Måter AI kan være nyttig for front-end-utvikling

Front-end-utvikler er en superhelt, som er flytende i html5, css3, JavaScript og som kan alt om GitHub, RequireJS, UglifyJS og Closure Compiler.

Han kan også mesterlig bruke nettleserutviklerverktøyene som Dragonfly og testverktøy som Grunt. Det ser ut til at front-end-utvikleren er et geni, som takler multitasking hver dag og som virkelig trenger å få litt hjelp.

Kunstig intelligens er en ny løsning som kan endre verden av moderne programmering. I dag er det mulig å inkorporere AI-algoritmene i hver eneste prosess av front-end-utviklingen og øke produktiviteten. La oss sjekke måtene AI gir de fleste fordelene på.

AI-verktøy

Kunstig intelligens er en bred definisjon av slike anvendelige datavitenskapelige verktøy som:

• Maskinlæring
• Visuell mønstergjenkjenning
• Naturlig språkbehandling

Alle disse verktøyene er ekstremt nyttige for frontend-utvikling. De lar programmerere optimalisere prosesser og levere bedre resultater. Faktisk bringer in frontend-utviklingen til neste effektivitetsnivå, samtidig som du sparer mye tid.

Maskinlæring

Maskinlæring er et raskt voksende felt innen informatikk, som gir datamaskiner en evne til å lære, akkurat som mennesker. Mens vanlige programmer får datamaskinen til å kjøre kommandoene i en bestemt retning, hjelper maskinlæringsalgoritmer en datamaskin til å utføre oppgavene sine uten hjelp utenfra. Faktisk er et riktig utformet nevralt datamaskinnettverk dusin ganger smartere enn et menneskes.

Hver front-end-utvikler bør kontinuerlig forbedre JavaScript-ferdighetene sine, hvis han ønsker å forbli etterspurt spesialist i et skiftende arbeidsmarkedsforhold. I dag leter flere og flere bedrifter etter programmererne, som har erfaring med bygging av nevrale nettverk. Hvis du har mangel på kunnskap på dette feltet, kan du gå glipp av en stor karrieremulighet.

Deeplearn.js

Så hvis du aldri har jobbet med utviklingen av maskinlæringsalgoritmer før, kan du begynne med å bruke deeplearn.js. Det er et åpen kildekode maskinvareakselerert maskinlæringsbibliotek designet av teknologigiganten Google.

Ved å bruke dette verktøyet er det mulig å få grunnleggende kunnskap om maskinlæring og praktisk trene de nevrale nettverkene direkte i en nettleser. Det er ikke nødvendig å bruke måneder på å lese teoretisk materiale; du kan se hvordan AI fungerer i sanntidsmodus.

Det er ingen tvil om at deeplearn.js vil vise deg alle fordelene med maskinlæring og dets voksende potensial. Som et resultat vil du komme med de friske ideene og endre tilnærmingen din til frontend-utviklingen. Oppnådde ferdigheter vil bidra til å designe nettsider, som vil fungere smartere og raskere.

Pix2-kode

Det er veldig viktig å forstå at fremtiden til front-webutvikling går hånd i hånd med AI. Sannsynligvis utvikler maskinlæring seg enda raskere.

For eksempel er Uizard Technologies et selskap som utviklet unik programvare for å transformere brukergrensesnittbildene til kode. Det fungerer for både nettsteder og mobilapper.

Pix2code gjør det mulig å lage et nevralt nettverk, som vurderer et brukergrensesnitt som en inngang, og koden som en utgang. Utvikler kan trene dette smarte systemet til å produsere koden, som beskriver den optimale brukergrensesnittdesignen. Faktisk hjelper det å nå og analysere de komplekse dataene på de måtene som er utenfor menneskets evner og forståelse.

Uizard-programvaren er bygget rundt Domain Specific Language, som hjelper til med å designe et nevralt nettverk rundt ett målspråk. Deretter gjør det et grensesnitt flerspråklig. Denne tilnærmingen forbedrer maskinlæringsprosessen betydelig.

Noen eksperter mener at det er en stor risiko for at programmer som Uizard Technologies vil kunne erstatte de menneskelige frontend-utviklerne. Imidlertid er denne dramatiske endringen usannsynlig i løpet av de nærmeste 40 årene. I dag bør programmerere forene innsatsen med den intelligente programvaren for å nå de felles målene.

Sketch2code

Høyteknologiske selskaper bruker AI-algoritmer på alle mulige områder. Airbnb brukte maskinlæring for å designe et verktøy, som bidrar til å forbedre teamarbeid, forenkle produktdesign og redusere front-end-utviklernes arbeidsmengde.

Airbnb slet med å finne en løsning som vil fremskynde prosjektimplementeringen. Standardprosessen inkluderte en rekke stadier: en utforskning av designideer, en mockup-oppretting, en prototypedesign og til slutt, front-end-utvikling.

Sketch2code gjør det mulig å hoppe over de få trinnene og begynne å jobbe med frontend-utvikling så snart designideen er presentert. Teammedlemmer kan tegne skjematisk bilde av nettsiden på tavlen, og programvare vil umiddelbart transformere den til koden. Åpenbart sparer denne tilnærmingen mye tid og letter arbeidet for hvert teammedlem.

Maskinlæringsalgoritmer kan identifisere og klassifisere alle symboler, inkludert sofistikerte håndskrevne kinesiske og thailandske bokstaver. Så det er ikke en overraskelse at den også kan gjenkjenne mønstrene til skissene tegnet av hender.

Airbnb-utviklere laget et treningssett med data ved å bruke skisser tegnet av de forskjellige teammedlemmene. Selskapet brukte også maskinlæringsalgoritmene med åpen kildekode og hentet ut mellomkoden. Det tillot å gjengi de visuelle komponentene fra en designplattform til en nettleser.

For å konkludere, fungerer Sketch2code effektivt i de selskapene som er fokusert på trinn-for-trinn produktutvikling. Det vil hjelpe deg å lage en mal for det endelige nettstedet eller app-designet med ekstrem hastighet.

Visuell mønstergjenkjenning

De fleste av front-end-utviklerne må bruke UI/UX-designferdigheter. Av denne grunn bør de vite hvordan de skal blande de forskjellige formene og fargene. Programmerere bør forstå hvilke visuelle elementer de skal velge for å fange brukernes oppmerksomhet.

Bruken av AI er begrenset på dette feltet, fordi det er umulig å erstatte menneskets kreativitet og talent. Det er imidlertid noen grunnleggende prosesser som AI kan optimalisere.

For eksempel må nettprogrammerere bruke mye tid på bilders beskjæring, fargekorrigering og størrelsesjustering. Disse prosessene krever automatisering, mens en slik vanlig programvare som Photoshop ikke er i stand til å håndtere denne oppgaven uten hjelp fra et menneskelig øye og sinn. AI kan takle denne utfordringen raskt og enkelt.

Adobe Sensei

Dette er helt ny programvare, som endrer verden av UI/UX-design. Det hjelper å transformere bilder og bilder ved å bruke den visuelle mønstergjenkjenningen. Adobe Sensei demonstrerer en innovativ tilnærming i tre grunnleggende aspekter:

• Kreativ intelligens. Denne programvaren har en evne til å forstå språket til bilder, bilder og animasjoner enda bedre enn det menneskelige øye gjør. Dette programmet tar på seg selv å utføre de repeterende oppgavene, som lar en nettutvikler fokusere sin oppmerksomhet på kreative ideer, ikke en kjedelig rutine.
• Innholdsintelligens. Dette aspektet handler om bildeinnholdets kvalitet og posisjon. Adobe Sensei har muligheten til automatisk å måle parametere som dybdeskarphet, fargeharmoni samt bruke en tredjedelsregel. Det er veldig nyttig for front-end-utviklerne, som ikke har dyp kunnskap innen kunst og design.
• Opplev intelligens. Adobe utvikler fortsatt dette AI-verktøyet, men lover at det vil bidra til å forbedre UI/UX-design med få klikk. Det vil gjøre det mulig å lage det mest relevante, engasjerende og nøyaktig tilpassede nettinnholdet i sanntid. AI vil hjelpe deg å lære brukernes preferanser og lage det mest tiltalende designet.

Watson

Det er mange av teknologiselskapene på markedet som investerer i kunstig intelligens og visuell mønstergjenkjenning. Imidlertid regnes IBMs teknologi som en av de kraftigste og mest effektive. Watson er en tjeneste som tillater tagging, klassifisering og opplæring av visuelt innholdsgjenkjenning på en enkel måte.

Denne innovative dataprogramvaren er tilgjengelig for et bredt spekter av spesialister, inkludert front-end-utviklere. Det hjelper å bringe programmererjobben til neste nivå.

• Data og teknologi. Webutviklere er vanligvis overbelastet med unødvendig informasjon og overveldet av det store utvalget av tilgjengelige teknologier. Watson hjelper til med å identifisere data- og teknologiløsningene, som er nyttige for et konkret IT-prosjekt.
• Media. Front-end utvikler er ansvarlig for å lage nettsiden eller appen, som vil ha et stort medieengasjement. Watson lar analysere mediemarkedet i detaljer og gi en programmerer de nøyaktige veiledningene.
• AI-videoløsninger. Ved å bruke dette spesifikke verktøyet kan du bygge et nettsted med et sterkere seerengasjement. Denne AI-løsningen bruker en gjenkjenningsteknologi for å forbedre innholdssøk og oppdagelsesprosesser ved hjelp av automatiske metadata.

Naturlig språkbehandling

Det er enda en gren av AI, som front-end-utviklere bør lære og implementere i praksis. Naturlig språkbehandling eller NLP er et verktøy som du kan bruke til å transformere menneskelig språk til dataspråk, enten ord er talt eller skrevet. Datamaskiner blir mer og mer «intelligente» år for år, så det er ekstremt viktig å etablere effektiv interaksjon mellom mennesker og maskiner.

NLP er veldig viktig for front-end-utviklere, fordi det hjelper å inkorporere talegjenkjenning og chat-bots på nettsidene. Etterspørselen etter disse verktøyene vokser blant brukerne og tvinger programmerere til å lære AI.

Web Speech API

Dette er en moderne tjeneste som hjelper JavaScript-utviklerne med å inkorporere spesifikke taledata på nettsidene. Foreløpig fungerer det bare med to nettlesere: Mozilla Firefox og Google Chrome. Web Speech API består av to hoveddeler:

• Talesyntese. Dette verktøyet forvandler talen til den skrevne teksten og omvendt. Det gjør det mulig for et dataprogram å lese opp og analysere tekstinnholdet.
• Talegjenkjenning. Dette verktøyet slår på funksjonen for asynkron talegjenkjenning. Datamaskin og menneske kan kommunisere med hverandre ved hjelp av enhetens mikrofon og høyttalere. Du kan få tilgang til dette verktøyet via talegjenkjenningsgrensesnittet for å forbedre et nettsted.

Til tross for den raske utviklingen av naturlig språkbehandling, forblir noen aspekter ved problemet uløst. Selv om dette verktøyet fungerer på engelsk, er det ikke aktuelt for de sjelden brukte språkene.

NLP-arkitekt av Intel AI Lab

Front-end utviklere, som foretrekker Python programmeringsspråk, kan begynne å bruke NLP Architect. Intels eksperter utviklet dette åpen kildekode-biblioteket for å behandle og transformere menneskers språk for å gjøre det forståelig for maskiner. Dette er et annet alternativ som kan hjelpe deg med å lage et verktøy for kommunikasjon mellom brukere og datamaskiner.

Denne NLP-modulen lar programmerere bruke samtale-AI-algoritmer for å designe de smarte Chat-botene. Det hjelper også å lage AI-algoritmer for effektiv intensjonsutvinning og gjenkjennelse av egennavn.

Fordelene med NLP-arkitekten er følgende: du kan trene de eksisterende modellene og bruke alle spesifikke datasett; designe nye modeller fra bunnen av; integrere noen forskjellige moduler. Intel fortsetter å utvide funksjonaliteten til disse AI-tjenestene, så nye avanserte oppdateringer kommer i nærmeste fremtid.

Siste tanker

Som front-end-utvikler bør du vurdere AI-utvikling ikke som en trussel, men som en mulighet, som kan hjelpe deg med å bygge en flott karriere i IT-bransjen. Du bør bruke AI som en tryllestav for å forvandle de tidkrevende oppgavene til en automatisert prosess.

I dag er AI en dominerende tendens, som vil fortsette i de neste tiårene. Hvis du ønsker å lykkes, bør du tilegne deg nye ferdigheter innen maskinlæring, mønstergjenkjenning og naturlig språkbehandling.