人們正在進(jìn)入“軟件2.0”時代。諸如人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和高級分析等技術(shù)，改變了開發(fā)人員設(shè)計(jì)智能軟件的方式——不僅是使用計(jì)算機(jī)的方式，還有與人類智能協(xié)作的方式。

如今，所有智能手機(jī)、智能電視、汽車和電子游戲都裝載了人工智能。例如，Siri可以給人們指路去最近的加油站，特斯拉利用人工智能和大數(shù)據(jù)使自動駕駛汽車的想法成為現(xiàn)實(shí)。根據(jù)《財(cái)富》雜志發(fā)表的一篇文章，人工智能現(xiàn)在還可以閱讀人的想法，并通過解讀大腦信號將其轉(zhuǎn)化為圖像。

可以說，人工智能無處不在。那么，你打算為你的人工智能項(xiàng)目做什么?你開始計(jì)劃和編碼了嗎?如果答案是肯定的，那么在開始人工智能APP開發(fā)之前，不妨先看看下文的一些建議。

人工智能APP開發(fā) TIPS

開發(fā)人工智能APP，Python、Lisp、Java和Prolog等語言是最受歡迎的。

尤其是Python，由于其簡單的語法、大量的庫和工具以及操作系統(tǒng)支持，被用作大多數(shù)支持人工智能的APP和軟件的基礎(chǔ)語言。

為了人工智能APP的開發(fā)成功，建議使用一些有用的工具來簡化開發(fā)，如Django,、Flask、NumPy、Matplotlib、wxWidgets、PyQt、OpenStack、Pandas、Scikit、Theano、AIMA、pyDatalog、SimpleAI、EasyAi、PyBrain、MDP、Scikit、PyML等。

對于AI和ML開發(fā)人員來說，為他們的APP想出一個吸引人的名字是很重要的。亞馬遜想出了Alexa，蘋果想出了Siri，谷歌推出了谷歌翻譯。所以，先為你的人工智能APP想一個獨(dú)一無二的名字吧。

接下來，選擇Python支持的IDE和代碼編輯器?？梢赃x擇Sublime Text 3、GNU Emacs、Eclipse+Pydev、Atom、Vi/Vim、Visual Studio IDE或Pycharm IDE。

Sublime Text 3

傳送門：https://www.sublimetext.com/3

建議使用Sublime Text 3開發(fā)人工智能APP。這是一個功能豐富的代碼編輯器，具有令人驚艷的高級功能，如快速快捷方式/搜索、拆分結(jié)束、無干擾書寫模式、命令調(diào)色板，并支持所有平臺，當(dāng)然其優(yōu)點(diǎn)不止如此。

在桌面上創(chuàng)建一個python文件“xyz.py”。如果使用的是MacOS系統(tǒng)，請使用終端命令：

cd Desktop 
 
touch xyz.py 

用代碼編輯器打開xyz.py文件，并在系統(tǒng)中編寫以下命令：

第一步

Import random 

第二步

answers = [ ‘I did not understand what you just said’, 
 
‘It doesn\’t look like anything to me’, 
 
‘I don\’t know, whatever’] 

接著，在編碼中添加循環(huán)的主要部分。

while True: 
 
user_input = input (“>>>”) 
 
if user_input . lower() == ‘hi’ : 
 
print(“Hello”) 
 
else: 
 
print (random.choice(answers)) 

優(yōu)秀的人工智能編碼需要什么?

在編碼環(huán)境中，真正需要的東西因人而異。但是，擁有一組核心功能將使編碼任務(wù)變得更容易。以下是人工智能編碼應(yīng)考慮的要點(diǎn)：

數(shù)據(jù)檢查

AI和ML模型會反映它們是如何進(jìn)行運(yùn)算的，因此應(yīng)反復(fù)分析原始數(shù)據(jù)以盡可能了解輸入數(shù)據(jù)。檢查數(shù)據(jù)是否有任何錯誤值、缺少值或錯誤標(biāo)簽。假設(shè)APP將用于計(jì)算所有年齡段，但只提供了45歲以下的人的數(shù)據(jù)，又或者APP將用于一年左右的假期，但只提供了冬季的數(shù)據(jù)，后果不堪設(shè)想。因此要確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。

以用戶為中心

使用適當(dāng)?shù)墓δ茉O(shè)計(jì)APP，以獲得更好的清晰度和控制力。檢查編程模型中的任何功能是否不必要或冗余。嘗試使用極簡模型來滿足用戶的偏好。

使用Python字典以在人工智能應(yīng)用中更好地編碼

Python中的字典用于存儲數(shù)據(jù)。它是一組鍵值，其中每個鍵值都是唯一的，提供了在Python中存儲數(shù)據(jù)的有用方法。通常，存儲在Python字典中的數(shù)據(jù)與用戶ID或用戶配置文件中包含的信息相關(guān)。它在數(shù)據(jù)存儲的人工智能APP開發(fā)中起著重要作用。來看看包含太多if/else子句的編碼示例：

if name == "Mary": 
 
print "This is Mary, she is a dancer" 
 
elif name == "Shaina": 
 
print "This is Shaina, she is an engineer" 
 
elif name == "Tim": 
 
print "This is Tim, he is a doctor" 
 
使用Python字典編寫以下代碼： 
 
name_job_dict = { 
 
"Mary": "This is Mary, she is a dancer", 
 
"Shaina": "This is Shaina, she is an engineer", 
 
"Tim": "This is Tim, he is a doctor", 
 
} 
 
print name_job_dict[name] 

值得考慮的機(jī)器學(xué)習(xí)工具

人工智能APP開發(fā)者應(yīng)該準(zhǔn)備好用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的新框架進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。推薦使用Apple Core ML——一個特定領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)框架——開發(fā)人工智能，它包括視覺和圖像分析、自然語言處理和GamelayKit等功能，用于優(yōu)化和評估常見行為和決策樹，如隨機(jī)數(shù)生成、人工智能尋路等。

Caffe2也是模塊化深度學(xué)習(xí)開源框架的首選。開發(fā)人員可以嘗試深入學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法，從中獲益。Caffe2帶有C++和Python API，允許開發(fā)人員立即生成原型并優(yōu)化APP開發(fā)過程。

谷歌TensorFlow也是在嵌入式設(shè)備上部署機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能APP的好選擇。TensorFlow Lite允許開發(fā)人員以較少的依賴性和較小的二進(jìn)制大小構(gòu)建APP。但是，TensorFlow Lite也可供開發(fā)人員使用，不過它沒有像TensorFlow Mobile那樣涵蓋所有用例。對于AI和ML的APP開發(fā)，應(yīng)使用TensorFlow Mobile。

構(gòu)建人工智能APP的低代碼平臺

Mendix是人工智能開發(fā)者較好的人工智能輔助低代碼開發(fā)平臺，其就APP質(zhì)量和性能提供的下一步建議和專家級質(zhì)量建議有助于提高開發(fā)人員的工作效率。低代碼環(huán)境為人工智能APP提供協(xié)作和直觀的開發(fā)平臺、具有一流功能的云本機(jī)架構(gòu)、開放和可擴(kuò)展的API、模型API和具有豐富擴(kuò)展性選項(xiàng)的SDK，使人工智能開發(fā)人員受益匪淺，并且可以使用多種工具和代碼庫。

對于開發(fā)人員來說，Mendix Assist更像是一種培訓(xùn)工具，它有助于降低人工智能項(xiàng)目的再工作成本和時間，防止APP開發(fā)出現(xiàn)問題，并使人們更加關(guān)注自己的任務(wù)和企業(yè)價值。

總而言之，人工智能APP正蓬勃發(fā)展著。的確，人工智能與企業(yè)的結(jié)合也給了商業(yè)界的人們很多機(jī)會。

此外，新移動APP開發(fā)中的人工智能技術(shù)將為新的機(jī)遇、智能交互、智能決策和個性化提供新的動力。