Также он может виртуозно использовать инструменты разработчика браузера, такие как Dragonfly, и инструменты тестирования, такие как Grunt. Кажется, фронтенд-разработчик — это гений, который каждый день справляется с многозадачностью и которому действительно нужна помощь.

Искусственный интеллект — это новое решение, способное изменить мир современного программирования. Сегодня можно включить алгоритмы ИИ в каждый отдельный процесс разработки интерфейса и повысить производительность. Давайте проверим, в каких случаях ИИ приносит наибольшую пользу.

Инструменты ИИ

Искусственный интеллект — это широкое определение таких применимых инструментов науки о данных, как:

Машинное обучение
Визуальное распознавание образов
Обработка естественного языка

Все эти инструменты чрезвычайно полезны для фронтенд-разработки. Они позволяют программистам оптимизировать процессы и добиваться лучших результатов. Фактически, это выводит разработку интерфейса на новый уровень эффективности, экономя при этом много времени.

Машинное обучение

Машинное обучение — это быстрорастущая область компьютерных наук, которая дает компьютерам возможность учиться так же, как и людям. В то время как обычные программы заставляют компьютер выполнять команды в заданном направлении, алгоритмы машинного обучения помогают компьютеру выполнять свои задачи без посторонней помощи. На самом деле, правильно созданная компьютерная нейронная сеть в десятки раз умнее, чем человеческая.

Каждый фронтенд-разработчик должен постоянно улучшать свои навыки работы с JavaScript, если он хочет оставаться востребованным специалистом в меняющихся условиях рынка труда. Сегодня все больше компаний ищут программистов, имеющих опыт построения нейронных сетей. Если у вас недостаточно знаний в этой области, вы можете упустить прекрасную возможность карьерного роста.

Deeplearn.js

Итак, если вы никогда раньше не работали с разработкой алгоритмов машинного обучения, вы можете начать с использования deeplearn.js. Это библиотека машинного обучения с аппаратным ускорением с открытым исходным кодом, разработанная техническим гигантом Google.

С помощью этого инструмента можно получить базовые знания в области машинного обучения и практически обучать нейронные сети прямо в браузере. Нет необходимости тратить месяцы на чтение теоретических материалов; вы можете увидеть, как работает ИИ в режиме реального времени.

Нет никаких сомнений в том, что deeplearn.js продемонстрирует вам все преимущества машинного обучения и его растущий потенциал. В результате у вас появятся свежие идеи и изменится подход к фронтенд-разработке. Полученные навыки помогут создавать веб-сайты, которые будут работать умнее и быстрее.

Пикс2код

Очень важно понимать, что будущее фронт-веб-разработки неразрывно связано с ИИ. Вероятно, машинное обучение развивается еще быстрее.

Например, Uizard Technologies — компания, разработавшая уникальное программное обеспечение для преобразования изображений пользовательского интерфейса в код. Это работает как для веб-сайтов, так и для разработки мобильных приложений.

Pix2code позволяет создать нейронную сеть, которая рассматривает пользовательский интерфейс как вход, а код как выход. Разработчик может научить эту интеллектуальную систему создавать код, описывающий оптимальный дизайн пользовательского интерфейса. На самом деле, это помогает получать и анализировать сложные данные такими способами, которые находятся за пределами человеческих возможностей и понимания.

Программное обеспечение Uizard построено на предметно-ориентированном языке, который помогает разработать нейронную сеть вокруг одного целевого языка. После этого он делает интерфейс многоязычным. Такой подход значительно улучшает процесс машинного обучения.

Некоторые эксперты считают, что существует большой риск того, что такие программы, как Uizard Technologies, смогут заменить разработчиков пользовательского интерфейса. Однако такое резкое изменение маловероятно в ближайшие 40 лет. Сегодня программисты должны объединить свои усилия с интеллектуальным программным обеспечением для достижения общих целей.

Sketch2code

Высокотехнологичные компании применяют алгоритмы ИИ во всех возможных областях. Airbnb использовала машинное обучение для разработки инструмента, который помогает улучшить командную работу, упростить дизайн продукта и снизить нагрузку на разработчиков интерфейса.

Airbnb изо всех сил пытался найти решение, которое ускорит реализацию проекта. Стандартный процесс включал в себя множество этапов: исследование идеи дизайна, создание макета, проектирование прототипа и, наконец, разработка интерфейса.

Sketch2code позволяет пропустить несколько шагов и приступить к фронтенд-разработке, как только будет представлена дизайнерская идея. Члены команды могут нарисовать схематическое изображение веб-страницы на доске, и программное обеспечение тут же преобразует его в код. Очевидно, что такой подход значительно экономит время и облегчает работу каждого члена команды.

Алгоритмы машинного обучения могут идентифицировать и классифицировать любые символы, включая сложные рукописные китайские и тайские буквы. Поэтому неудивительно, что он также может распознавать узоры набросков, нарисованных от руки.

Разработчики Airbnb создали обучающий набор данных, используя эскизы, нарисованные разными членами команды. Компания также использовала алгоритмы машинного обучения с открытым исходным кодом и извлекла промежуточный код. Это позволило отображать визуальные компоненты с платформы дизайна в веб-браузере.

Подводя итог, Sketch2code эффективно работает в тех компаниях, которые ориентированы на поэтапную разработку продукта. Это поможет вам создать шаблон окончательного дизайна веб-сайта или приложения с предельной скоростью.

Визуальное распознавание образов

Большинству фронтенд-разработчиков приходится применять навыки дизайна UI/UX. По этой причине они должны знать, как смешивать различные формы и цвета. Программисты должны понимать, какие визуальные элементы выбирать, чтобы привлечь внимание пользователей.

Использование ИИ в этой области ограничено, потому что невозможно заменить творчество и талант человека. Однако есть некоторые базовые процессы, которые ИИ может оптимизировать.

Например, веб-программистам приходится тратить много времени на обрезку изображений, цветокоррекцию и изменение размера. Эти процессы требуют автоматизации, а такие обычные программы, как Photoshop, не справятся с этой задачей без помощи человеческого глаза и разума. ИИ может справиться с этой задачей быстро и легко.

Adobe Сэнсэй

Это совершенно новое программное обеспечение, которое меняет мир UI/UX-дизайна. Это помогает преобразовывать изображения и фотографии, используя визуальное распознавание. Adobe Sensei демонстрирует инновационный подход в трех основных аспектах:

Творческий интеллект. Это программное обеспечение способно понимать язык изображений, фотографий и анимации даже лучше, чем человеческий глаз. Эта программа берет на себя выполнение повторяющихся задач, что позволяет веб-разработчику сосредоточить свое внимание на творческих идеях, а не на скучной рутине.
Интеллект контента. Этот аспект касается качества и положения содержимого изображения. Adobe Sensei умеет автоматически измерять такие параметры, как глубина резкости, цветовая гармония, а также применять правило третей. Это очень полезно для фронтенд-разработчиков, у которых нет глубоких знаний в искусстве и дизайне.
Испытайте интеллект. Adobe все еще разрабатывает этот инструмент искусственного интеллекта, но обещает, что он поможет улучшить дизайн UI/UX за несколько кликов. Это позволит создавать наиболее актуальный, привлекательный и точно персонализированный веб-контент в режиме реального времени. ИИ поможет вам узнать предпочтения пользователей и создать наиболее привлекательный дизайн.

Ватсон

На рынке много технологических компаний, которые инвестируют в искусственный интеллект и визуальное распознавание образов. Однако технология IBM считается одной из самых мощных и эффективных. Watson — это сервис, который позволяет простым способом маркировать, классифицировать и обучать распознаванию визуального контента.

Это инновационное компьютерное программное обеспечение доступно широкому кругу специалистов, в том числе фронтенд-разработчикам. Это помогает вывести работу программиста на новый уровень.

Данные и технологии. Веб-разработчики обычно перегружены ненужной информацией и перегружены огромным разнообразием доступных технологий. Watson помогает определить данные и технические решения, полезные для конкретного ИТ-проекта.
Медиа. Front-end разработчик отвечает за создание веб-сайта или приложения, которое будет иметь большой отклик в СМИ. Watson позволяет детально анализировать медиарынок и давать программисту точные ориентиры.
Видеорешения с искусственным интеллектом. Используя этот специальный инструмент, вы можете создать веб-сайт с более сильным вовлечением зрителей. В этом ИИ-решении применяется технология распознавания, чтобы улучшить процессы поиска и обнаружения контента с использованием автоматических метаданных.

Обработка естественного языка

Есть еще одна ветвь ИИ, которую стоит изучить и внедрить на практике фронтенд-разработчикам. Обработка естественного языка или NLP — это инструмент, который вы можете использовать для преобразования человеческого языка в компьютерный язык, независимо от того, произносятся ли слова или пишутся. Компьютеры год от года становятся все более «умными», поэтому крайне важно наладить эффективное взаимодействие между людьми и машинами.

НЛП очень важно для разработчиков интерфейсов, потому что оно помогает внедрить распознавание речи и чат-ботов на веб-сайты. Спрос на эти инструменты растет среди пользователей, заставляющих программистов изучать ИИ.

API веб-речи

Это современный сервис, который помогает разработчикам JavaScript включать определенные голосовые данные в веб-страницы. В настоящее время он работает только с двумя браузерами: Mozilla Firefox и Google Chrome. Web Speech API состоит из двух основных частей:

Синтез речи. Этот инструмент преобразует речь в письменный текст и наоборот. Он позволяет компьютерной программе считывать и анализировать текстовое содержание.
Распознавание речи. Этот инструмент включает функцию асинхронного распознавания речи. Компьютер и человек могут общаться друг с другом с помощью микрофона и динамиков устройства. Вы можете получить доступ к этому инструменту через интерфейс распознавания речи, чтобы улучшить веб-сайт.

Несмотря на бурное развитие обработки естественного языка, некоторые аспекты проблемы остаются нерешенными. Хотя этот инструмент успешно работает на английском языке, он неприменим для редко используемых языков.

NLP Architect от Intel AI Lab

Front-end разработчики, предпочитающие язык программирования Python, могут начать использовать NLP Architect. Эксперты Intel разработали эту библиотеку с открытым исходным кодом для обработки и преобразования человеческого языка, чтобы сделать его понятным для машин. Это еще один вариант, который может помочь вам создать инструмент связи между пользователями и компьютерами.

Этот модуль НЛП позволяет программистам применять алгоритмы разговорного ИИ для разработки умных чат-ботов. Это также помогает создавать алгоритмы ИИ для эффективного извлечения намерений и распознавания имен собственных.

Преимущества NLP-архитектора следующие: вы можете обучать существующие модели и использовать любые конкретные наборы данных; разрабатывать новые модели с нуля; интегрировать несколько разных модулей. Intel продолжает расширять функциональность этих сервисов искусственного интеллекта, поэтому в ближайшее время появятся новые расширенные обновления.

Последние мысли

Как фронтенд-разработчик, вы должны рассматривать разработку ИИ не как угрозу, а как возможность, которая может помочь вам построить отличную карьеру в ИТ-индустрии. Вы должны использовать ИИ как волшебную палочку, чтобы превратить трудоемкие задачи в автоматизированный процесс.

Сегодня ИИ является доминирующей тенденцией, которая сохранится в ближайшие несколько десятилетий. Если вы хотите добиться успеха, вам следует приобрести новые навыки в области машинного обучения, распознавания образов и обработки естественного языка.