软件工程意味着编写能够使用逻辑解决确定性问题的代码。但是由于AI的最新发展，软件程序员编程代码的方式最近也发生了变化。得益于AI和机器学习在解决问题的软件开发方面的革命，使用AI软件工具改变了程序员的思维方式。
AI的发展已经改变了真正的软件开发电路。人工智能促进了海量数据的处理，它是单个技术串联运行的应用，允许计算机执行通常由人类保留的动作。
AI软件 Intelligence一直在各个领域帮助软件开发领域：
在软件开发中如何使用AI？
AI可以用于软件开发，有多种用途：
1.自动化调试
AI软件和工具可用于通过模式检测进行的自动调试中，以进行深入的分析，识别和分类错误类型。深度学习算法可以轻松地标记错误并加快调试过程。
它甚至可以与软件开发人员从头到尾，甚至学习如何修复每种类型的错误。培训后，机器将能够自动发现并纠正大量错误。可以认为它类似于智能手机中的文本自动更正功能。
I’之所以将其与文本自动更正进行比较是因为AI软件遇到了与以前类似的问题-校正用户可能会遇到的烦人的效果，尤其是在没有校正要求的情况下。
2.智能助手
由于AI软件助手可以智能地加快开发过程，因此它们每天都在流行。它甚至可以帮助新手比试错法更快地了解开发环境。
AI软件辅助工具可以扮演培训者的角色，并提出建议，提供代码示例并防止简单的编码错误，例如右括号。
一个很好的例子是 风筝，是为Python开发的助手。
3.自动生成代码
从头开始编码既费时又费力。为了解决金钱和时间限制的问题，研究人员构建了可以预先编写代码的程序。但是这些解决方案含糊不清。
在这种情况下，AI软件程序出现了。它将大大减少工作量。一旦掌握了基本模式，不仅是代码完成，基于AI的软件还可以通过将一些预定义的模块（如乐高积木）放在一起来生成程序。
将来，AI软件有可能取代初级软件程序员的任务。这可能是迈向自我编程机器的第一步。
4.智能测试
在整个开发周期中，测试一直是构建高质量软件产品时最关键的元素之一。软件程序员在测试软件产品时面临的主要挑战之一是创建用例以及可能影响程序性能的情况的完整列表。
AI软件工具可以通过查看以前的日志并自动生成要在系统中运行的测试用例列表来执行此操作。它也可以预测测试结果，甚至无需执行实际测试。
它只关注解决方案，因此节省了大量时间。
5.设计策略
通常，软件开发人员会花费大量时间来决定要添加到软件产品中的功能。
经过过软件开发项目和业务因素培训的AI软件开发工具可以分析现有软件并找到解决方案，从而满足客户和软件工程师的需求。
它可以基于用户对类似解决方案的评论和客户标记，为解决方案的成功提供最佳功能的层次结构。
使用AI的流行软件开发工具
既然您已经了解了在软件开发中使用AI所带来的差异，那么现在应该考虑将一些AI开发的软件工具添加到工具箱中了：
1. TensorFlow
TensorFlow是开源的数值计算工具。该机器学习库主要用于生产和研究。
它得到了社区支持的支持，因此此工具的功能相当不错。它利用多层集线器的安排，使您能够快速设置，训练和发送带有庞大数据集的伪造神经系统。
唯一的缺点是学习此AI软件需要花费时间。
基于AI的解决方案可以部署在以下设备上：
- 台式机
- 集群
- 手机
- 边缘设备
- CPU，TPU和GPU。
2. H20.AI
H20.AI是一个开源深度学习平台。这是一款面向业务的AI软件，可帮助他们根据数据做出决策，并使用户能够得出见解。它有两种开放版本：一种是标准H20，另一种是付费版本，称为气泡水。
H20.AI用于预测建模，风险和欺诈分析，保险分析，广告技术，医疗保健和客户智能。
3. Cortana
Cortana是具有AI功能的语音搜索助手，它可以执行各种任务，例如回答您的查询，设置提醒等。
它的语音识别功能被证明可以节省时间，并且支持Windows，iOS，Xbox和OS等不同的操作系统。
它支持不同的功能，例如：
- 支持各种各样的任务，例如打开灯到下订单。
- 进行语音输入。
- 使用必应搜索引擎。
- 支持多种语言，例如法语，德语，英语，日语等。
4. 沃森
IBM Watson是一个问答软件。它使用Apache Hadoop的框架支持SUSE Linux Enterprise Server 11 OS。
使用Watson对模型进行后期训练后，它会深刻理解核心概念。 IBM Watson是一个强大的系统，可帮助使业务流程更智能。
IBM Watson的一些主要功能是：
- 支持分布式计算。
- 它可以使用现有工具进行操作。
- 提供用于应用程序开发的API。
5. 资讯系统Nia
它在遗留系统上累积组织数据，并将其堆积成一个自学习知识库。团队中的业务分析人员和软件开发人员可以利用它来创建高性能，可扩展的ML模型。即使他们不这样做，团队也可以做到所有这些’没有数据科学专业知识。
资讯系统Nia的一些主要功能是：
- 可扩展性：用于数据准备，可视化和机器学习方法。
- 自助服务设置：弹性云部署。
- 基于GUI的功能使您的AI解决方案团队可以构建精确的ML模型。
- 集成企业框架：用于数据准备，部署和建模。
- 流式快速预测：Infosys Nia预测服务器。
6. 深度学习4j
深度学习4j是为Java和Scala编写的开源，可定制和分布式的深度学习库。它被开发为即插即用的AI软件，可加快原型制作速度。
深度学习4j的一些主要功能是：
- 可以在分布式GPU和CPU的业务环境中使用它。
- 量身定制以适合微服务架构。
- 它支持用于在AWS上扩展的GPU。
- 蟒蛇，Java和ScalaAPI。
- 可在Hadoop上扩展。
- 通过Keras从其他框架（Caffe，TensorFlow，Theano）导入神经网络模型。
- 它带有一个面向DevOps，数据科学家，数据工程师的跨团队工具包。
7. Google助手
它是Google的虚拟助手，可以在智能手机和智能设备上使用。它支持以下操作系统-iOS，Android，KaiOS。
它甚至支持不同的语言，例如意大利语，德语，法语，英语，印地语，瑞典语，俄语等。
Google助手的一些主要功能包括：
- 通过功能强大的Google搜索引擎浏览互联网上的信息。
- 支持双向通讯。
- 安排活动。
- 设置警报。
- 能够显示您的Google帐户信息。
- 它可以在设备上执行硬件设置。
- 它可以识别歌曲，对象并读取视觉信息。
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到底
这样，我就结束了博客的结尾。这些是一些顶级AI软件开发工具，您可以期待它们作为软件开发人员解决实际问题的平台，这将使基础架构变得更好，更健壮。
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