Як штучний інтелект може бути корисним для розробки інтерфейсу

6

Front-end розробник — це супергерой, який вільно володіє html5, css3, JavaScript і знає все про GitHub, RequireJS, UglifyJS і Closure Compiler.

Також він може майстерно використовувати інструменти розробника браузера, такі як Dragonfly, і інструменти тестування, такі як Grunt. Здається, фронтенд-розробник — це геній, який щодня має справу з багатозадачністю і якому справді потрібна допомога.

Штучний інтелект – нове рішення, яке може змінити світ сучасного програмування. Сьогодні можливо інтегрувати алгоритми штучного інтелекту в кожен окремий процес розробки інтерфейсу та підвищити продуктивність. Давайте перевіримо, як ШІ приносить найбільшу користь.

Інструменти ШІ

Штучний інтелект – це широке визначення таких застосовних інструментів науки про дані, як:

  • Машинне навчання
  • Візуальне розпізнавання образів
  • Обробка природної мови

Усі ці інструменти надзвичайно корисні для інтерфейсної розробки. Вони дозволяють програмістам оптимізувати процеси та забезпечувати кращі результати. Фактично, in виводить інтерфейсну розробку на новий рівень ефективності, заощаджуючи багато часу.

Машинне навчання

Машинне навчання — це галузь інформатики, що швидко розвивається, яка надає комп'ютерам здатність навчатися, як і люди. Тоді як звичайні програми змушують комп’ютер виконувати команди в заданому напрямку, алгоритми машинного навчання допомагають комп’ютеру виконувати свої завдання без сторонньої допомоги. Насправді правильно створена комп’ютерна нейронна мережа в десятки разів розумніша за людську.

Кожен front-end розробник повинен постійно вдосконалювати свої навички JavaScript, якщо він хоче залишатися затребуваним спеціалістом у мінливих умовах ринку праці. Сьогодні все більше компаній шукають програмістів, які мають досвід побудови нейронних мереж. Якщо вам не вистачає знань у цій галузі, ви можете втратити чудову кар’єрну можливість.

Deeplearn.js

Отже, якщо ви ніколи раніше не працювали з розробкою алгоритму машинного навчання, ви можете почати з deeplearn.js. Це бібліотека апаратного прискореного машинного навчання з відкритим кодом, розроблена технологічним гігантом Google.

Використовуючи цей інструмент, можна отримати базові знання з машинного навчання та практично навчити нейронні мережі прямо в браузері. Немає потреби витрачати місяці на читання теоретичних матеріалів; ви можете побачити, як працює ШІ в режимі реального часу.

Немає місця для сумнівів, що deeplearn.js продемонструє всі переваги машинного навчання та його зростаючий потенціал. В результаті у вас з’являться свіжі ідеї та зміниться підхід до фронтенд розробки. Отримані навички допоможуть створювати сайти, які працюватимуть розумніше та швидше.

Pix2code

Дуже важливо розуміти, що майбутнє фронт-веб-розробки йде рука об руку з ШІ. Ймовірно, машинне навчання розвивається ще швидше.

Наприклад, Uizard Technologies — це компанія, яка розробила унікальне програмне забезпечення для перетворення зображень інтерфейсу користувача в код. Це працює як для веб-сайтів, так і для розробки мобільних додатків.

Pix2code дозволяє створити нейронну мережу, яка розглядає інтерфейс користувача як вхід, а код як вихід. Розробник може навчити цю розумну систему створювати код, який описує оптимальний дизайн інтерфейсу користувача. Насправді це допомагає охопити та проаналізувати складні дані тими способами, які виходять за межі людських можливостей та розуміння.

Програмне забезпечення Uizard створено на основі доменно-специфічної мови, яка допомагає розробити нейронну мережу навколо однієї цільової мови. Після цього він робить інтерфейс багатомовним. Такий підхід значно покращує процес машинного навчання.

Деякі експерти вважають, що існує великий ризик того, що такі програми, як Uizard Technologies, зможуть замінити людських інтерфейсних розробників. Однак ця різка зміна навряд чи відбудеться в найближчі 40 років. Сьогодні програмісти повинні об'єднати свої зусилля з інтелектуальним програмним забезпеченням для досягнення спільних цілей.

Sketch2code

Високотехнологічні компанії застосовують алгоритми ШІ в усіх можливих сферах. Airbnb використовував машинне навчання для розробки інструменту, який допомагає покращити командну роботу, полегшити дизайн продукту та зменшити навантаження на фронтенд-розробників.

Airbnb намагався знайти рішення, яке прискорить реалізацію проекту. Стандартний процес включав кілька етапів: вивчення ідеї дизайну, створення макета, проектування прототипу і, нарешті, розробка інтерфейсу.

Sketch2code дозволяє пропустити кілька кроків і почати працювати над розробкою інтерфейсу, щойно буде представлена ​​ідея дизайну. Члени команди можуть намалювати схематичне зображення веб-сторінки на дошці, а програмне забезпечення негайно перетворить його на код. Очевидно, що такий підхід значно економить час і полегшує роботу кожного члена команди.

Алгоритми машинного навчання можуть ідентифікувати та класифікувати будь-які символи, включаючи складні рукописні китайські та тайські букви. Тож не дивно, що він також може розпізнавати візерунки ескізів, намальованих руками.

Розробники Airbnb створили навчальний набір даних, використовуючи ескізи, намальовані різними членами команди. Компанія також використала алгоритми машинного навчання з відкритим вихідним кодом і видобула проміжний код. Це дозволило рендерити візуальні компоненти з платформи дизайну у веб-браузер.

Підводячи підсумок, Sketch2code ефективно працює в тих компаніях, які націлені на покрокову розробку продукту. Це допоможе вам створити шаблон кінцевого дизайну веб-сайту або додатка з надзвичайною швидкістю.

Візуальне розпізнавання образів

Більшість фронтенд-розробників мають застосовувати навички дизайну UI/UX. З цієї причини вони повинні знати, як поєднувати різні форми та кольори. Програмісти повинні розуміти, які візуальні елементи вибрати, щоб привернути увагу користувачів.

Використання штучного інтелекту в цій сфері обмежене, оскільки неможливо замінити креативність і талант людини. Проте є деякі основні процеси, які штучний інтелект може оптимізувати.

Наприклад, веб-програмістам доводиться витрачати багато часу на кадрування зображень, корекцію кольору та зміну розміру. Ці процеси вимагають автоматизації, а таке звичайне програмне забезпечення, як Photoshop, не впорається з цим завданням без допомоги людського ока та розуму. ШІ може впоратися з цим завданням швидко та легко.

Adobe Sensei

Це абсолютно нове програмне забезпечення, яке змінює світ дизайну UI/UX. Допомагає трансформувати малюнки та фотографії за допомогою візуального розпізнавання скоромовок. Adobe Sensei демонструє інноваційний підхід у трьох основних аспектах:

  • Творчий інтелект. Це програмне забезпечення має здатність розуміти мову зображень, фотографій і анімації навіть краще, ніж людське око. Ця програма бере на себе виконання повторюваних завдань, що дозволяє веб-розробнику зосередити свою увагу на творчих ідеях, а не на нудній рутині.
  • Контентний інтелект. Цей аспект пов’язаний із якістю та позицією вмісту зображення. Adobe Sensei має можливість автоматично вимірювати такі параметри, як глибина різкості, колірна гармонія, а також застосовувати правило третин. Це дуже корисно для front-end розробників, які не мають глибоких знань у мистецтві та дизайні.
  • Досвід інтелекту. Adobe все ще розробляє цей інструмент штучного інтелекту, але обіцяє, що він допоможе покращити дизайн UI/UX за кілька кліків. Це дозволить створювати найбільш релевантний, привабливий і точно персоналізований веб-контент у реальному часі. AI допоможе вам дізнатися про вподобання користувачів і створити найпривабливіший дизайн.
Ватсон

На ринку є багато технологічних компаній, які інвестують у ШІ та візуальне розпізнавання образів. Однак технологія IBM вважається однією з найпотужніших і ефективних. Watson — це сервіс, який дозволяє додавати теги, класифікувати та тренувати розпізнавання візуального вмісту простим способом.

Це інноваційне комп’ютерне програмне забезпечення доступне для широкого кола спеціалістів, у тому числі для розробників інтерфейсу. Це допомагає вивести роботу програміста на новий рівень.

  • Дані та технології. Веб-розробники зазвичай перевантажені непотрібною інформацією та переповнені великою різноманітністю доступних технологій. Watson допомагає визначити дані та технологічні рішення, корисні для конкретного ІТ-проекту.
  • ЗМІ. Фронт-енд-розробник відповідає за створення веб-сайту чи додатка, який матиме велике медіа-залучення. Watson дозволяє детально проаналізувати медіа-ринок і надати програмісту точні посібники.
  • AI Video рішення. Використовуючи цей спеціальний інструмент, ви можете створити веб-сайт із сильнішим залученням глядачів. Це рішення штучного інтелекту застосовує технологію розпізнавання, щоб покращити процеси пошуку та виявлення вмісту за допомогою автоматичних метаданих.
Обробка природної мови

Є ще одна гілка штучного інтелекту, яку фронтенд-розробникам варто вивчити та реалізувати на практиці. Обробка природної мови, або НЛП, — це інструмент, за допомогою якого можна перетворити людську мову на комп’ютерну, незалежно від того, вимовляються чи записуються слова. Комп’ютери з кожним роком стають все більш «розумними», тому вкрай важливо налагодити ефективну взаємодію між людьми та машинами.

NLP дуже важливий для інтерфейсних розробників, оскільки він допомагає інтегрувати розпізнавання мови та чат-ботів на веб-сайти. Попит на ці інструменти серед користувачів зростає, що змушує програмістів вивчати ШІ.

API веб-мовлення

Це сучасна служба, яка допомагає розробникам JavaScript включати певні голосові дані на веб-сторінки. Зараз він працює лише з двома браузерами: Mozilla Firefox і Google Chrome. Web Speech API складається з двох основних частин:

  • Синтез мовлення. Цей інструмент перетворює мовлення в письмовий текст і навпаки. Він дає змогу комп’ютерній програмі читати та аналізувати текстовий вміст.
  • Розпізнавання мовлення. Цей інструмент вмикає функцію асинхронного розпізнавання мовлення. Комп’ютер і людина можуть спілкуватися один з одним за допомогою мікрофона та динаміків пристрою. Ви можете отримати доступ до цього інструменту через інтерфейс розпізнавання мовлення, щоб покращити веб-сайт.

Незважаючи на швидкий розвиток обробки природної мови, деякі аспекти проблеми залишаються невирішеними. Хоча цей інструмент успішно працює англійською мовою, він не підходить для мов, які рідко використовуються.

Архітектор NLP від ​​Intel AI Lab

Front-end розробники, які віддають перевагу мові програмування Python, можуть почати використовувати NLP Architect. Фахівці Intel розробили цю бібліотеку з відкритим кодом для обробки та трансформації людських мов, щоб зробити її зрозумілою для машин. Це ще один варіант, який може допомогти вам створити інструмент спілкування між користувачами та комп’ютерами.

Цей модуль NLP дозволяє програмістам застосовувати розмовні алгоритми ШІ для розробки розумних чат-ботів. Це також допомагає створювати алгоритми штучного інтелекту для ефективного вилучення намірів і розпізнавання сутності власного імені.

Переваги NLP architect наступні: ви можете навчати існуючі моделі та використовувати будь-які конкретні набори даних; проектувати нові моделі з нуля; інтегрувати кілька різних модулів. Intel продовжує розширювати функціональні можливості цих служб штучного інтелекту, тому найближчим часом з’являться нові вдосконалені оновлення.

Заключні думки

Як інтерфейсний розробник, ви повинні розглядати розробку ШІ не як загрозу, а як можливість, яка може допомогти вам побудувати чудову кар’єру в ІТ-індустрії. Ви повинні використовувати ШІ як чарівну паличку, щоб перетворити трудомісткі завдання на автоматизований процес.

Сьогодні штучний інтелект є домінуючою тенденцією, яка збережеться в наступні кілька десятиліть. Якщо ви хочете досягти успіху, вам слід отримати нові навички в області машинного навчання, розпізнавання образів і обробки природної мови.

Цей веб -сайт використовує файли cookie, щоб покращити ваш досвід. Ми припустимо, що з цим все гаразд, але ви можете відмовитися, якщо захочете. Прийняти Читати далі