2020年优秀AI软件开发工具

人工智能对软件工程和科技公司的影响不可否认，而且还在不断增加。 有许多组织正在利用这项革命性的技术来创建开箱即用的功能强大的Web和移动应用程序。 无论大小，企业都可以利用AI来提高投资回报率，提高效率并很大程度地降低运营风险。

看看一些统计信息：

大型企业(拥有至少100,000名员工的企业)最有可能从人工智能战略中受益，但只有一半的企业(来源)。

• 大约47%的数字化成熟企业表示他们有明确的人工智能策略(来源)。
• 全世界大约63%的企业表示，降低成本的压力将要求他们使用人工智能(来源)。
• 大约54%的高管表示，在其业务运营中实施的人工智能解决方案已经提高了生产力(来源)。
• 大约61%拥有有效策略的高级企业高管表示，他们正在使用人工智能来识别数据中否则会被错过的机会(来源)。

人工智能是优秀技术，是自动化革命的基石。

所有人都必须听说过ALEXA，Google助手，Siri，Cogito，它们使用AI并正在渗入我们的生活。

AI是机器对人类智能过程的模拟，有时也称为机器智能(MI)。 如今，几乎所有企业都使用某种类型的AI，其中一些比其他类型的更为复杂。 AI可以分为弱AI和强AI。 弱AI是为诸如语音激活助手之类的特定任务而设计和培训的系统，但是弱AI的唯一缺点是，如果没有人工干预，它就无法工作。

另一方面，强大的AI是具有广义人类认知能力的AI系统。 这意味着它可以解决任务并找到解决方案，而无需任何人工干预。

例如，无人驾驶汽车就是强大的AI的示例，它结合了计算机视觉，图像识别和深度学习功能，可以在给定的车道上驾驶汽车并避免行人等意外障碍。

许多技术都融合了AI，包括自动化，机器学习，机器视觉，自然语言处理和机器人技术。 但是在不久的将来，人工智能取代人类的机会将会增加。 对此的最大答复是RPA的缩写，即Robotic Process Automation。

在此博客文章中，我们将讨论各种可帮助AI应用程序开发公司创建功能丰富的基于AI的解决方案的工具。

让我们开始：

Google ML kit 工具包

Google ML Kit(面向移动应用程序开发人员的Google SDK Beta机器学习)经过创新设计，可让应用程序开发人员在iOS和Android手机上创建自定义和高级功能。 除此之外，它还允许移动应用程序开发人员将机器学习技术与基于设备或云中运行的移动应用程序的各种API集成在一起。

这些功能包括一些高级功能，例如文本和面部识别，图像标记，条形码扫描等等。 在集成API可能与用例不兼容的情况下，移动应用开发公司还可以创建自己的TensorFlow Lite模型。

Tensorflow

如果您从事人工智能领域的工作，则可能已经尝试，发现或实施了某种深度学习计算。 Tensorflow上最令人惊奇的事情之一是，当使用Python编程语言创建程序时，您可以轻松地继续运行并组织CPU或GPU。 因此，无需创建CUDA或C ++级别即可继续在GPU上工作。

此外，它使用多层中心布局，可让您快速训练，创建和发送带有大数据集的伪造系统。 这使Google能够识别照片或语音识别应用程序中口头表达的单词中的问题。

mxnet

这使您可以通过"忘记背景"来交换内存计算的时间，这对于以很长的顺序重复大量网络非常有用。 考虑到可扩展性构建(对多台机器和多个GPU进行培训非常容易使用的支持)。

有许多有趣的功能，例如轻松地用高级编程语言编写自定义层。 与所有其他关键框架不同，它们并不直接隶属于任何关键公司，这是任何社区创建的开源框架的健康状态。

TVM兼容性，这将增强与移动应用程序的兼容性，并使其可以在大量新设备上使用。

Infosys Nia

这是一个基于知识的人工智能平台，由Infosys于2017年创建，目的是在自学知识库中收集来自个人，流程和遗留系统的组织数据。

它是由开发人员设计的，用于解决业务挑战性任务，例如预测需要创建和理解客户行为的产品和收入等等。 该工具还使全球各地的公司都可以使用安全的现金订单流程轻松地管理客户查询，了解实时呈现的风险。

Accord.NET 框架

这是一个集成了图像处理库和C#语言的机器学习框架。 它是为移动应用程序开发人员精心设计的，用于创建应用程序，例如计算机视觉，模式识别，收听计算机(或收听机器)以及各种商业用途的信号处理。

它分为多个库，供最终用户选择。 它包括信号处理，科学计算，图像和支持库，并具有大量功能，例如实时人脸检测，自然学习算法等。

H2O

H2O是领先的开源软件工具之一，为开发人员和公司提供了与人工智能平台集成的工具。 该平台由H2O.ai设计并用Python，Java和R等各种编程语言编写，该平台采用开发人员熟悉的语言进行设计，以促进预测分析和机器学习的移动应用。

除此之外，H2O还可以用于分析各种云文件系统和Apache Hadoop中的数据集。 它也可以在macOS，Linux和Microsoft Windows操作系统上使用。

软件测试中的AI工具

持续交付和DevOps的出现促使企业在软件交付周期的多个阶段中探索实时评估。 我们已经到了一个阶段，CIO积极寻找AI可以帮助他们实现数字化转型目标的方法。

AI和ML的综合能力已达到顶峰，因此组织也有充分的理由将它们总结为理想的工具。 应用人工智能技术已成为现实，它不再是一个新概念。

一直以来，将AI与ML相结合已成为日常工程流程的一部分。 说到哪个，这仅仅是机器将取代人类的时代的开始吗? AI将如何转变功能测试自动化? 让我们开始一个个地处理这些查询：

质量保证工程师日新月异地克服了许多困难，浪费了大量时间来寻找合适的解决方案。 同样，在进行任何新添加时，即使经过测试，现有代码也可能会停止工作。

扩展现有代码时，开发团队将进行新的测试。 由于回归测试周期很长，因此手动进行分析会淹没质量保证。

可以解释为："如果在代码中添加了新功能，则先前创建的自动测试将成功完成。 即使新添加的功能没有响应，该自动测试也不会引起任何问题。" 在这种情况下，只有手动研究才能发现这些变化。

尽管SDLC每天变得越来越复杂，交付周期正在缩短，但测试人员需要立即将评估和反馈传达给开发团队。 鉴于产品发布和新软件的发展速度更快，唯一可用的选择是进行更智能的测试。

现在过去每个月发布一次，现在每周发布一次，几乎每天都会列出更新。 因此，很明显，简化软件测试并使之更高效/更智能的关键是AI。

测试人员团队可以通过包含可以准确模仿人类行为的机器来更改传统的手动测试模型方法。 然后，他们可以稳步推进基于精度和自动化的连续测试过程。

由AI驱动的连续测试平台可以比人工更有效地识别更改的控件，并不断更新其算法。 他们有能力观察甚至很小的变化。

在谈论自动化测试时，人工智能已广泛用于各种用户界面的对象应用程序分类中。 在此，当测试人员可以在创建通常在开箱即用的设置中看到的工具之后可以对控件进行预培训时，将对所有公认的控件进行分类。 在观察控件的层次结构之后，这些测试人员以AI看到GUI(图形用户界面)获取各种命令标签的方式创建了技术准则。

一个人需要访问多余的测试数据，因为测试全部与结果认证有关。 有趣的是，由Google DeepMind推出的AI程序利用真诚的学习支持自行玩电子游戏。 因此，带来了大量的测试数据。

在这条线下，AI观察到用户在测试站点内实施探索性测试。 该测试利用人脑来识别和评估正在测试的应用程序。 反过来，这将导致顾客使测试用例自动化并使业务用户充分地进行测试。

在评估用户的行为时，将对风险偏好进行监视，分配和分类。 这些数据有助于消除不同的异常情况并评估自动化测试。 特定的分析工具(例如热图)将有助于确定过程中的障碍，并帮助您确定可以进行的测试。 通过自动执行冗余的手动测试和测试用例，测试人员可以更加专注于制定数据驱动的决策和连接。

总结一下：