Sepuluh Rekomendasi Tools yang Harus AI Engineer Punya
Jakarta, Morfotech Indonesia_Dalam era yang semakin terhubung dengan teknologi, kebutuhan untuk tenaga kerja yang kompeten dalam kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) semakin meningkat.
AI engineer adalah individu yang bertanggung jawab untuk mengembangkan, menguji, dan menerapkan sistem kecerdasan buatan. Untuk menjalankan tugas mereka dengan efisien, seorang AI engineer membutuhkan serangkaian alat dan perangkat lunak yang tepat, mencakup dengan software, libraries, frameworks, dan juga hardware yang mumpuni.
Baca juga: Cara Membuat Poster Disney Pixar via Bing Image Creator yang Viral di Medsos
Berikut adalah sepuluh rekomendasi tools yang harus dimiliki oleh seorang AI engineer:
1. H2O.ai
H2O.ai adalah sebuah teknologi yang fokus pada pengembangan platform dan alat kecerdasan buatan AI (Artificial Intelligence) terutama untuk aplikasi machine learning dan pemodelan prediktif. Platform yang bernama "H2O," yang merupakan sebuah open-source framework machine learning yang dirancang untuk memudahkan para data scientist dan pengembang dalam membangun model AI yang lebih efektif.
2. TensorFlow
TensorFlow adalah sebuah framework open-source yang dikembangkan untuk pengembangan dan pelatihan model kecerdasan buatan AI (Artificial Intelligence) dan machine learning. Framework ini pertama kali diperkenalkan oleh Google dan telah menjadi salah satu alat paling populer di dunia AI.
TensorFlow menyediakan berbagai lapisan dan opsi untuk membangun beragam jenis model kecerdasan buatan, termasuk neural networks, deep learning, reinforcement learning, dan model-model lainnya. Dengan dukungan CPU, GPU, dan TPU, TensorFlow dapat diskalakan dan disesuaikan dengan berbagai konfigurasi perangkat keras.
3. PyTorch
PyTorch adalah sebuah framework open-source untuk kecerdasan buatan AI (Artificial Intelligence) dan pengembangan model machine learning yang dikembangkan oleh Facebook AI Research (FAIR) lab. PyTorch telah menjadi salah satu framework yang sangat populer dalam komunitas penelitian AI dan pengembangan aplikasi AI. PyTorch didesain untuk pengembangan model deep learning yang memiliki dukungan yang kuat untuk pembuatan, pelatihan, dan pengujian model deep learning.
4. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook adalah lingkungan pengembangan yang interaktif yang memungkinkan AI engineer untuk membuat dan berbagi catatan kerja dengan dokumentasi yang baik, visualisasi, dan eksekusi kode yang mudah. Ini adalah alat yang sangat populer di kalangan ilmuwan data, peneliti, dan pengembang.
5. GPU NVIDIA
GPU NVIDIA telah menjadi sangat penting dalam berbagai aplikasi komputasi selain grafis, termasuk dalam dunia kecerdasan buatan AI (Artificial Intelligence), deep learning, pemrosesan data, dan ilmu komputer lainnya. Para AI engineer sering kali mengandalkan Graphics Processing Unit (GPU) yang kuat dan dapat memproses secara paralel.
Baca juga: Ingin Tingkatkan Grafis Komputer? Ini 7 GPU NVIDIA Gaming Terbaik Tahun 2023
6. Docker
Docker adalah platform yang memungkinkan AI engineers untuk membuat dan mengelola kontainer yang memuat lingkungan kerja AI dengan semua dependensinya. Hal ini mempermudah penyebaran model AI di berbagai platform. Pendekatan kontainerisasi ini menyederhanakan penerapan ke platform cloud, perangkat edge computing, dan cluster server, sehingga menjadikannya alat yang sangat diperlukan oleh para AI engineer yang mengerjakan solusi siap produksi.
7. Git dan GitHub
Git dan GitHub adalah dua konsep terkait dalam dunia pengembangan perangkat lunak yang digunakan untuk mengelola kode sumber dan kolaborasi dalam proyek perangkat lunak.
Dengan Git memungkinkan para AI engineer untuk melacak perubahan dalam kode sumber mereka, mengelola riwayat revisi, dan berkolaborasi dengan orang lain dalam pengembangan proyek.
Sedangkan GitHub merupakan platform berbasis web yang menyediakan layanan hosting untuk repositori Git jarak jauh. Ini memungkinkan pengembang untuk penyimpanan dan berkolaborasi dalam proyek perangkat lunak secara online.
8. Apache Spark
Apache Spark adalah sebuah platform komputasi terdistribusi open-source yang dirancang untuk mengolah dan menganalisis data dalam skala besar dengan cepat.
Apache Spark merupakan alat yang ideal untuk pra-pemrosesan, transformasi, dan analisis data bagi AI engineer.
9. OpenCV
OpenCV yang merupakan singkatan dari "Open Source Computer Vision Library," adalah sebuah pustaka (library) open-source yang berfokus pada pengolahan gambar dan visi komputer. OpenCV menawarkan banyak koleksi fungsi argoritme untuk pemrosesan gambar dan video, deteksi objek, dan ektraksi fitur.
10. Apache Beam
Apache Beam adalah sebuah model pemrosesan data open-source yang dirancang untuk mengolah dan menganalisis data secara terdistribusi dalam berbagai lingkungan komputasi, termasuk lingkungan lokal, cloud, dan on-premises.
Apache Beam mengikuti model data flow, yang memungkinkan Anda untuk mendefinisikan serangkaian transformasi data yang mengubah dan memproses data real-time.
Baca juga: Lima Profesi AI yang Banyak Dicari di Era Digital
Dengan tools yang sudah disebutkan diatas, seorang AI engineer akan siap untuk menghadapi tantangan dalam dunia kecerdasan buatan yang semakin canggih. Kombinasi dari kemampuan pemrograman, pengetahuan dalam machine learning, dan tools akan membantu dalam mengembangkan solusi AI yang inovatif.
Semoga artikel ini bermanfaat dan jangan lupa juga untuk menyebarkan informasi dan wawasan dalam artikel ini ke teman-teman kalian, ya! Have a nice day (EP).
Baca juga: 6 rekomendasi AI Logo Generator Untuk Pemilik Bisnis
Butuh jasa Pembuatan aplikasi dan website hubungi: www.morfotech.id
