معرفی 7 ابزار هوش مصنوعی برای یادگیری آسان برنامه نویسی

ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه برنامه‌نویسی به برنامه‌نویسان، کمک می‌کنند تا کیفیت کد نوشته شده خود را  افزایش دهند و زمان توسعه‌ پروژه‌ها را کاهش دهند.

این ابزارها، با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، قادرند پیشنهادات کد مناسب، تصحیح خطاها و بهینه‌سازی‌های ممکن را به صورت خودکار ارائه دهند. بر این اساس، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا به راحتی و سرعت بیشتری کد نویسی کنند و آنه را با دقت بیشتر پیاده سازی کند.

1-هوش مصنوعی snyk 

ویژگی‌های اصلی snyk عبارتند از:

• شناسایی خطاها و آسیب‌پذیری‌ها: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، snyk عیوب، آسیب‌پذیری‌ها و مشکلات امنیتی احتمالی را در کد شناسایی می‌کند.
• پیشنهادات بهبود کد: پس از شناسایی مشکلات، این ابزار پیشنهاداتی برای رفع آن‌ها و بهبود کیفیت کد ارائه می‌دهد.
• سازگاری با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف: snyk از زبان‌های برنامه‌نویسی متنوعی مانند جاوا، جاوااسکریپت، پایتون و TypeScript پشتیبانی می‌کند.
• پشتیبانی از محیط‌های توسعه (IDE) و سیستم‌های کنترل نسخه: این ابزار با بسیاری از محیط‌های توسعه محبوب و سیستم‌های کنترل نسخه مانند Git و GitHub هماهنگی دارد.
• تحلیل کد به صورت پیوسته: snyk به صورت پیوسته و در طول توسعه پروژه کد را تجزیه و تحلیل می‌کند تا از رخ دادن مشکلات جلوگیری کند.
• رابط کاربری وب: این ابزار یک رابط کاربری وب (Web UI) دارد که به کاربران اجازه می‌دهد تا نتایج تجزیه و تحلیل کد، اطلاعات مربوط به مشکلات شناسایی شده و پیشنهادات بهبود را به سادگی مشاهده و مدیریت کنند.
• امکان ادغام با CI/CD: DeepCode به سادگی با فرآیند توسعه و تست نرم‌افزار (Continuous Integration/Continuous Deployment) ادغام می‌شود، که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا کد را در هر مرحله‌ی توسعه به صورت خودکار تجزیه و تحلیل کنند و مشکلات احتمالی را رفع کنند.
• امنیت و حفظ حریم خصوصی: snyk از روش‌های امنیتی مناسبی برای حفظ حریم خصوصی کاربران و محافظت از کد استفاده می‌کند. این ابزار می‌تواند به صورت محلی روی سیستم کاربران نصب شده و از ارسال کد به سرورهای دیگر جلوگیری کند.

2-هوش مصنوعی tabnine

ویژگی‌های اصلی tabnine عبارتند از:

• تکمیل کد خودکار (Autocomplete): با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، tabnine پیشنهاداتی برای تکمیل کد برنامه‌نویس را ارائه می‌دهد، که به کاهش زمان کدنویسی و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند.
• پیشنهادات بر اساس مفهوم: tabnine با توجه به مفهوم کلی کد در حال نوشته شدن و عملکرد مورد نظر، پیشنهادات مرتبط و مناسبی ارائه می‌دهد.
• جستجوی مستندات به صورت آنلاین: tabnine به کاربران اجازه می‌دهد به سرعت مستندات مربوط به توابع و کتابخانه‌های مختلف را مشاهده و جستجو کنند.
• پیشنهاد کدهای نمونه: این ابزار کدهای نمونه مرتبط با کدی که در حال نوشته شدن است را ارائه می‌دهد، که می‌تواند به توسعه‌دهندگان کمک کند تا الگوهای بهتر و استانداردتری برای کدنویسی استفاده کنند.
• مرور کد: tabnine به کاربران کمک می‌کند تا کد خود را به صورت اتوماتیک مرور کرده و اشکالات رایج را رفع کنند. این ویژگی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد که با اعتماد به نفس بیشتری کد بنویسند و از رخ دادن اشتباهات کاسته شوند.
• اشتراک‌گذاری کد: tabnine امکان به اشتراک گذاشتن کد و تجربیات کدنویسی با دیگر توسعه‌دهندگان را فراهم می‌کند. این ویژگی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا از دانش و تجربیات یکدیگر بهره‌برداری کنند و به سرعت به راه‌حل‌های بهتر و کارآمدتری برای مشکلات خود برسند.
• پشتیبانی از کتابخانه‌های مختلف: tabnine با کتابخانه‌های متنوعی از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف سازگار است و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا به صورت کارآمدتر با این کتابخانه‌ها کار کنند.

3-هوش مصنوعی GitHub Copilot

ویژگی‌های اصلی GitHub Copilot عبارتند از:

• تکمیل کد خودکار: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، Copilot پیشنهاداتی برای تکمیل کد برنامه‌نویس را ارائه می‌دهد که به کاهش زمان کدنویسی و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند.
• پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف: Copilot از زبان‌های برنامه‌نویسی متنوعی مانند جاوا، جاوااسکریپت، پایتون، TypeScript، Ruby و بسیاری دیگر پشتیبانی می‌کند.
• تولید کد بر اساس توضیحات: کاربر می‌تواند توضیحاتی راجع به عملکرد مورد نظر بنویسد و Copilot با توجه به این توضیحات، کد مرتبط را به صورت خودکار تولید کند.
• تولید توابع و کلاس‌ها: Copilot قادر است تا بر اساس نیاز کاربر توابع و کلاس‌های مورد نیاز را به صورت خودکار تولید کند و در کد اضافه کند.
• رفع اشکالات رایج: این ابزار هوشمند به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا اشکالات رایج را به سادگی شناسایی و رفع کنند.

4-هوش مصنوعیNeural Designer

ویژگی‌های کلیدی Neural Designer عبارتند از:

• رابط کاربری گرافیکی: این نرم‌افزار دارای یک رابط کاربری گرافیکی است که کار با آن را برای کاربران ساده و راحت می‌کند.
• امکان پردازش سریع داده‌ها: Neural Designer از تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته‌ای استفاده می‌کند که به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌های بزرگ و پیچیده را به سرعت پردازش کنند.
• پشتیبانی از معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی: این نرم‌افزار از معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی مانند شبکه‌های پیش‌رو (Feedforward)، شبکه‌های بازگشتی (Recurrent) و شبکه‌های کانولوشنی (Convolutional) پشتیبانی می‌کند.
• انواع الگوریتم‌های یادگیری: Neural Designer از الگوریتم‌های یادگیری متنوعی مانند یادگیری با نزول گرادیان (Gradient Descent)، یادگیری با الگوریتم لونبرگ-مارکوارت (Levenberg-Marquardt) و یادگیری با الگوریتم کوئین-لی (Quasi-Newton) پشتیبانی می‌کند.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل: Neural Designer امکان ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشینی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این نرم‌افزار از معیارهای مختلفی مانند دقت (Accuracy)، ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)، معیار F1 (F1 Score) و دیگر معیارهای کارایی استفاده می‌کند. همچنین، این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را بهینه‌سازی کنند و عملکرد بهتری را در دسترس داشته باشند.
• وارد کردن و خروجی گرفتن داده‌ها: Neural Designer از فرمت‌های مختلف فایل برای ورودی و خروجی داده‌ها پشتیبانی می‌کند. کاربران می‌توانند داده‌های خود را به صورت فایل‌های CSV، فایل‌های Excel و دیگر فرمت‌های رایج وارد کنند. همچنین، این ابزار امکان خروجی گرفتن نتایج به صورت گزارش‌های تصویری و متنی را فراهم می‌کند.
• مستندات و آموزش‌ها: Neural Designer دارای مستندات و آموزش‌های جامعی است که کاربران را در فرآیند طراحی، آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشینی یاری می‌کند.

5-هوش مصنوعیTensorFlow

ویژگی‌های کلیدی TensorFlow عبارتند از:

• پردازش موازی: TensorFlow از پردازش موازی بر روی واحدهای پردازش مرکزی (CPU) و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) پشتیبانی می‌کند، که به سرعت بخشیدن به فرآیند آموزش و پیش‌بینی مدل‌های یادگیری ماشینی کمک می‌کند.
• انعطاف‌پذیری: TensorFlow به کاربران امکان طراحی و پیاده‌سازی معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی مانند شبکه‌های پیش‌رو، شبکه‌های بازگشتی و شبکه‌های کانولوشنی را می‌دهد.
• توسعه‌پذیری: TensorFlow به راحتی قابل توسعه است و کاربران می‌توانند انواع مختلف سازوکارها، توابع و مدل‌های یادگیری ماشینی را به آن اضافه کنند.
• جامعه کاربری فعال: TensorFlow دارای یک جامعه کاربری بزرگ و فعال است که به توسعه و بهبود این کتابخانه کمک می‌کنند. این باعث می‌شود که مستندات، آموزش‌ها و منابع متنوعی برای یادگیری و کار با TensorFlow در د دسترسی قرار داشته باشد. همچنین، جامعه کاربری فعال می‌تواند پاسخ‌گوی سوالات و مشکلات کاربران باشد و به تبادل تجربیات و ایده‌ها کمک کند.
• ادغام با سایر کتابخانه‌ها: TensorFlow به راحتی با سایر کتابخانه‌های یادگیری ماشینی مانند Keras (یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی سطح بالا برای یادگیری عمیق) یا ابزارهای داده کاوی مانند Scikit-learn قابل ادغام است.
• TensorBoard : این ابزار دارای یک ابزار تجسمی به نام TensorBoard است که کاربران می‌توانند از آن برای مشاهده و بررسی فرآیند آموزش، عملکرد مدل‌ها و دیگر معیارهای کارایی به صورت گرافیکی استفاده کنند.

6-هوش مصنوعی PyTorch

ویژگی‌های کلیدی PyTorch عبارتند از:

• انعطاف‌پذیری: PyTorch دارای ساختار دینامیکی است که به کاربران امکان طراحی و پیاده‌سازی معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی را می‌دهد. این انعطاف‌پذیری باعث می‌شود که PyTorch برای تحقیقات و اکتشافات در حوزه یادگیری عمیق مناسب باشد.
• پردازش موازی: مانند TensorFlow، PyTorch نیز از پردازش موازی بر روی واحدهای پردازش مرکزی (CPU) و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) پشتیبانی می‌کند، که به سرعت بخشیدن به فرآیند آموزش و پیش‌بینی مدل‌های یادگیری ماشینی کمک می‌کند.
• جامعه کاربری فعال: PyTorch دارای یک جامعه کاربری بزرگ و فعال است که به توسعه و بهبود این کتابخانه کمک می‌کنند. این باعث می‌شود که مستندات، آموزش‌ها و منابع متنوعی برای یادگیری و کار با PyTorch در دسترس قرار داشته باشد.
• توسعه‌پذیری: PyTorch به راحتی قابل توسعه است و کاربران می‌توانند انواع مختلف سازوکارها، توابع و مدل‌های یادگیری ماشینی را به آن اضافه کنند.
• ادغام با سایر کتابخانه‌ها: PyTorch به راحتی با سایر کتابخانه‌های یادگیری ماشینی مانند Scikit-learn و ابزارهای داده کاوی قابل ادغام است. همچنین، PyTorch با کتابخانه‌های مربوط به پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی مانند OpenCV و spaCy همکاری خوبی دارد.
• ابزارهای تجسمی و آموزش‌ها: PyTorch دارای ابزارهای تجسمی مانند TensorBoardX است که کاربران می‌توانند از آن برای مشاهده و بررسی فرآیند آموزش، عملکرد مدل‌ها و دیگر معیارهای کارایی به صورت گرافیکی استفاده کنند. همچنین، PyTorch دارای مجموعه‌ای از آموزش‌ها و مستندات است که کاربران را در فرآیند یادگیری و کار با این کتابخانه یاری می‌کند.

7-هوش مصنوعیRapidMiner

ویژگی‌های کلیدی RapidMiner عبارتند از:

• رابط کاربری گرافیکی: RapidMiner به کاربران امکان می‌دهد تا به راحتی با استفاده از رابط کاربری بصری، مراحل داده‌کاوی را انجام دهند.
• پشتیبانی از روش‌های متنوع یادگیری ماشینی: RapidMiner از روش‌های مختلف یادگیری ماشینی مانند دسته‌بندی، خوشه‌بندی، پیش‌بینی و کاهش بعد پشتیبانی می‌کند.
• اتصال به سایر منابع داده: RapidMiner به راحتی به منابع داده مختلف مانند پایگاه‌های داده SQL، فایل‌های CSV، اکسل و منابع داده‌ای آنلاین مانند API‌ها و خدمات وب قابل اتصال است.
• پردازش داده‌های بزرگ: RapidMiner از پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده با استفاده از تکنیک‌های پردازش موازی و بهینه‌سازی پشتیبانی می‌کند.
• امکانات گسترش‌پذیری: RapidMiner دارای امکانات گسترش‌پذیری است و کاربران می‌توانند توابع و الگوریتم‌های سفارشی را به پلتفرم اضافه کنند.
• جامعه کاربر ی فعال: RapidMiner دارای یک جامعه کاربری بزرگ و فعال است که به توسعه و بهبود این پلتفرم کمک می‌کنند. این باعث می‌شود که مستندات، آموزش‌ها و منابع متنوعی برای یادگیری و کار با RapidMiner در دسترس قرار داشته باشد.