2020年優秀AI軟件開發工具
人工智能對軟件工程和科技公司的影響不可否認，而且還在不斷增加。 有許多組織正在利用這項革命性的技術來創建開箱即用的功能強大的Web和移動應用程序。 無論大小，企業都可以利用AI來提高投資回報率，提高效率并很大程度地降低運營風險。
看看一些統計信息：
大型企業(擁有至少100,000名員工的企業)最有可能從人工智能戰略中受益，但只有一半的企業(來源)。
- 大約47%的數字化成熟企業表示他們有明確的人工智能策略(來源)。
- 全世界大約63%的企業表示，降低成本的壓力將要求他們使用人工智能(來源)。
- 大約54%的高管表示，在其業務運營中實施的人工智能解決方案已經提高了生產力(來源)。
- 大約61%擁有有效策略的高級企業高管表示，他們正在使用人工智能來識別數據中否則會被錯過的機會(來源)。
人工智能是優秀技術，是自動化革命的基石。
所有人都必須聽說過ALEXA，Google助手，Siri，Cogito，它們使用AI并正在滲入我們的生活。
AI是機器對人類智能過程的模擬，有時也稱為機器智能(MI)。 如今，幾乎所有企業都使用某種類型的AI，其中一些比其他類型的更為復雜。 AI可以分為弱AI和強AI。 弱AI是為諸如語音激活助手之類的特定任務而設計和培訓的系統，但是弱AI的唯一缺點是，如果沒有人工干預，它就無法工作。
另一方面，強大的AI是具有廣義人類認知能力的AI系統。 這意味著它可以解決任務并找到解決方案，而無需任何人工干預。
例如，無人駕駛汽車就是強大的AI的示例，它結合了計算機視覺，圖像識別和深度學習功能，可以在給定的車道上駕駛汽車并避免行人等意外障礙。
許多技術都融合了AI，包括自動化，機器學習，機器視覺，自然語言處理和機器人技術。 但是在不久的將來，人工智能取代人類的機會將會增加。 對此的最大答復是RPA的縮寫，即Robotic Process Automation。
在此博客文章中，我們將討論各種可幫助AI應用程序開發公司創建功能豐富的基于AI的解決方案的工具。
讓我們開始：
Google ML kit 工具包
Google ML Kit(面向移動應用程序開發人員的Google SDK Beta機器學習)經過創新設計，可讓應用程序開發人員在iOS和Android手機上創建自定義和高級功能。 除此之外，它還允許移動應用程序開發人員將機器學習技術與基于設備或云中運行的移動應用程序的各種API集成在一起。
這些功能包括一些高級功能，例如文本和面部識別，圖像標記，條形碼掃描等等。 在集成API可能與用例不兼容的情況下，移動應用開發公司還可以創建自己的TensorFlow Lite模型。
Tensorflow
如果您從事人工智能領域的工作，則可能已經嘗試，發現或實施了某種深度學習計算。 Tensorflow上最令人驚奇的事情之一是，當使用Python編程語言創建程序時，您可以輕松地繼續運行并組織CPU或GPU。 因此，無需創建CUDA或C ++級別即可繼續在GPU上工作。
此外，它使用多層中心布局，可讓您快速訓練，創建和發送帶有大數據集的偽造系統。 這使Google能夠識別照片或語音識別應用程序中口頭表達的單詞中的問題。
mxnet
這使您可以通過"忘記背景"來交換內存計算的時間，這對于以很長的順序重復大量網絡非常有用。 考慮到可擴展性構建(對多臺機器和多個GPU進行培訓非常容易使用的支持)。
有許多有趣的功能，例如輕松地用高級編程語言編寫自定義層。 與所有其他關鍵框架不同，它們并不直接隸屬于任何關鍵公司，這是任何社區創建的開源框架的健康狀態。
TVM兼容性，這將增強與移動應用程序的兼容性，并使其可以在大量新設備上使用。
Infosys Nia
這是一個基于知識的人工智能平臺，由Infosys于2017年創建，目的是在自學知識庫中收集來自個人，流程和遺留系統的組織數據。
它是由開發人員設計的，用于解決業務挑戰性任務，例如預測需要創建和理解客戶行為的產品和收入等等。 該工具還使全球各地的公司都可以使用安全的現金訂單流程輕松地管理客戶查詢，了解實時呈現的風險。
Accord.NET 框架
這是一個集成了圖像處理庫和C#語言的機器學習框架。 它是為移動應用程序開發人員精心設計的，用于創建應用程序，例如計算機視覺，模式識別，收聽計算機(或收聽機器)以及各種商業用途的信號處理。
它分為多個庫，供最終用戶選擇。 它包括信號處理，科學計算，圖像和支持庫，并具有大量功能，例如實時人臉檢測，自然學習算法等。
H2O
H2O是領先的開源軟件工具之一，為開發人員和公司提供了與人工智能平臺集成的工具。 該平臺由H2O.ai設計并用Python，Java和R等各種編程語言編寫，該平臺采用開發人員熟悉的語言進行設計，以促進預測分析和機器學習的移動應用。
除此之外，H2O還可以用于分析各種云文件系統和Apache Hadoop中的數據集。 它也可以在macOS，Linux和Microsoft Windows操作系統上使用。
軟件測試中的AI工具
持續交付和DevOps的出現促使企業在軟件交付周期的多個階段中探索實時評估。 我們已經到了一個階段，CIO積極尋找AI可以幫助他們實現數字化轉型目標的方法。
AI和ML的綜合能力已達到頂峰，因此組織也有充分的理由將它們總結為理想的工具。 應用人工智能技術已成為現實，它不再是一個新概念。
一直以來，將AI與ML相結合已成為日常工程流程的一部分。 說到哪個，這僅僅是機器將取代人類的時代的開始嗎? AI將如何轉變功能測試自動化? 讓我們開始一個個地處理這些查詢：
質量保證工程師日新月異地克服了許多困難，浪費了大量時間來尋找合適的解決方案。 同樣，在進行任何新添加時，即使經過測試，現有代碼也可能會停止工作。
擴展現有代碼時，開發團隊將進行新的測試。 由于回歸測試周期很長，因此手動進行分析會淹沒質量保證。
可以解釋為："如果在代碼中添加了新功能，則先前創建的自動測試將成功完成。 即使新添加的功能沒有響應，該自動測試也不會引起任何問題。" 在這種情況下，只有手動研究才能發現這些變化。
盡管SDLC每天變得越來越復雜，交付周期正在縮短，但測試人員需要立即將評估和反饋傳達給開發團隊。 鑒于產品發布和新軟件的發展速度更快，唯一可用的選擇是進行更智能的測試。
現在過去每個月發布一次，現在每周發布一次，幾乎每天都會列出更新。 因此，很明顯，簡化軟件測試并使之更高效/更智能的關鍵是AI。
測試人員團隊可以通過包含可以準確模仿人類行為的機器來更改傳統的手動測試模型方法。 然后，他們可以穩步推進基于精度和自動化的連續測試過程。
由AI驅動的連續測試平臺可以比人工更有效地識別更改的控件，并不斷更新其算法。 他們有能力觀察甚至很小的變化。
在談論自動化測試時，人工智能已廣泛用于各種用戶界面的對象應用程序分類中。 在此，當測試人員可以在創建通常在開箱即用的設置中看到的工具之后可以對控件進行預培訓時，將對所有公認的控件進行分類。 在觀察控件的層次結構之后，這些測試人員以AI看到GUI(圖形用戶界面)獲取各種命令標簽的方式創建了技術準則。
一個人需要訪問多余的測試數據，因為測試全部與結果認證有關。 有趣的是，由Google DeepMind推出的AI程序利用真誠的學習支持自行玩電子游戲。 因此，帶來了大量的測試數據。
在這條線下，AI觀察到用戶在測試站點內實施探索性測試。 該測試利用人腦來識別和評估正在測試的應用程序。 反過來，這將導致顧客使測試用例自動化并使業務用戶充分地進行測試。
在評估用戶的行為時，將對風險偏好進行監視，分配和分類。 這些數據有助于消除不同的異常情況并評估自動化測試。 特定的分析工具(例如熱圖)將有助于確定過程中的障礙，并幫助您確定可以進行的測試。 通過自動執行冗余的手動測試和測試用例，測試人員可以更加專注于制定數據驅動的決策和連接。
總結一下：
當您雇用開發人員時，您可以確保他/她知道其中一些工具，以便您可以使用最好的基于AI的軟件解決方案。 有許多頂級軟件開發公司都使用這種工具來制作功能豐富的高級軟件解決方案。
那你還在等什么? 使用基于AI的工具來擁有自己的軟件應用程序。
