Yapay Zekanın Ön Uç Geliştirme İçin Yardımcı Olabileceği Yollar

Ön uç geliştirici, html5, css3, JavaScript'te akıcı olan ve GitHub, RequireJS, UglifyJS ve Closure Compiler hakkında her şeyi bilen bir süper kahramandır.

Ayrıca Dragonfly gibi tarayıcı geliştirme araçlarını ve Grunt gibi test araçlarını ustaca kullanabilir. Görünüşe göre ön uç geliştirici, her gün çoklu görevle ilgilenen ve gerçekten yardım alması gereken bir dahi.

Yapay Zeka, modern programlama dünyasını değiştirebilecek yeni bir çözümdür. Bugün, yapay zeka algoritmalarını ön uç geliştirmenin her bir sürecine dahil etmek ve üretkenliği artırmak mümkündür. AI'nın en fazla fayda sağladığı yolları kontrol edelim.

Yapay Zeka Araçları

Yapay zeka, aşağıdaki gibi uygulanabilir veri bilimi araçlarının geniş bir tanımıdır:

• Makine öğrenme
• Görsel örüntü tanıma
• Doğal dil işleme

Tüm bu araçlar, ön uç geliştirme için son derece kullanışlıdır. Programcıların süreçleri optimize etmesine ve daha iyi sonuçlar vermesine olanak tanırlar. Aslında, çok zaman kazandırırken, ön uç geliştirmeyi bir sonraki verimlilik düzeyine getirir.

Makine öğrenme

Makine öğrenimi, bilgisayarlara tıpkı insanlar gibi öğrenme yeteneği sağlayan bilgisayar biliminin hızla büyüyen bir alanıdır. Sıradan programlar bilgisayarın komutları belirli bir yönde çalıştırmasını sağlarken, makine öğrenme algoritmaları bilgisayarın herhangi bir dış yardım almadan görevlerini yerine getirmesine yardımcı olur. Aslında, düzgün hazırlanmış bir bilgisayar sinir ağı, bir insanınkinden onlarca kat daha akıllıdır.

Değişen işgücü piyasası koşullarında aranan uzman olarak kalmak istiyorsa, her ön uç geliştirici JavaScript becerilerini sürekli olarak geliştirmelidir. Bugün, giderek daha fazla şirket, sinir ağları oluşturma konusunda deneyime sahip programcılar arıyor. Bu alanda bilgi eksikliğiniz varsa, harika bir kariyer fırsatını kaçırabilirsiniz.

Deeplearn.js

Yani, daha önce makine öğrenimi algoritması geliştirme ile çalışmadıysanız, deeplearn.js'yi kullanarak başlayabilirsiniz.Teknoloji devi Google tarafından tasarlanan açık kaynaklı, donanım hızlandırmalı bir makine öğrenimi kitaplığıdır.

Bu aracı kullanarak, makine öğrenimi konusunda temel bir bilgi edinmek ve sinir ağlarını doğrudan bir tarayıcıda pratik olarak eğitmek mümkündür. Teorik materyalleri okumak için aylar harcamanıza gerek yok; AI'nın gerçek zamanlı modda nasıl çalıştığını görebilirsiniz.

Deeplearn.js'nin makine öğreniminin tüm avantajlarını ve artan potansiyelini göstereceğine şüphe yok. Sonuç olarak, yeni fikirler üretecek ve ön uç geliştirme yaklaşımınızı değiştireceksiniz. Elde edilen beceriler, daha akıllı ve daha hızlı çalışacak web siteleri tasarlamaya yardımcı olacaktır.

Pix2 kodu

Ön web geliştirmenin geleceğinin AI ile el ele gittiğini anlamak gerçekten önemlidir. Muhtemelen, makine öğrenimi daha da hızlı gelişir.

Örneğin Uizard Technologies, kullanıcı arayüzü görüntülerini koda dönüştürmek için benzersiz yazılımlar tasarlayan bir şirkettir. Her ikisi için de çalışır: web siteleri ve mobil uygulama geliştirme.

Pix2code, kullanıcı arayüzünü girdi, kodu çıktı olarak kabul eden bir sinir ağı oluşturmayı mümkün kılar. Geliştirici, bu akıllı sistemi, optimum kullanıcı arayüzü tasarımını tanımlayan kodu üretmek için eğitebilir. Aslında karmaşık verilere, insan yeteneklerinin ve anlayışının ötesinde olan bu yollarla ulaşmaya ve analiz etmeye yardımcı olur.

Uizard yazılımı, bir hedef dil etrafında bir sinir ağı tasarlamaya yardımcı olan Etki Alanına Özgü Dil etrafında oluşturulmuştur. Daha sonra, çok dilli bir arayüz yapar. Bu yaklaşım, makine öğrenimi sürecini önemli ölçüde geliştirir.

Bazı uzmanlar, Uizard Technologies gibi programların insan ön uç geliştiricilerinin yerini alabilme riskinin büyük olduğuna inanıyor. Ancak, bu dramatik değişimin yakın 40 yılda gerçekleşmesi olası değildir. Günümüzde programcılar ortak hedeflere ulaşmak için çabalarını akıllı yazılımlarla birleştirmeli.

Sketch2code

Yüksek teknoloji şirketleri, mümkün olan her alanda AI algoritmaları uygular. Airbnb, ekip çalışmasını geliştirmeye, ürün tasarımını kolaylaştırmaya ve ön uç geliştiricilerin iş yükünü azaltmaya yardımcı olan bir araç tasarlamak için makine öğrenimini kullandı.

Airbnb, proje uygulamasını hızlandıracak bir çözüm bulmakta zorlanıyordu. Standart süreç çok sayıda aşamayı içeriyordu: tasarım fikri keşfi, maket oluşturma, prototip tasarımı ve son olarak, ön uç geliştirme.

Sketch2code, birkaç adımı atlamayı ve tasarım fikri sunulur sunulmaz ön uç geliştirme üzerinde çalışmaya başlamayı mümkün kılar. Ekip üyeleri web sayfasının şematik görüntüsünü beyaz tahtaya çizebilir ve yazılım bunu hemen koda dönüştürecektir. Açıkçası, bu yaklaşım çok zaman kazandırır ve her ekip üyesinin işini kolaylaştırır.

Makine öğrenimi algoritmaları, karmaşık el yazısı Çince ve Tay harfleri de dahil olmak üzere herhangi bir sembolü tanımlayabilir ve sınıflandırabilir. Dolayısıyla elle çizilen eskizlerin desenlerini de tanıyabilmesi şaşırtıcı değil.

Airbnb geliştiricileri, farklı ekip üyeleri tarafından çizilen eskizleri kullanarak bir eğitim veri seti oluşturdu. Şirket ayrıca açık kaynaklı makine öğrenimi algoritmalarını kullandı ve aracı kodu çıkardı. Görsel bileşenlerin bir tasarım platformundan bir web tarayıcısına dönüştürülmesine izin verdi.

Sonuç olarak Sketch2code, adım adım ürün geliştirmeye odaklanan şirketlerde etkin bir şekilde çalışır. Son web sitesi veya uygulama tasarımının bir şablonunu son derece hızlı bir şekilde oluşturmanıza yardımcı olacaktır.

Görsel Örüntü Tanıma

Ön uç geliştiricilerin çoğu, UI/UX tasarım becerilerini uygulamak zorundadır. Bu nedenle çeşitli şekil ve renkleri nasıl karıştıracaklarını bilmelidirler. Programcılar, kullanıcıların dikkatini çekmek için hangi görsel öğeleri seçeceklerini anlamalıdır.

Yapay zekanın bu alanda kullanımı sınırlıdır, çünkü insanın yaratıcılığını ve yeteneğini ikame etmek imkansızdır. Ancak, yapay zekanın optimize edebileceği bazı temel süreçler vardır.

Örneğin, web programcıları görüntülerin kırpılması, renk düzeltmesi ve yeniden boyutlandırılması için çok zaman harcamak zorundadır. Bu işlemler otomasyon gerektirirken Photoshop gibi sıradan yazılımlar bu görevi insan gözünün ve zihninin yardımı olmadan yapamaz. AI bu zorlukla hızlı ve kolay bir şekilde başa çıkabilir.

Adobe Sensei

Bu, UI/UX tasarım dünyasını değiştiren yepyeni bir yazılımdır. Görsel pıtırtı tanımayı kullanarak resimlerin ve fotoğrafların dönüştürülmesine yardımcı olur. Adobe Sensei, üç temel açıdan yenilikçi bir yaklaşım sergilemektedir:

• Yaratıcı zeka . Bu yazılım, görüntülerin, fotoğrafların ve animasyonun dilini insan gözünden bile daha iyi anlama yeteneğine sahiptir. Bu program, bir web geliştiricisinin dikkatini sıkıcı bir rutine değil, yaratıcı fikirlere odaklamasına izin veren tekrarlayan görevleri gerçekleştirmeyi üstlenir.
• İçerik zekası . Bu özellik tamamen görüntü içeriği kalitesi ve konumu ile ilgilidir. Adobe Sensei, alan derinliği, renk uyumu gibi parametreleri otomatik olarak ölçme ve ayrıca üçte bir kuralı uygulama yeteneğine sahiptir. Sanat ve tasarım konusunda derin bilgiye sahip olmayan ön uç geliştiriciler için çok yararlıdır.
• Zekayı deneyimleyin . Adobe hala bu AI aracını geliştiriyor, ancak birkaç tıklamayla UI/UX tasarımını geliştirmeye yardımcı olacağına söz veriyor. Gerçek zamanlı olarak en alakalı, ilgi çekici ve doğru şekilde kişiselleştirilmiş web içeriğini oluşturmayı mümkün kılacaktır. AI, kullanıcıların tercihlerini öğrenmenize ve en çekici tasarımı oluşturmanıza yardımcı olacaktır.

Watsons

Piyasada yapay zekaya ve görsel örüntü tanımaya yatırım yapan birçok teknoloji şirketi var. Ancak, IBM'in teknolojisi en güçlü ve etkili teknolojilerden biri olarak kabul edilir. Watson, görsel içerik tanımayı basit bir şekilde etiketlemeye, sınıflandırmaya ve eğitmeye olanak tanıyan bir hizmettir.

Bu yenilikçi bilgisayar yazılımı, ön uç geliştiriciler de dahil olmak üzere çok çeşitli uzmanlar için mevcuttur. Programcı işini bir sonraki seviyeye getirmeye yardımcı olur.

• Veri ve teknoloji . Web geliştiricileri genellikle gereksiz bilgilerle aşırı yüklenir ve mevcut teknolojilerin çok çeşitli olmasıyla boğulur. Watson, somut bir BT projesi için yararlı olan veri ve teknoloji çözümlerinin belirlenmesine yardımcı olur.
• Medya . Ön uç geliştirici, harika bir medya katılımına sahip olacak web sitesi veya uygulamanın oluşturulmasından sorumludur. Watson, medya pazarını ayrıntılı olarak analiz etmeye ve bir programcıya kesin kılavuzlar sağlamaya olanak tanır.
• AI Video çözümleri . Bu özel aracı kullanarak, daha güçlü bir izleyici katılımına sahip bir web sitesi oluşturabilirsiniz. Bu yapay zeka çözümü, otomatik meta verileri kullanarak içerik arama ve keşif süreçlerini geliştirmek için bir tanıma teknolojisi uygular.

Doğal Dil İşleme

Ön uç geliştiricilerin öğrenmesi ve pratikte uygulaması gereken bir AI dalı daha var. Doğal dil işleme veya NLP, ister sözlü ister yazılı olsun, insan dilini bilgisayar diline dönüştürmek için kullanabileceğiniz bir araçtır. Bilgisayarlar her geçen yıl daha “akıllı” hale geliyor, bu nedenle insanlar ve makineler arasında etkili bir etkileşim kurmak son derece önemlidir.

NLP, ön uç geliştiriciler için çok önemlidir, çünkü konuşma tanıma ve sohbet botlarını web sitelerine dahil etmeye yardımcı olur. Bu araçlara olan talep, programcıları yapay zeka öğrenmeye zorlayan kullanıcılar arasında artıyor.

Web Konuşma API'sı

Bu, JavaScript geliştiricilerinin belirli ses verilerini web sayfalarına dahil etmelerine yardımcı olan modern bir hizmettir. Şu anda yalnızca iki tarayıcıyla çalışıyor: Mozilla Firefox ve Google Chrome. Web Speech API iki ana bölümden oluşur:

• Konuşma Sentezi . Bu araç, konuşmayı yazılı metne dönüştürür ve bunun tersi de geçerlidir. Bir bilgisayar programının metin içeriğini okumasını ve analiz etmesini sağlar.
• Konuşma Tanıma . Bu araç, eşzamansız konuşma tanıma işlevini açar. Bilgisayar ve insan, cihazın mikrofonunu ve hoparlörlerini kullanarak birbirleriyle iletişim kurabilir. Bir web sitesini geliştirmek için bu araca Konuşma Tanıma arayüzünden erişebilirsiniz.

Doğal dil işlemenin hızlı gelişimine rağmen, problemin bazı yönleri hala çözülmemiştir. Bu araç İngilizce olarak başarılı bir şekilde çalışsa da, nadiren kullanılan diller için geçerli değildir.

Intel AI Lab'den NLP Mimarı

Python programlama dilini tercih eden front-end geliştiricileri NLP Architect kullanmaya başlayabilir. Intel'in uzmanları, bu açık kaynaklı kitaplığı, makineler için anlaşılır kılmak amacıyla insan dillerini işlemek ve dönüştürmek üzere tasarladı. Bu, kullanıcılar ve bilgisayarlar arasında bir iletişim aracı oluşturmanıza yardımcı olabilecek başka bir seçenektir.

Bu NLP modülü, programcıların akıllı Sohbet botlarını tasarlamak için konuşma tabanlı yapay zeka algoritmaları uygulamalarına olanak tanır. Ayrıca, etkili amaç çıkarma ve uygun ad varlık tanıma için AI algoritmaları oluşturmaya yardımcı olur.

NLP mimarının faydaları şunlardır: mevcut modelleri eğitebilir ve herhangi bir özel veri setini kullanabilirsiniz; sıfırdan yeni modeller tasarlayın; birkaç farklı modülü entegre edin. Intel, bu AI hizmetlerinin işlevselliğini genişletmeye devam ediyor, bu nedenle yakın gelecekte yeni gelişmiş güncellemeler geliyor.

Son düşünceler

Bir ön uç geliştirici olarak, AI gelişimini bir tehdit olarak değil, BT endüstrisinde harika bir kariyer oluşturmanıza yardımcı olabilecek bir fırsat olarak görmelisiniz. Zaman alıcı görevleri otomatikleştirme sürecine dönüştürmek için yapay zekayı sihirli bir değnek olarak kullanmalısınız.

Bugün yapay zeka, önümüzdeki birkaç on yılda da devam edecek olan baskın bir eğilimdir. Başarılı olmak istiyorsanız makine öğrenimi, örüntü tanıma ve doğal dil işleme alanlarında yeni beceriler edinmelisiniz.