Tekoäly voi olla hyödyllinen käyttöliittymäkehityksessä

Käyttöliittymäkehittäjä on supersankari, joka hallitsee sujuvasti html5:tä, css3:a, JavaScriptiä ja joka tietää kaiken GitHubista, RequireJS:stä, UglifyJS:stä ja Closure Compilerista.

Hän osaa myös käyttää taidokkaasti selaimen kehittäjätyökaluja, kuten Dragonfly, ja testaustyökaluja, kuten Grunt. Vaikuttaa siltä, ​​että etupään kehittäjä on nero, joka käsittelee moniajoa joka päivä ja joka todella tarvitsee apua.

Tekoäly on uusi ratkaisu, joka voi muuttaa nykyaikaisen ohjelmoinnin maailmaa. Nykyään tekoälyalgoritmit on mahdollista sisällyttää jokaiseen etupään kehitysprosessiin ja parantaa tuottavuutta. Tarkastellaan tapoja, joilla tekoäly tuottaa eniten hyötyä.

AI-työkalut

Tekoäly on laaja määritelmä soveltuville datatieteen työkaluille, kuten:

• Koneoppiminen
• Visuaalinen kuviontunnistus
• Luonnollisen kielen käsittely

Kaikki nämä työkalut ovat erittäin hyödyllisiä etupään kehittämiseen. Niiden avulla ohjelmoijat voivat optimoida prosesseja ja tuottaa parempia tuloksia. Itse asiassa in nostaa etupään kehityksen tehokkuuden uudelle tasolle ja säästää samalla paljon aikaa.

Koneoppiminen

Koneoppiminen on nopeasti kasvava tietojenkäsittelytieteen ala, joka tarjoaa tietokoneille kyvyn oppia, aivan kuten ihmiset. Kun tavalliset ohjelmat saavat tietokoneen suorittamaan komennot tietyssä suunnassa, koneoppimisalgoritmit auttavat tietokonetta suorittamaan tehtävänsä ilman ulkopuolista apua. Itse asiassa oikein muotoiltu tietokoneen hermoverkko on kymmeniä kertoja älykkäämpi kuin ihmisen verkko.

Jokaisen etupään kehittäjän tulee jatkuvasti kehittää JavaScript-taitojaan, jos hän haluaa pysyä vaativana asiantuntijana muuttuvissa työmarkkinaolosuhteissa. Nykyään yhä useammat yritykset etsivät ohjelmoijia, joilla on kokemusta neuroverkkojen rakentamisesta. Jos sinulla ei ole tietoa tällä alalla, saatat menettää loistavan uramahdollisuuden.

Deeplearn.js

Joten jos et ole koskaan aiemmin työskennellyt koneoppimisalgoritmien kehittämisen parissa, voit aloittaa käyttämällä deeplearn.js:ää. Se on avoimen lähdekoodin laitteistokiihdytetty koneoppimiskirjasto, jonka on suunnitellut teknologiajätti Google.

Tämän työkalun avulla on mahdollista saada perustiedot koneoppimisesta ja käytännössä kouluttaa hermoverkkoja suoraan selaimessa. Ei tarvitse käyttää kuukausia teoreettisten materiaalien lukemiseen; voit nähdä kuinka tekoäly toimii reaaliajassa.

Ei ole epäilystäkään siitä, että deeplearn.js näyttää kaikki koneoppimisen edut ja sen kasvavat mahdollisuudet. Tämän seurauksena saat tuoreita ideoita ja muutat lähestymistapaasi etupään kehitykseen. Hankitut taidot auttavat suunnittelemaan verkkosivustoja, jotka toimivat älykkäämmin ja nopeammin.

Pix2-koodi

On todella tärkeää ymmärtää, että web-kehityksen tulevaisuus kulkee käsi kädessä tekoälyn kanssa. Todennäköisesti koneoppiminen kehittyy vielä nopeammin.

Esimerkiksi Uizard Technologies on yritys, joka suunnitteli ainutlaatuisen ohjelmiston käyttöliittymän kuvien muuntamiseksi koodiksi. Se toimii sekä verkkosivustojen että mobiilisovellusten kehittämisessä.

Pix2code mahdollistaa hermoverkon luomisen, joka pitää käyttöliittymää tulona ja koodia lähtönä. Kehittäjä voi kouluttaa tämän älykkään järjestelmän tuottamaan koodin, joka kuvaa optimaalisen käyttöliittymäsuunnittelun. Itse asiassa se auttaa saavuttamaan ja analysoimaan monimutkaisia ​​tietoja tavoilla, jotka ylittävät ihmisen kyvyt ja ymmärryksen.

Uizard-ohjelmisto on rakennettu Domain Specific Language -kielen ympärille, joka auttaa suunnittelemaan hermoverkon yhden kohdekielen ympärille. Sen jälkeen se tekee käyttöliittymästä monikielisen. Tämä lähestymistapa parantaa huomattavasti koneoppimisprosessia.

Jotkut asiantuntijat uskovat, että on olemassa suuri riski, että Uizard Technologiesin kaltaiset ohjelmat voivat korvata ihmisen käyttöliittymäkehittäjät. Tämä dramaattinen muutos on kuitenkin epätodennäköinen lähimmän 40 vuoden aikana. Nykyään ohjelmoijien tulisi yhdistää voimansa älykkäiden ohjelmistojen kanssa yhteisten tavoitteiden saavuttamiseksi.

Sketch2-koodi

Korkean teknologian yritykset soveltavat tekoälyalgoritmeja kaikilla mahdollisilla alueilla. Airbnb käytti koneoppimista työkalun suunnittelussa, mikä auttaa tehostamaan tiimityötä, helpottamaan tuotesuunnittelua ja vähentämään etupään kehittäjien työtaakkaa.

Airbnb:llä oli vaikeuksia löytää ratkaisua, joka nopeuttaisi projektin toteutusta. Vakioprosessi sisälsi useita vaiheita: suunnitteluidean tutkiminen, mallin luominen, prototyypin suunnittelu ja lopuksi etupään kehitys.

Sketch2coden avulla on mahdollista ohittaa muutama vaihe ja aloittaa etupään kehitystyöt heti, kun suunnitteluidea on esitelty. Tiimin jäsenet voivat piirtää kaaviokuvan verkkosivusta taululle, ja ohjelmisto muuntaa sen välittömästi koodiksi. Ilmeisesti tämä lähestymistapa säästää paljon aikaa ja helpottaa jokaisen tiimin jäsenen työtä.

Koneoppimisalgoritmit voivat tunnistaa ja luokitella kaikki symbolit, mukaan lukien hienostuneet käsinkirjoitetut kiinalaiset ja thaimaalaiset kirjaimet. Ei siis ole yllätys, että se tunnistaa myös käsin piirrettyjen luonnosten kuviot.

Airbnb-kehittäjät loivat koulutusaineiston käyttämällä eri tiimin jäsenten piirtämiä luonnoksia. Yritys käytti myös avoimen lähdekoodin koneoppimisalgoritmeja ja puristi välittäjäkoodin. Se mahdollisti visuaalisten komponenttien renderoinnin suunnittelualustalta verkkoselaimeen.

Yhteenvetona voidaan todeta, että Sketch2code toimii tehokkaasti niissä yrityksissä, jotka ovat keskittyneet vaiheittaiseen tuotekehitykseen. Se auttaa sinua luomaan mallin lopullisesta verkkosivuston tai sovelluksen suunnittelusta äärimmäisellä nopeudella.

Visuaalinen kuvion tunnistus

Useimpien etupään kehittäjien on sovellettava UI/UX-suunnittelutaitoja. Tästä syystä heidän pitäisi osata sekoittaa eri muotoja ja värejä. Ohjelmoijien tulisi ymmärtää, mitkä visuaaliset elementit valita, jotta he kiinnittävät käyttäjien huomion.

Tekoälyn käyttö on tällä alalla rajoitettua, koska ihmisen luovuutta ja lahjakkuutta on mahdotonta korvata. On kuitenkin olemassa joitakin perusprosesseja, joita tekoäly voi optimoida.

Esimerkiksi web-ohjelmoijat joutuvat käyttämään paljon aikaa kuvien rajaamiseen, värien korjaamiseen ja koon muuttamiseen. Nämä prosessit vaativat automatisointia, kun taas tavalliset ohjelmistot, kuten Photoshop, eivät pysty käsittelemään tätä tehtävää ilman ihmissilmän ja -mielen apua. Tekoäly selviytyy tästä haasteesta nopeasti ja helposti.

Adobe Sensei

Tämä on aivan uusi ohjelmisto, joka muuttaa UI/UX-suunnittelun maailmaa. Se auttaa muuntamaan kuvia ja valokuvia visuaalisen kuviontunnistuksen avulla. Adobe Sensei esittelee innovatiivisen lähestymistavan kolmessa perusasiassa:

• Luova älykkyys. Tällä ohjelmistolla on kyky ymmärtää kuvien, valokuvien ja animaation kieltä jopa paremmin kuin ihmissilmä. Tämä ohjelma ryhtyy suorittamaan toistuvia tehtäviä, jolloin verkkokehittäjä voi keskittyä luoviin ideoihin, ei tylsään rutiiniin.
• Sisällön älykkyys. Tämä näkökohta koskee kuvan sisällön laatua ja sijaintia. Adobe Sensei pystyy mittaamaan automaattisesti sellaiset parametrit kuin syväterävyys, väriharmonia sekä soveltamaan kolmannessääntöä. Se on erittäin hyödyllinen etupään kehittäjille, joilla ei ole syvällistä tietoa taiteesta ja suunnittelusta.
• Koe älykkyys. Adobe kehittää edelleen tätä tekoälytyökalua, mutta lupaa, että se auttaa parantamaan UI/UX-suunnittelua muutamalla napsautuksella. Sen avulla on mahdollista luoda reaaliajassa kaikkein osuvinta, kiinnostavinta ja tarkasti personoitua verkkosisältöä. Tekoäly auttaa sinua oppimaan käyttäjien mieltymyksiä ja luomaan houkuttelevimman suunnittelun.

Watson

Markkinoilla on paljon teknologiayrityksiä, jotka investoivat tekoälyyn ja visuaaliseen kuvioiden tunnistamiseen. IBM:n tekniikkaa pidetään kuitenkin yhtenä tehokkaimmista ja tehokkaimmista. Watson on palvelu, joka mahdollistaa visuaalisen sisällön tunnistuksen merkitsemisen, luokittelun ja harjoittelun yksinkertaisella tavalla.

Tämä innovatiivinen tietokoneohjelmisto on saatavilla laajalle valikoimalle asiantuntijoita, mukaan lukien etupään kehittäjät. Se auttaa viemään ohjelmoijan työn uudelle tasolle.

• Data ja tekniikka. Web-kehittäjät ovat yleensä ylikuormitettuja tarpeettomalla tiedolla ja valtavan valikoiman saatavilla olevia teknologioita. Watson auttaa tunnistamaan data- ja teknisiä ratkaisuja, joista on hyötyä konkreettisessa IT-projektissa.
• Media. Käyttöliittymäkehittäjä on vastuussa verkkosivuston tai sovelluksen luomisesta, mikä saa aikaan suuren median sitoutumisen. Watson antaa mahdollisuuden analysoida mediamarkkinoita yksityiskohtaisesti ja tarjota ohjelmoijalle tarkat oppaat.
• AI-videoratkaisut. Tämän erityisen työkalun avulla voit rakentaa verkkosivuston, joka sitouttaa katsojia vahvemmin. Tämä tekoälyratkaisu käyttää tunnistustekniikkaa sisällönhaun ja -etsintäprosessien tehostamiseksi automaattisten metatietojen avulla.

Luonnollisen kielen käsittely

Tekoälyssä on vielä yksi haara, joka etupään kehittäjien tulisi oppia ja toteuttaa käytännössä. Luonnollisen kielen käsittely eli NLP on työkalu, jonka avulla voit muuttaa ihmisen kielen tietokonekieleksi riippumatta siitä, onko sanoja puhuttu tai kirjoitettu. Tietokoneista tulee vuosi vuodelta yhä ”älykkäämpiä”, joten on erittäin tärkeää luoda tehokas vuorovaikutus ihmisten ja koneiden välille.

NLP on erittäin tärkeä etupään kehittäjille, koska se auttaa sisällyttämään puheentunnistuksen ja chat-botit verkkosivustoille. Näiden työkalujen kysyntä kasvaa käyttäjien keskuudessa, mikä pakottaa ohjelmoijat oppimaan tekoälyä.

Web Speech API

Tämä on moderni palvelu, joka auttaa JavaScript-kehittäjiä sisällyttämään tiettyjä äänitietoja verkkosivuille. Tällä hetkellä se toimii vain kahdella selaimella: Mozilla Firefox ja Google Chrome. Web Speech API koostuu kahdesta suuresta osasta:

• Puhesynteesi. Tämä työkalu muuttaa puheen kirjoitetuksi tekstiksi ja päinvastoin. Sen avulla tietokoneohjelma voi lukea ja analysoida tekstisisältöä.
• Puheentunnistus. Tämä työkalu ottaa käyttöön asynkronisen puheentunnistustoiminnon. Tietokone ja ihminen voivat kommunikoida keskenään laitteen mikrofonin ja kaiuttimien avulla. Voit käyttää tätä työkalua puheentunnistusliittymän kautta parantaaksesi verkkosivustoa.

Huolimatta luonnollisen kielen käsittelyn nopeasta kehityksestä, jotkut ongelman näkökohdat jäävät ratkaisematta. Vaikka tämä työkalu toimii onnistuneesti englanniksi, se ei sovellu harvoin käytetyille kielille.

NLP-arkkitehti Intel AI Lab

Käyttöliittymäkehittäjät, jotka suosivat Python-ohjelmointikieltä, voivat alkaa käyttää NLP Architectia. Intelin asiantuntijat suunnittelivat tämän avoimen lähdekoodin kirjaston käsittelemään ja muuntamaan ihmisten kieliä, jotta ne olisivat koneille ymmärrettäviä. Tämä on toinen vaihtoehto, jonka avulla voit luoda käyttäjien ja tietokoneiden välisen viestintätyökalun.

Tämän NLP-moduulin avulla ohjelmoijat voivat soveltaa keskustelupohjaisia ​​tekoälyalgoritmeja älykkäiden chat-bottien suunnitteluun. Se auttaa myös luomaan tekoälyalgoritmeja tehokkaaseen tarkoituksen poimimiseen ja oikeanimen entiteetin tunnistamiseen.

NLP architectin edut ovat seuraavat: voit kouluttaa olemassa olevia malleja ja hyödyntää mitä tahansa tiettyjä tietojoukkoja; suunnittele uusia malleja tyhjästä; integroida muutama eri moduuli. Intel jatkaa näiden tekoälypalvelujen toiminnallisuuden laajentamista, joten uusia edistyneitä päivityksiä on tulossa lähitulevaisuudessa.

Lopulliset ajatukset

Etupääkehittäjänä sinun ei pitäisi ajatella tekoälykehitystä uhkana, vaan mahdollisuutena, joka voi auttaa sinua rakentamaan upean uran IT-alalla. Sinun tulisi käyttää tekoälyä taikasauvana muuttaaksesi aikaa vievät tehtävät automatisoiduksi prosessiksi.

Tänä päivänä tekoäly on hallitseva suuntaus, joka jatkuu muutaman seuraavan vuosikymmenen aikana. Jos haluat menestyä, sinun tulee hankkia uusia taitoja koneoppimisen, kuvioiden tunnistamisen ja luonnollisen kielen käsittelyn aloilta.