A medida que el mundo de la tecnología continúa evolucionando a un ritmo increíble, no sorprende que la Inteligencia Artificial (IA) se haya convertido en una parte integral de la industria. Las herramientas basadas en IA se han convertido en utilidades omnipresentes para desarrolladores de una amplia gama de industrias. Desde la automatización de tareas mundanas hasta la creación de aplicaciones de vanguardia, las herramientas de IA para desarrolladores han revolucionado la forma en que ejecutamos tareas relacionadas con la codificación y el desarrollo web.
Pero con tantas herramientas de IA disponibles , puede resultar abrumador elegir los mejores para sus necesidades específicas. Es por eso que hemos seleccionado una lista de las mejores herramientas de IA para que los desarrolladores las prueben en 2023. Así que profundicemos y descubramos las mejores herramientas de IA que lo ayudarán a llevar sus habilidades de desarrollo al siguiente nivel.
Las mejores herramientas de IA para desarrollo y codificación (2023)
Con tantas herramientas de IA disponibles, puede resultar difícil para los desarrolladores saber por dónde empezar. Es por eso que hemos compilado una lista de las 8 mejores herramientas de inteligencia artificial para desarrolladores en 2023. Ya sea que esté buscando herramientas de inteligencia artificial para codificación, herramientas de inteligencia artificial para desarrollo web o cualquier otra necesidad de desarrollo, lo tenemos cubierto.
1. TensorFlow
TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por Google. Está diseñado para facilitar a los desarrolladores la creación y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para una variedad de tareas, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y más. TensorFlow admite una amplia variedad de plataformas, incluidas computadoras de escritorio, servidores y dispositivos móviles. También incluye una variedad de API de alto nivel para crear y entrenar redes neuronales, así como API de nivel inferior para casos de uso más avanzados.
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2. PyTorch
PyTorch es otro marco de aprendizaje automático de código abierto que ha ganado popularidad en los últimos años. Es conocido por su facilidad de uso y flexibilidad, y puede utilizarse para una variedad de tareas, incluida la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje por refuerzo. PyTorch admite gráficos de cálculo dinámico, lo que permite arquitecturas de modelos flexibles y una depuración más sencilla. Para los desarrolladores que ya dominan la codificación Python, esta plataforma ofrece una experiencia fácil de usar.
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3. OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision) es una biblioteca de programación f Funciones dirigidas principalmente a la visión por computadora en tiempo real. Se puede utilizar para procesar imágenes y vídeos, detectar objetos y rostros, y mucho más. OpenCV incluye una variedad de algoritmos y herramientas para el procesamiento de imágenes, así como soporte para modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Alberga una gran biblioteca desarrollada en lenguaje C, lo que la hace altamente portátil en una amplia gama de plataformas, desde PowerPC Mac hasta incluso perros robóticos, según afirma.
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4. Keras
Keras es una API de redes neuronales de alto nivel escrita en Python. Está diseñado para facilitar a los desarrolladores la creación y experimentación con diferentes arquitecturas de redes neuronales, y se puede utilizar tanto con TensorFlow como con PyTorch. Keras incluye una variedad de capas prediseñadas para crear redes neuronales y herramientas para entrenar y evaluar modelos. Los modelos creados con Keras se pueden exportar y utilizar fácilmente en una variedad de plataformas, incluidos navegadores web y sistemas operativos Android e iOS.
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5. Rasa
Rasa es un marco de código abierto para crear asistentes virtuales y chatbots con IA conversacionales. Proporciona herramientas y bibliotecas para desarrollar chatbots que puedan comprender entradas de lenguaje natural, llevar a cabo conversaciones y proporcionar respuestas relevantes. Rasa se basa en Python y se puede integrar con una variedad de otras tecnologías, como marcos de aprendizaje automático como TensorFlow y scikit-learn. Incluso es compatible con plataformas de mensajería como Facebook Messenger y Slack.
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6. Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI es una colección de servicios de IA que se pueden utilizar para crear aplicaciones inteligentes, como Azure Machine Learning, Cognitive Services y Bot Services. Incluye servicios para procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y más. Además de esto, incluso proporciona herramientas para crear modelos personalizados de aprendizaje automático. Azure AI también incluye herramientas para la preparación de datos, entrenamiento de modelos e implementación de modelos, así como características para monitorear el rendimiento del modelo y detectar anomalías.
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7. IBM Watson
IBM Watson es un conjunto de herramientas y servicios basados en IA que se pueden utilizar para crear aplicaciones inteligentes. Está construido sobre IBM Cloud, que proporciona una infraestructura escalable y segura para alojar aplicaciones de IA. Incluye servicios para la naturaleza. Procesamiento del lenguaje, conversión de voz a texto, reconocimiento visual y más. Watson también incluye herramientas para crear modelos personalizados de aprendizaje automático, así como modelos prediseñados que se pueden utilizar para casos de uso comunes.
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8. NVIDIA CUDA
NVIDIA CUDA es una plataforma informática paralela y un modelo de programación que permite a los desarrolladores acelerar sus aplicaciones aprovechando la potencia de las GPU NVIDIA. Se puede utilizar para acelerar una amplia gama de tareas informáticas intensivas, como el aprendizaje automático, la informática científica y más. CUDA incluye una variedad de bibliotecas y API para desarrollar aplicaciones y herramientas aceleradas por GPU para optimizar el rendimiento. CUDA permite a los desarrolladores escribir código en C, C++ y Fortran y ejecutarlo en la GPU junto con el código de la CPU, lo que permite descargar tareas de cálculo intensivo a la GPU para un procesamiento más rápido.
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Descubra el poder de la IA en el desarrollo y la codificación webExplore un mundo de herramientas de IA para desarrolladores, cada una con fortalezas y debilidades únicas. Estos poderosos recursos le permiten desbloquear infinitas posibilidades en su viaje de codificación. Dependiendo de las necesidades específicas de un proyecto, los desarrolladores pueden optar por utilizar una o una combinación de estas herramientas.
Nuestro equipo de desarrolladores prospera con TensorFlow y PyTorch, una herramienta de inteligencia artificial invaluable. Su interfaz fácil de usar, aceleración de GPU, ecosistema extenso y comunidad vibrante nos permiten crear prototipos, optimizar e implementar modelos complejos de aprendizaje profundo con facilidad. Estas son nuestras principales recomendaciones para el desarrollo de IA.
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