Sätt AI kan vara till hjälp för front-end-utveckling

11

Front-end-utvecklare är en superhjälte, som är flytande i html5, css3, JavaScript och som kan allt om GitHub, RequireJS, UglifyJS och Closure Compiler.

Han kan också mästerligt använda webbläsarens utvecklarverktyg som Dragonfly och testverktyg som Grunt. Det verkar som att front-end-utvecklaren är ett geni, som hanterar multitasking varje dag och som verkligen behöver få lite hjälp.

Artificiell intelligens är en ny lösning som kan förändra världen av modern programmering. Idag är det möjligt att införliva AI-algoritmerna i varje enskild process av front-end-utvecklingen och förbättra produktiviteten. Låt oss kolla på vilka sätt AI ger flest fördelar.

AI-verktyg

Artificiell intelligens är en bred definition av sådana tillämpliga datavetenskapliga verktyg som:

  • Maskininlärning
  • Visuell mönsterigenkänning
  • Naturlig språkbehandling

Alla dessa verktyg är extremt användbara för frontend-utveckling. De tillåter programmerare att optimera processer och leverera bättre resultat. Faktum är att in tar front-end-utvecklingen till nästa effektivitetsnivå, samtidigt som man sparar mycket tid.

Maskininlärning

Maskininlärning är ett snabbt växande område inom datavetenskap, som ger datorer en förmåga att lära sig, precis som människor. Medan vanliga program får datorn att köra kommandona i en riktning, hjälper maskininlärningsalgoritmer en dator att utföra sina uppgifter utan hjälp utifrån. Faktum är att ett korrekt utformat neuralt nätverk för datorn är dussin gånger smartare än en människas.

Varje front-end-utvecklare bör kontinuerligt förbättra sina JavaScript-kunskaper om han vill förbli efterfrågad specialist på föränderliga arbetsmarknadsförhållanden. Idag söker fler och fler företag efter programmerarna, som har erfarenhet av att bygga upp neurala nätverk. Om du har brist på kunskap inom detta område kan du missa en stor karriärmöjlighet.

Deeplearn.js

Så om du aldrig har arbetat med utvecklingen av maskininlärningsalgoritmen tidigare, kan du börja med att använda deeplearn.js. Det är ett maskinvaruaccelererat maskininlärningsbibliotek med öppen källkod designat av teknikjätten Google.

Med detta verktyg är det möjligt att få grundläggande kunskaper i maskininlärning och praktiskt träna de neurala nätverken direkt i en webbläsare. Det finns ingen anledning att spendera månader på att läsa teoretiskt material; du kan se hur AI fungerar i realtidsläge.

Det finns inget utrymme för tvivel om att deeplearn.js kommer att visa dig alla fördelar med maskininlärning och dess växande potential. Som ett resultat kommer du att komma med nya idéer och ändra din inställning till frontend-utvecklingen. Erhållna färdigheter kommer att hjälpa till att designa webbplatser, som kommer att fungera smartare och snabbare.

Pix2-kod

Det är verkligen viktigt att förstå att framtiden för frontweb-utveckling går hand i hand med AI. Förmodligen utvecklas maskininlärning ännu snabbare.

Till exempel är Uizard Technologies ett företag som designat unik programvara för att omvandla användargränssnittsbilder till kod. Det fungerar för både webbplatser och mobilappsutveckling.

Pix2code gör det möjligt att skapa ett neuralt nätverk, som betraktar ett användargränssnitt som en ingång och koden som en utgång. Utvecklaren kan träna detta smarta system för att producera koden, som beskriver den optimala användargränssnittsdesignen. I själva verket hjälper det att nå och analysera komplexa data på de sätt som ligger bortom mänskliga förmågor och förståelse.

Uizard-mjukvaran är uppbyggd kring det domänspecifika språket, som hjälper till att designa ett neuralt nätverk runt ett målspråk. Därefter gör det ett gränssnitt flerspråkigt. Detta tillvägagångssätt förbättrar avsevärt maskininlärningsprocessen.

Vissa experter tror att det finns en stor risk att program som Uizard Technologies kommer att kunna ersätta mänskliga front-end-utvecklare. Denna dramatiska förändring är dock osannolik inom de närmaste 40 åren. Idag bör programmerare förena sina ansträngningar med den intelligenta mjukvaran för att nå de gemensamma målen.

Sketch2code

Högteknologiska företag tillämpar AI-algoritmer på alla möjliga områden. Airbnb använde maskininlärning för att designa ett verktyg som hjälper till att förbättra teamarbetet, underlätta produktdesignen och minska front-end-utvecklarnas arbetsbelastning.

Airbnb kämpade för att hitta en lösning som kommer att påskynda genomförandet av projektet. Standardprocessen inkluderade många steg: en utforskning av designidéer, en mockup-skapande, en prototypdesign och slutligen front-end-utveckling.

Sketch2code gör det möjligt att hoppa över de få stegen och börja arbeta med frontend-utveckling så fort designidén har presenterats. Teammedlemmar kan rita en schematisk bild av webbsidan på whiteboarden, och programvaran omvandlar den omedelbart till koden. Uppenbarligen sparar detta tillvägagångssätt mycket tid och underlättar arbetet för varje gruppmedlem.

Maskininlärningsalgoritmer kan identifiera och klassificera alla symboler, inklusive sofistikerade handskrivna kinesiska och thailändska bokstäver. Så det är inte en överraskning att den också kan känna igen mönstren på skisserna ritade av händer.

Airbnb-utvecklare skapade en utbildningsuppsättning med data med hjälp av skisser ritade av de olika teammedlemmarna. Företaget använde också maskininlärningsalgoritmer med öppen källkod och extraherade mellanhandskoden. Det gjorde det möjligt att rendera de visuella komponenterna från en designplattform till en webbläsare.

Avslutningsvis fungerar Sketch2code effektivt i de företag som är fokuserade på steg-för-steg produktutveckling. Det hjälper dig att skapa en mall för den slutliga webb- eller appdesignen med extrem hastighet.

Visuell mönsterigenkänning

De flesta av front-end-utvecklarna måste tillämpa färdigheter i UI/UX-design. Av denna anledning bör de veta hur man blandar olika former och färger. Programmerare bör förstå vilka visuella element de ska välja för att fånga användarnas uppmärksamhet.

Användningen av AI är begränsad inom detta område, eftersom det är omöjligt att ersätta människans kreativitet och talang. Det finns dock några grundläggande processer som AI kan optimera.

Webbprogrammerare måste till exempel lägga mycket tid på bilders beskärning, färgkorrigering och storleksändring. Dessa processer kräver automatisering, medan en sådan vanlig programvara som Photoshop inte kan hantera denna uppgift utan hjälp av ett mänskligt öga och sinne. AI kan hantera denna utmaning snabbt och enkelt.

Adobe Sensei

Detta är helt ny programvara som förändrar världen av UI/UX-design. Det hjälper till att förvandla bilder och foton med hjälp av visuell mönsterigenkänning. Adobe Sensei visar ett innovativt tillvägagångssätt i tre grundläggande aspekter:

  • Kreativ intelligens. Den här programvaran har en förmåga att förstå språket för bilder, foton och animationer ännu bättre än det mänskliga ögat gör. Detta program tar på sig att utföra de repetitiva uppgifterna, vilket låter en webbutvecklare fokusera sin uppmärksamhet på kreativa idéer, inte en tråkig rutin.
  • Innehållsintelligens. Denna aspekt handlar om bildinnehållets kvalitet och position. Adobe Sensei har möjlighet att automatiskt mäta sådana parametrar som skärpedjup, färgharmoni samt tillämpa en tredjedelsregel. Det är mycket användbart för front-end-utvecklarna, som inte har djup kunskap inom konst och design.
  • Upplev intelligens. Adobe utvecklar fortfarande detta AI-verktyg, men lovar att det kommer att hjälpa till att förbättra UI/UX-designen med några få klick. Det kommer att göra det möjligt att skapa det mest relevanta, engagerande och exakt anpassade webbinnehållet i realtid. AI hjälper dig att lära dig användarnas preferenser och skapa den mest tilltalande designen.
Watson

Det finns många teknikföretag på marknaden som investerar i AI och i visuell mönsterigenkänning. IBMs teknologi anses dock vara en av de mest kraftfulla och effektiva. Watson är en tjänst som möjliggör taggning, klassificering och träning av visuellt innehållsigenkänning på ett enkelt sätt.

Denna innovativa datorprogramvara är tillgänglig för ett brett spektrum av specialister, inklusive front-end-utvecklare. Det hjälper till att ta programmerarjobbet till nästa nivå.

  • Data och teknik. Webbutvecklare är vanligtvis överbelastade med onödig information och överväldigade av den stora variationen av tillgängliga tekniker. Watson hjälper till att identifiera data och tekniska lösningar som är användbara för ett konkret IT-projekt.
  • Media. Front-end-utvecklare är ansvarig för skapandet av webbplatsen eller appen, som kommer att ha ett stort mediaengagemang. Watson gör det möjligt att analysera mediemarknaden i detaljer och ge en programmerare de exakta guiderna.
  • AI-videolösningar. Med det här specifika verktyget kan du bygga en webbplats med ett starkare tittarsengagemang. Denna AI-lösning tillämpar en igenkänningsteknik för att förbättra processerna för innehållssökning och upptäckt med automatisk metadata.
Naturlig språkbehandling

Det finns ytterligare en gren av AI, som front-end-utvecklare bör lära sig och implementera i praktiken. Naturlig språkbehandling eller NLP är ett verktyg som du kan använda för att omvandla mänskligt språk till datorspråk, oavsett om ord talas eller skrivs. Datorer blir mer och mer "intelligenta" år för år, så det är oerhört viktigt att etablera effektiv interaktion mellan människor och maskiner.

NLP är mycket viktigt för frontend-utvecklare, eftersom det hjälper till att införliva taligenkänning och chat-bots på webbplatserna. Efterfrågan på dessa verktyg ökar bland användarna och tvingar programmerare att lära sig AI.

Web Speech API

Detta är en modern tjänst som hjälper JavaScript-utvecklare att införliva specifik röstdata på webbsidorna. För närvarande fungerar det bara med två webbläsare: Mozilla Firefox och Google Chrome. Web Speech API består av två huvuddelar:

  • Talsyntes. Detta verktyg förvandlar talet till den skrivna texten och vice versa. Det gör det möjligt för ett datorprogram att läsa upp och analysera textinnehållet.
  • Taligenkänning. Det här verktyget aktiverar den asynkrona taligenkänningsfunktionen. Dator och människa kan kommunicera med varandra med hjälp av enhetens mikrofon och högtalare. Du kan komma åt det här verktyget via gränssnittet för taligenkänning för att förbättra en webbplats.

Trots den snabba utvecklingen av den naturliga språkbehandlingen förblir vissa aspekter av problemet olösta. Även om det här verktyget fungerar framgångsrikt på engelska, är det inte tillämpligt för de sällan använda språken.

NLP-arkitekt från Intel AI Lab

Front-end-utvecklare, som föredrar Python-programmeringsspråket, kan börja använda NLP Architect. Intels experter designade detta bibliotek med öppen källkod för att bearbeta och transformera människors språk för att göra det begripligt för maskiner. Detta är ett annat alternativ som kan hjälpa dig att skapa ett verktyg för kommunikation mellan användare och datorer.

Den här NLP-modulen låter programmerare använda AI-algoritmer för konversation för att designa smarta Chat-bots. Det hjälper också till att skapa AI-algoritmer för effektiv avsiktsextraktion och igenkänning av egennamn.

Fördelarna med NLP-arkitekt är följande: du kan träna de befintliga modellerna och använda alla specifika datamängder; designa nya modeller från grunden; integrera några olika moduler. Intel fortsätter att utöka funktionaliteten för dessa AI-tjänster, så nya avancerade uppdateringar kommer inom den närmaste framtiden.

Slutgiltiga tankar

Som front-end-utvecklare bör du inte betrakta AI-utveckling som ett hot, utan som en möjlighet, som kan hjälpa dig att bygga en fantastisk karriär inom IT-branschen. Du bör använda AI som en trollstav för att omvandla de tidskrävande uppgifterna till en automatiserad process.

Idag är AI en dominerande tendens, som kommer att fortsätta under de närmaste decennierna. Om du vill bli framgångsrik bör du skaffa dig nya färdigheter inom områdena maskininlärning, mönsterigenkänning och naturlig språkbehandling.

This website uses cookies to improve your experience. We'll assume you're ok with this, but you can opt-out if you wish. Accept Read More