tych usług AI, dlatego w najbliższej przyszłości pojawią się nowe zaawansowane aktualizacje.

Końcowe przemyślenia

Jako front-end developer powinieneś traktować rozwój AI nie jako zagrożenie, ale jako szansę, która może pomóc Ci zbudować wspaniałą karierę w branży IT. Powinieneś używać sztucznej inteligencji jako magicznej różdżki, aby przekształcić czasochłonne zadania w zautomatyzowany proces.

Dziś sztuczna inteligencja jest dominującą tendencją, która utrzyma się w ciągu najbliższych kilkudziesięciu lat. Jeśli chcesz odnieść sukces, powinieneś zdobyć nowe umiejętności w zakresie uczenia maszynowego, rozpoznawania wzorców i przetwarzania języka naturalnego.