Перевод/квантиан
введение
Фронтенд-разработчиков часто считают «супергероями», владеющими html5, css3, JavaScript и знающими все о GitHub, RequireJS, UglifyJS и Closure Compiler. Он также хорошо разбирается в инструментах разработки браузера (например, Dragonfly) и инструментах тестирования (например, Grunt), и с таким количеством ежедневных задач, что в какой-то момент ему действительно нужны некоторые изменения.
Искусственный интеллект (ИИ) — это новое решение, способное изменить мир современного программирования. Сегодня алгоритмы искусственного интеллекта можно интегрировать в каждый процесс разработки интерфейса, повышая производительность. Ниже мы подробно расскажем о самых больших изменениях, которые ИИ внес в разработку интерфейса.
Инструменты ИИ
Искусственный интеллект — это широкое определение применимых инструментов обработки данных, таких как:
- машинное обучение
- визуальное распознавание образов
- обработка естественного языка
Все эти инструменты очень полезны для фронтенд-разработки. Они позволяют программистам оптимизировать процессы и обеспечивать лучшие результаты. На самом деле, делая интерфейсную разработку более эффективной, она также экономит много времени.
машинное обучение
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область компьютерных наук, позволяющая компьютерам учиться так же, как и людям. Обычные программы заставляют компьютер выполнять команды в определенном направлении, а алгоритмы машинного обучения помогают компьютеру выполнять свои задачи без посторонней помощи. На самом деле, хорошо спроектированная компьютерная нейронная сеть в десять раз умнее, чем человеческая нейронная сеть.
Каждый фронтенд-разработчик должен постоянно улучшать свои навыки работы с JavaScript, если он хочет оставаться конкурентоспособным в постоянно меняющихся условиях рынка труда. Сегодня все больше компаний ищут программистов с опытом построения нейронных сетей. Если вам не хватает знаний в этой области, вы можете упустить огромную возможность карьерного роста.
Deeplearn.js
Если вы никогда раньше не занимались разработкой алгоритмов машинного обучения, вы можете начать с использования deeplearn.js. Это библиотека машинного обучения с аппаратным ускорением с открытым исходным кодом, разработанная технологическим гигантом Google.
С помощью этого инструмента вы можете получить основы машинного обучения и фактически обучать нейронные сети прямо в браузере. Не тратя месяцы на чтение теоретического материала, вы сможете увидеть, как работает ИИ в режиме реального времени.
Без сомнения, deeplearn.js продемонстрирует все преимущества машинного обучения и его растущий потенциал. В конечном итоге это поможет вам придумать новые идеи и изменить свой подход к фронтенд-разработке. Приобретенные навыки помогут создавать веб-сайты, которые работают умнее и быстрее.
Pix2code
Важно понимать, что будущее фронтенд-разработки связано с искусственным интеллектом, а машинное обучение, скорее всего, будет развиваться еще быстрее.
Например, Uizard Technologies — компания, разрабатывающая уникальное программное обеспечение для преобразования изображений пользовательского интерфейса в код, который подходит для разработки веб-сайтов и мобильных приложений.
Pix2code позволяет создавать нейронные сети, которые воспринимают пользовательский интерфейс как входные данные, а код как выходные данные. Разработчики могут научить интеллектуальную систему генерировать код, описывающий оптимальный дизайн пользовательского интерфейса. Фактически, это облегчает сбор и анализ сложных данных способами, выходящими за рамки человеческих возможностей и понимания.
Программное обеспечение Uizard построено на «предметно-ориентированных языках», которые помогают создавать нейронные сети вокруг целевого языка. С тех пор интерфейс стал многоязычным. Такой подход значительно улучшает процесс машинного обучения.
Некоторые эксперты считают, что такие программы, как Uizard Technologies, рискуют заменить людей-разработчиков интерфейса. Однако такие резкие изменения вряд ли произойдут в течение последних 40 лет. Сегодня программисты должны совмещать свою работу с интеллектуальным программным обеспечением для достижения общих целей.
Sketch2code
Высокотехнологичные компании могут применять алгоритмы ИИ во всех мыслимых областях. Airbnb использует машинное обучение для разработки инструментов, которые помогают улучшить командную работу, упростить дизайн продукта и снизить нагрузку на разработчиков интерфейса.
Airbnb усердно работает над поиском решений, позволяющих ускорить реализацию проекта. Стандартный процесс включает в себя несколько этапов: исследование проектной мысли, создание модели, прототипирование и обеспечение окончательной разработки внешнего интерфейса.
Как только идея дизайна будет представлена, Sketch2code может пропустить несколько шагов и начать разработку внешнего интерфейса. Члены команды могут нарисовать схему веб-страницы на доске, и программа мгновенно преобразует ее в код. Очевидно, что такой подход значительно экономит время и упрощает работу каждого члена команды.
Алгоритмы машинного обучения могут распознавать и классифицировать любые символы, включая сложные рукописные китайские и тайские буквы. Поэтому неудивительно, что он также может распознавать рисунки, нарисованные от руки.
Разработчики Airbnb создали набор обучающих данных, используя эскизы, нарисованные разными членами команды. Компания также использовала алгоритмы машинного обучения с открытым исходным кодом и извлекала промежуточный код. Это позволяет отображать визуальные компоненты с платформы дизайна в веб-браузере.
Таким образом, можно сделать вывод, что Sketch2code может эффективно работать в компаниях, ориентированных на пошаговую разработку продукта. Это поможет вам создать шаблоны для окончательного дизайна веб-сайта или приложения с молниеносной скоростью.
Визуальное распознавание образов
Большинство фронтенд-разработчиков должны иметь навыки проектирования UI/UX. Поэтому они должны знать, как смешивать различные формы и цвета, а программисты должны знать, какие визуальные элементы выбрать, чтобы привлечь внимание пользователя.
Использование ИИ в этой области ограничено, поскольку ничто не заменит человеческого творчества и таланта. Однако есть некоторые базовые процессы, которые ИИ может оптимизировать.
Например, веб-программистам приходится тратить много времени на обрезку, цветокоррекцию и изменение размера изображений, процессы, которые необходимо автоматизировать, и обычное программное обеспечение, такое как Photoshop, не может сделать это без помощи человеческого глаза. Искусственный интеллект может легко и быстро решить эту задачу.
Adobe Sensei
Это совершенно новое программное обеспечение, которое меняет мир UI/UX-дизайна и помогает преобразовывать изображения и фотографии с помощью визуального распознавания образов. Adobe Sensei демонстрирует инновационный подход в трех основных областях:
- творческий подход. Программное обеспечение имеет возможность понимать язык изображений, фотографий и анимации лучше, чем человеческий глаз. Программа самостоятельно выполняет повторяющиеся задачи, что позволяет веб-разработчикам сосредоточиться на идеях, а не на скучной рутине.
- Интеллект контента. Этот аспект связан с качеством и размещением содержимого изображения. Adobe Sensei способен автоматически измерять такие параметры, как глубина резкости, цветовая гармония и применять правило третей. Это очень полезно для фронтенд-разработчиков, которые мало разбираются в дизайне.
- Испытайте интеллект. Adobe все еще разрабатывает этот инструмент искусственного интеллекта, который обещает помочь улучшить дизайн UI/UX всего за несколько кликов. Это позволит создавать наиболее актуальный, привлекательный и точный персонализированный веб-контент в режиме реального времени. ИИ поможет вам понять предпочтения пользователей и создать наиболее привлекательный дизайн.
Уотсон Сервисы
На рынке есть много технологических компаний, инвестирующих в ИИ и визуальное распознавание образов. Однако технология IBM считается одной из самых мощных и эффективных. Watson — это служба, которая позволяет легко маркировать, классифицировать и обучать распознавание визуального контента.
Это инновационное компьютерное программное обеспечение может использоваться различными специалистами, в том числе фронтенд-разработчиками. Это помогает вывести работу программиста на новый уровень.
- данные и технологии. Веб-разработчики часто перегружены ненужной информацией и перегружены широким разнообразием доступных технологий. Watson помогает определить данные и технологические решения, полезные для конкретных ИТ-проектов.
- средства массовой информации. Разработчики внешнего интерфейса несут ответственность за создание веб-сайта или приложения, что приведет к широкому участию СМИ. Watson может детально анализировать рынок мультимедиа и давать программистам точные рекомендации.
- ИИ-решения для видео. Используя этот специальный инструмент, вы можете создать веб-сайт с более активным взаимодействием зрителей. В этом ИИ-решении применяется метод идентификации для улучшения процесса поиска и обнаружения контента с использованием автоматизированных метаданных.
обработка естественного языка
Также есть ветвь ИИ, которую фронтенд-разработчики должны изучить и внедрить на практике. Обработка естественного языка или НЛП — это инструмент, который вы можете использовать для преобразования человеческого языка в компьютерный язык (будь то устные или письменные слова). Компьютеры с каждым годом становятся «умнее», поэтому важно обеспечить эффективное взаимодействие между людьми и машинами.
NLP очень важен для разработчиков интерфейсов, поскольку помогает интегрировать распознавание речи и чат-ботов в веб-сайты. Спрос на эти инструменты среди пользователей растет, что вынуждает программистов изучать ИИ.
VoIP-API
Это современный сервис, который помогает разработчикам JavaScript включать определенные речевые данные в веб-страницы. В настоящее время он работает только с двумя браузерами: Mozilla Firefox и Google Chrome. VoIP API состоит из двух основных частей:
- синтез речи. Инструмент преобразует речь в письменный текст и наоборот, позволяя компьютерным программам читать и анализировать текстовое содержимое.
- Распознавание речи. Инструмент включает асинхронное распознавание речи. Компьютеры и люди могут общаться друг с другом с помощью микрофона и динамиков устройства. Вы можете получить доступ к этому инструменту через интерфейс распознавания речи, чтобы улучшить свой веб-сайт.
Несмотря на быстрый прогресс в обработке естественного языка, некоторые аспекты проблемы остаются нерешенными. Хотя этот инструмент успешно работает с английским языком, он недоступен для редко используемых языков.
Архитектура NLP в Intel AI Labs
Front-end разработчики, склонные к языку программирования Python, могут начать работу с NLP Architect. Эксперты Intel разработали эту библиотеку с открытым исходным кодом для обработки и преобразования человеческого языка, делая его понятным для машин. Может помочь вам создать средство связи между пользователями и компьютерами.
Этот модуль НЛП позволяет программистам применять алгоритмы разговорного ИИ для разработки интеллектуальных чат-ботов. Он также помогает создавать алгоритмы искусственного интеллекта для эффективного извлечения намерений и распознавания сущностей с различающимися именами.
Преимущества NLP Architect заключаются в следующем: вы можете обучать существующие модели и использовать любой конкретный набор данных; разрабатывать новые модели с нуля; интегрировать несколько различных модулей. Intel продолжает расширять возможности этих сервисов ИИ, поэтому в ближайшее время появятся новые расширенные функции.
считать
Как фронтенд-разработчик, вы должны рассматривать разработку ИИ как возможность, а не угрозу, которая может помочь вам построить хорошую карьеру в ИТ-индустрии. Вы должны использовать ИИ как волшебную палочку, чтобы превратить трудоемкие задачи в автоматизированные процессы.
Сегодня искусственный интеллект — это мейнстримная тенденция, которая сохранится на десятилетия вперед. Если вы хотите добиться успеха, вам следует приобрести новые навыки в области машинного обучения, распознавания образов и обработки естественного языка.
Использованная литература:
Оригинальный адрес:http://www.instantshift.com/2018/10/03/ai-for-front-end-development/
imgcookСосредоточьтесь на визуальных проектах в виде эскизов, PSD, статических изображений и т. д. в качестве входных данных и создавайте поддерживаемый интерфейсный код одним щелчком мыши с помощью интеллектуальной технологии, включая код просмотра, привязку полей данных, код компонента, часть кода бизнес-логики. , и т.д.
Мы ожидаем, что imgcook (шеф-повар по изображениям) будет использовать интеллектуальные средства, чтобы стать фронтенд-инженером уровня P5, добиться высокой степени восстановления при минимальных ограничениях на эскизы дизайна, повысить производительность интерфейса и помочь интерфейсу и дизайнеры эффективно сотрудничают, позволяя вам сосредоточиться на более сложных вещах!
Добро пожаловать к нам:[Социальный рекрутинг/Школьный рекрутмент] [Ханчжоу] [Технологический отдел Alibaba — Channel и D2C Intelligence] Вербовка переднего плана: В данный момент это должен быть я!