人工智能开发人员工作流程、看法、工具统计数据
本文目录：
一、人工智能开发所需要的技能和知识
人工智能开发涉及到多个领域，包括计算机科学、机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等等。
开发人工智能应用需要具备以下技能和知识：
- 编程语言：熟练掌握至少一门编程语言（如Python、Java、C++等）。
- 数据结构和算法：熟悉数据结构和算法，能够对数据进行处理和分析。
- 机器学习：了解机器学习的基本概念和理论，并具有构建机器学习模型的能力。
- 深度学习：了解深度学习的基本概念和理论，并具有构建深度学习模型的能力。
- 自然语言处理：了解自然语言处理的基本概念和理论，并具有处理自然语言的能力。
- 图像识别：了解图像识别的基本概念和理论，并具有处理图像数据的能力。
- 软件开发：具备软件开发的基本知识和技能，能够构建完整的人工智能应用系统。
- 软件工程：具备软件工程的知识和技能，能够管理和组织人工智能应用的开发过程。
以上是人工智能开发所需要的一些基本技能和知识，随着技术的不断发展，人工智能开发的领域也在不断扩展和深化。
二、开发人工智能需要以下工具
开发人工智能需要以下工具：
- 编辑器或IDE工具：用于编写和调试代码，例如PyCharm、Visual Studio Code、Jupyter Notebook等。
- Python编程语言：人工智能主要使用Python编程语言进行开发。
- 数据库管理系统：例如MySQL、MongoDB、PostgreSQL等，用于存储和管理数据。
2.1、开发过程中的人工智能工具调查
70%的受访者正在或计划在今年的开发过程中使用人工智能工具。
那些学习编码的人更有可能 比专业开发人员使用或使用人工智能工具（82%对70%）。
您目前是否在开发过程中使用 AI 工具？
2.2、AI 工具情绪调查
77%的受访者赞成或非常赞成人工智能工具进行开发。
专业开发人员比 那些学习编码的人（17%对15%）。
您对使用 AI 工具作为开发工作流程的一部分的立场有多好？
2.3、AI 工具的优势调查
提高生产力是开发人员从 AI 工具中看到的最大好处。加快学习速度和提高效率息息相关 次要好处。
对于您在开发工作流程中使用的 AI 工具，您希望实现的最重要的好处是什么？请检查 所有适用。
2.4、人工智能工具的准确性调查
我们看到开发人员对工具的AI输出准确性的信任存在分歧。
大约 42% 的人相信输出的准确性，而 31% 的人相信 栅栏。
作为开发工作流程的一部分，您对 AI 工具输出的准确性有多大信任？
2.5、开发工作流程中的 AI调查
目前使用AI工具的人大多报告编写代码的好处，而那些对使用AI工具不感兴趣的人则认为这是最少的。 有益。这种脱节很可能与开发人员类型的根本区别不感兴趣，这些工具与那些 对当前可用功能感兴趣并具有更多适用用例。
您目前正在将 AI 工具用于开发工作流程的哪些部分，以及您有兴趣在下一个部分使用 AI 工具 年？请选择所有适用项。
三、开发人工智能相关库和框架
- 人工智能相关库和框架：例如TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn、Numpy、Pandas等，可以帮助开发者更方便地构建模型和处理数据。
- GPU加速器：如果需要进行大规模计算的话，可以使用GPU加速器进行加速。
- 版本管理工具：例如Git、SVN等，可以帮助开发者管理代码版本。
- 其他工具：例如API开发工具、测试工具、调试工具等。
以上工具是基本的开发人工智能所需要的，当然还要和具体需求、应用场景等有关。
常用的人工智能开发工具：
- TensorFlow：谷歌开发的开源机器学习库，支持深度学习和自然语言处理等领域。
- Keras：基于TensorFlow的高度模块化的神经网络库，易于使用和快速实验。
- PyTorch：Facebook开发的动态计算框架，灵活性强，易于调试和迭代。
- Caffe：由伯克利大学开发的深度学习框架，支持图像和视频分类、分割和检测等任务。
- MXNet：亚马逊开发的开源深度学习框架，支持多种编程语言和分布式训练。
- Theano：蒙特利尔大学开发的数学库，用于高效的数值计算和求解数学表达式。
- Scikit-learn：Python中的机器学习库，提供了各种经典机器学习算法和工具。
- CNTK：微软开发的深度学习框架，支持多个计算设备和分布式训练。
- OpenCV：计算机视觉库，提供了各种图像和视频处理算法和工具。
- Spark MLlib：Apache Spark中的机器学习库，支持分布式数据处理和模型训练。
四、人工智能搜索工具调查
人工智能搜索工具是一种能够智能分析用户搜索行为和语义，提供更加准确、智能化搜索结果并整合多种信息资源的搜索工具。其主要利用机器学习、自然语言处理等技术来处理大数据，从而提供更高质量、智能化的搜索体验。
传统的搜索工具有以下几种：
- Google搜索：Google使用人工智能技术来提供更准确的搜索结果，例如使用自然语言处理技术来解释查询，或使用机器学习算法来调整结果的排序。
- Bing搜索：Bing搜索也使用人工智能技术来提高搜索结果的质量和准确性。例如，它使用深度学习算法来识别图像，或使用自然语言处理技术来理解查询。
- Siri：Siri是苹果公司的语音助手，它使用自然语言处理技术来理解用户的语音查询并提供相关答案。
- Alexa：Alexa是亚马逊公司的语音助手，它使用人工智能技术来理解用户的语音查询并提供相关答案。
- IBM Watson：IBM Watson是一种基于人工智能技术的搜索工具，它可以理解自然语言查询并提供相关答案，并且还可以进行分析和推理以提供更准确的答案。
- Wolfram Alpha：Wolfram Alpha是一种基于人工智能技术的计算搜索引擎，它可以回答各种数学、统计、物理和工程问题。
人工智能搜索工具是今年的一个新部分
新型人工智能搜索工具例如：
- ChatGPT：ChatGPT 是一种基于人工智能的对话机器人，它可以自动回答用户提出的问题和进行对话。ChatGPT的核心技术是GPT（Generative Pre-trained Transformer），它是一种使用深度学习技术进行预训练的神经网络模型，可以生成自然语言文本。ChatGPT是该技术的一种应用，它在预处理模型的基础上，通过对话场景的建模，使得机器人能够与用户进行语义上的交互和理解，从而提供智能化的对话服务。
- Google Assistant：一种智能对话代理，可以回答用户的问题并执行任务。
- Amazon Alexa：一种智能语音助手，可以回答用户的问题并控制物联网设备。
- Apple Siri：一种智能语音助手，可以回答用户的问题、执行任务和控制设备。
- Microsoft Cortana：一种智能个人助理，可以回答用户的问题、执行任务和控制设备。
- Baidu Duer：一种基于人工智能技术的智能对话系统，可以回答用户的问题、执行任务和控制设备。
- IBM Watson：一种智能问答系统，可以回答用户的问题并提供分析报告。
- OpenAI GPT：一种基于自然语言处理技术的语言生成模型，可以用于文本生成、问答等任务。
- Alibaba DAMO Academy：阿里巴巴的人工智能实验室，研究机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。
受访者对AI搜索工具的首选是ChatGPT：83%的受访者在过去一年中使用过它。
这超出了必应AI的第二选择，有20%的人使用它。
围绕新兴AI搜索技术的炒作有增长空间，而ChatGPT竞争对手则扩大了用户群;
只有四种工具具有 10% 或 对于那些想在明年尝试的人来说，选择更高。
五、人工智能开发人员工具调查
除了询问今年开始的搜索工具外，询问了AI开发人员工具。
GitHub Copilot是大多数人的整体选择，去年有55%的受访者使用了AI开发人员工具，是Tabnine第二选择的13%的四倍。
那些学习的人使用Tabnine的次数稍多（18%），而Copilot的使用量稍低（45%），这可能是由于与Copilot相关的成本。
除了报告开发人员在过去一年中使用的流行技术外，我们还列出了开发人员目前使用的一些技术/工具 使用并知道他们将来想再次使用。
开发人员希望继续使用GitHub Copilot，
另一方面，我们看到更多的开发人员希望在明年尝试它，而不是那些开发人员，目前使用Copilot。
六、明年的人工智能工具调查
无论是专业开发人员还是学习编码的人，人们都认为他们的开发工作流程会有所不同。
考虑您的工作流程和流程如何随时间变化，您预计 1 年后您的工作流程有多相似或不同 由于您目前正在使用的AI工具？
未来几年人工智能工具的发展趋势（ai提供的参考）：
- 更加智能化的语音助手：未来的语音助手会变得更加智能、更加个性化，能够实现更多的任务和功能。
- 自动化：未来的人工智能工具将会成为自动化的关键，使用机器学习和深度学习技术，能够自动推荐、自动分类或优化信息。
- 更好的数据分析：未来的人工智能工具将集成更多的分析工具和算法，以更快、更准确地分析数据。
- 自主学习：未来的AI将具备自主学习的能力，不再需要程序员逐步编写代码。
- 更加智能的机器人和无人机：未来的机器人和无人机将成为主要的AI工具之一，能够自主进行任务和工作。
- 总之，未来的人工智能工具将会智能化、自动化、数据分析化、自主学习和实用化。
（本文统计数据来源于Stack Overflow）
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