人们正在进入“软件2.0”时代。诸如人工智能、深度学习、机器学习和高级分析等技术，改变了开发人员设计智能软件的方式——不仅是使用计算机的方式，还有与人类智能协作的方式。
如今，所有智能手机、智能电视、汽车和电子游戏都装载了人工智能。例如，Siri可以给人们指路去最近的加油站，特斯拉利用人工智能和大数据使自动驾驶汽车的想法成为现实。根据《财富》杂志发表的一篇文章，人工智能现在还可以阅读人的想法，并通过解读大脑信号将其转化为图像。
可以说，人工智能无处不在。那么，你打算为你的人工智能项目做什么?你开始计划和编码了吗?如果答案是肯定的，那么在开始人工智能APP开发之前，不妨先看看下文的一些建议。
人工智能APP开发 TIPS
开发人工智能APP，Python、Lisp、Java和Prolog等语言是最受欢迎的。
尤其是Python，由于其简单的语法、大量的库和工具以及操作系统支持，被用作大多数支持人工智能的APP和软件的基础语言。
为了人工智能APP的开发成功，建议使用一些有用的工具来简化开发，如Django,、Flask、NumPy、Matplotlib、wxWidgets、PyQt、OpenStack、Pandas、Scikit、Theano、AIMA、pyDatalog、SimpleAI、EasyAi、PyBrain、MDP、Scikit、PyML等。
对于AI和ML开发人员来说，为他们的APP想出一个吸引人的名字是很重要的。亚马逊想出了Alexa，苹果想出了Siri，谷歌推出了谷歌翻译。所以，先为你的人工智能APP想一个独一无二的名字吧。
接下来，选择Python支持的IDE和代码编辑器。可以选择Sublime Text 3、GNU Emacs、Eclipse+Pydev、Atom、Vi/Vim、Visual Studio IDE或Pycharm IDE。
Sublime Text 3
传送门：https://www.sublimetext.com/3
建议使用Sublime Text 3开发人工智能APP。这是一个功能丰富的代码编辑器，具有令人惊艳的高级功能，如快速快捷方式/搜索、拆分结束、无干扰书写模式、命令调色板，并支持所有平台，当然其优点不止如此。
在桌面上创建一个python文件“xyz.py”。如果使用的是MacOS系统，请使用终端命令：
- cd Desktop
- touch xyz.py
用代码编辑器打开xyz.py文件，并在系统中编写以下命令：
第一步
- Import random
第二步
- answers = [ ‘I did not understand what you just said’,
- ‘It doesn\’t look like anything to me’,
- ‘I don\’t know, whatever’]
接着，在编码中添加循环的主要部分。
- while True:
- user_input = input (“>>>”)
- if user_input . lower() == ‘hi’ :
- print(“Hello”)
- else:
- print (random.choice(answers))
优秀的人工智能编码需要什么?
在编码环境中，真正需要的东西因人而异。但是，拥有一组核心功能将使编码任务变得更容易。以下是人工智能编码应考虑的要点：
数据检查
AI和ML模型会反映它们是如何进行运算的，因此应反复分析原始数据以尽可能了解输入数据。检查数据是否有任何错误值、缺少值或错误标签。假设APP将用于计算所有年龄段，但只提供了45岁以下的人的数据，又或者APP将用于一年左右的假期，但只提供了冬季的数据，后果不堪设想。因此要确保数据准确。
以用户为中心
使用适当的功能设计APP，以获得更好的清晰度和控制力。检查编程模型中的任何功能是否不必要或冗余。尝试使用极简模型来满足用户的偏好。
使用Python字典以在人工智能应用中更好地编码
Python中的字典用于存储数据。它是一组键值，其中每个键值都是唯一的，提供了在Python中存储数据的有用方法。通常，存储在Python字典中的数据与用户ID或用户配置文件中包含的信息相关。它在数据存储的人工智能APP开发中起着重要作用。来看看包含太多if/else子句的编码示例：
- if name == "Mary":
- print "This is Mary, she is a dancer"
- elif name == "Shaina":
- print "This is Shaina, she is an engineer"
- elif name == "Tim":
- print "This is Tim, he is a doctor"
- 使用Python字典编写以下代码：
- name_job_dict = {
- "Mary": "This is Mary, she is a dancer",
- "Shaina": "This is Shaina, she is an engineer",
- "Tim": "This is Tim, he is a doctor",
- }
- print name_job_dict[name]
值得考虑的机器学习工具
人工智能APP开发者应该准备好用机器学习和深度学习的新框架进行实验。推荐使用Apple Core ML——一个特定领域的机器学习框架——开发人工智能，它包括视觉和图像分析、自然语言处理和GamelayKit等功能，用于优化和评估常见行为和决策树，如随机数生成、人工智能寻路等。
Caffe2也是模块化深度学习开源框架的首选。开发人员可以尝试深入学习和机器学习模型和算法，从中获益。Caffe2带有C++和Python API，允许开发人员立即生成原型并优化APP开发过程。
谷歌TensorFlow也是在嵌入式设备上部署机器学习和人工智能APP的好选择。TensorFlow Lite允许开发人员以较少的依赖性和较小的二进制大小构建APP。但是，TensorFlow Lite也可供开发人员使用，不过它没有像TensorFlow Mobile那样涵盖所有用例。对于AI和ML的APP开发，应使用TensorFlow Mobile。
构建人工智能APP的低代码平台
Mendix是人工智能开发者较好的人工智能辅助低代码开发平台，其就APP质量和性能提供的下一步建议和专家级质量建议有助于提高开发人员的工作效率。低代码环境为人工智能APP提供协作和直观的开发平台、具有一流功能的云本机架构、开放和可扩展的API、模型API和具有丰富扩展性选项的SDK，使人工智能开发人员受益匪浅，并且可以使用多种工具和代码库。
对于开发人员来说，Mendix Assist更像是一种培训工具，它有助于降低人工智能项目的再工作成本和时间，防止APP开发出现问题，并使人们更加关注自己的任务和企业价值。
总而言之，人工智能APP正蓬勃发展着。的确，人工智能与企业的结合也给了商业界的人们很多机会。
此外，新移动APP开发中的人工智能技术将为新的机遇、智能交互、智能决策和个性化提供新的动力。
