يا هبر! أقدم انتباهكم إلى ترجمة المقال بواسطة كريستينكارتر7519.
على الرغم من أنه يبدو أننا على بعد أيام قليلة من عام 2020، إلا أن هذه الأيام مهمة أيضًا في مجال تطوير البرمجيات. وهنا في هذه المقالة سنرى كيف سيغير العام القادم 2020 حياة مطوري البرمجيات.
مستقبل تطوير البرمجيات هنا!
تطوير البرمجيات التقليدية هو تطوير البرمجيات عن طريق كتابة التعليمات البرمجية باتباع بعض القواعد الثابتة. لكن تطوير البرمجيات الحديثة شهد تحولا نموذجيا مع التقدم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق. ومن خلال دمج هذه التقنيات الثلاث، سيتمكن المطورون من إنشاء حلول برمجية تتعلم من التعليمات وتضيف ميزات وأنماط إضافية إلى البيانات اللازمة لتحقيق النتيجة المرجوة.
دعونا نحاول مع بعض التعليمات البرمجية
بمرور الوقت، أصبحت أنظمة تطوير برمجيات الشبكات العصبية أكثر تعقيدًا من حيث التكامل بالإضافة إلى مستويات الوظائف والواجهات. يمكن للمطورين، على سبيل المثال، بناء شبكة عصبية بسيطة للغاية باستخدام Python 3.6. فيما يلي مثال لبرنامج يقوم بالتصنيف الثنائي باستخدام 1 أو 0.
بالطبع، يمكننا أن نبدأ بإنشاء فئة الشبكة العصبية:
استيراد NumPy كـ NP
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])تطبيق الدالة السيني:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)تدريب نموذج بالأوزان والتحيزات الأولية:
epoch=10000
lr=0.1
inputlayer_neurons = X.shape[1]
hiddenlayer_neurons = 3
output_neurons = 1
wh=np.random.uniform(size=(inputlayer_neurons,hiddenlayer_neurons))
bh=np.random.uniform(size=(1,hiddenlayer_neurons))
wout=np.random.uniform(size=(hiddenlayer_neurons,output_neurons))
bout=np.random.uniform(size=(1,output_neurons))بالنسبة للمبتدئين، إذا كنت بحاجة إلى مساعدة فيما يتعلق بالشبكات العصبية، يمكنك البحث في الإنترنت عن مواقع الويب الخاصة بأفضل شركات تطوير البرمجيات أو يمكنك توظيف مطوري الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي للعمل في مشروعك.
تعديل الكود باستخدام الخلايا العصبية لطبقة الإخراج
hidden_layer_input1=np.dot(X,wh)
hidden_layer_input=hidden_layer_input1 + bh
hiddenlayer_activations = sigmoid(hidden_layer_input)
output_layer_input1=np.dot(hiddenlayer_activations,wout)
output_layer_input= output_layer_input1+ bout
output = sigmoid(output_layer_input)
خطأ في الحساب لطبقة التعليمات البرمجية المخفية
E = y-output
slope_output_layer = derivatives_sigmoid(output)
slope_hidden_layer = derivatives_sigmoid(hiddenlayer_activations)
d_output = E * slope_output_layer
Error_at_hidden_layer = d_output.dot(wout.T)
d_hiddenlayer = Error_at_hidden_layer * slope_hidden_layer
wout += hiddenlayer_activations.T.dot(d_output) *lr
bout += np.sum(d_output, axis=0,keepdims=True) *lr
wh += X.T.dot(d_hiddenlayer) *lr
bh += np.sum(d_hiddenlayer, axis=0,keepdims=True) *lrإنتاج
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]من المفيد دائمًا مواكبة أحدث لغات البرمجة وتقنيات البرمجة، ويجب أن يكون المبرمجون أيضًا على دراية بالعديد من الأدوات الجديدة التي تساعد في جعل تطبيقاتهم ذات صلة بالمستخدمين الجدد.
في عام 2020، يجب على مطوري البرامج التفكير في دمج أدوات تطوير البرامج الخمسة هذه في منتجاتهم، بغض النظر عن لغة البرمجة التي يستخدمونها:
1. معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
بفضل برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل على تبسيط خدمة العملاء، تحظى البرمجة اللغوية العصبية (NLP) باهتمام المبرمجين الذين يعملون على تطوير البرمجيات الحديثة. يستخدمون مجموعات أدوات NLTK مثل Python NLTK لدمج البرمجة اللغوية العصبية بسرعة في برامج الدردشة والمساعدين الرقميين والمنتجات الرقمية. بحلول منتصف عام 2020 أو في المستقبل القريب، سترى أن البرمجة اللغوية العصبية أصبحت أكثر أهمية في كل شيء بدءًا من شركات البيع بالتجزئة وحتى المركبات والأجهزة المستقلة للمنزل والمكتب.
من خلال المضي قدمًا باستخدام أدوات وتقنيات أفضل لتطوير البرمجيات، يمكنك أن تتوقع أن يستخدم مطورو البرامج البرمجة اللغوية العصبية بعدة طرق، بدءًا من واجهات المستخدم المستندة إلى الصوت ووصولاً إلى التنقل الأسهل في القائمة وتحليل المشاعر وتحديد السياق والعاطفة وإمكانية الوصول إلى البيانات. كل هذا سيكون متاحا لأغلبية المستخدمين، وسوف تكون الشركات قادرة على تحقيق نمو في الإنتاجية يصل إلى 430 مليار دولار بحلول عام 2020 (وفقا لمؤسسة البيانات الدولية، التي استشهدت بها شركة ديلويت).
2. GraphQL يحل محل REST Apis
وفقًا للمطورين في شركتي، وهي شركة تطوير برمجيات خارجية، فإن REST API تفقد هيمنتها على عالم التطبيقات بسبب التحميل البطيء للبيانات التي يجب إجراؤها من عناوين URL متعددة بشكل فردي.
يعد GraphQL اتجاهًا جديدًا وبديلاً أفضل للبنية المستندة إلى REST والتي تسترد جميع البيانات ذات الصلة من مواقع متعددة باستخدام استعلام واحد. يؤدي ذلك إلى تحسين التفاعل بين العميل والخادم وتقليل زمن الوصول، مما يجعل التطبيق أكثر استجابة للمستخدم بشكل ملحوظ.
يمكنك تحسين مهاراتك في تطوير البرامج عند استخدام GraphQL لتطوير البرامج. بالإضافة إلى ذلك، فهو يتطلب تعليمات برمجية أقل من REST Api ويسمح لك بإجراء استعلامات معقدة في بضعة أسطر بسيطة. ويمكن أيضًا أن يكون مزودًا بعدد من ميزات Backand as a Service (BaaS) التي تسهل استخدامه من قبل مطوري البرامج بلغات برمجة مختلفة، بما في ذلك Python وNode.js وC++ وJava.
3. مستوى ترميز منخفض/لا يوجد رمز (رمز منخفض)
توفر جميع أدوات تطوير البرامج ذات التعليمات البرمجية المنخفضة العديد من الفوائد. يجب أن تكون فعالة قدر الإمكان عند كتابة العديد من البرامج من الصفر. يوفر الكود المنخفض تعليمات برمجية تم تكوينها مسبقًا والتي يمكن تضمينها في برامج أكبر. يتيح ذلك حتى لغير المبرمجين إنشاء منتجات معقدة بسرعة وسهولة وتسريع النظام البيئي للتطوير الحديث.
وفقًا لتقرير TechRepublic، يتم بالفعل استخدام أدوات بدون تعليمات برمجية أو تعليمات برمجية منخفضة في بوابات الويب وأنظمة البرامج وتطبيقات الهاتف المحمول ومجالات أخرى. سوف ينمو سوق الأدوات ذات التعليمات البرمجية المنخفضة إلى 15 مليار دولار بحلول عام 2020. تتعامل هذه الأدوات مع كل شيء، بما في ذلك إدارة منطق سير العمل وتصفية البيانات والاستيراد والتصدير. فيما يلي أفضل منصات الكود المنخفض في عام 2020:
- مايكروسوفت باور آبس
- منديكس
- أنظمة خارجية
- زوهو الخالق
- سحابة تطبيق Salesforce
- قاعدة سريعة
- التمهيد الربيع
4. موجة 5G
سيؤثر اتصال 5G بشكل كبير على تطوير تطبيقات الهاتف المحمول والبرمجيات بالإضافة إلى تطوير الويب. بعد كل شيء، مع تقنيات مثل إنترنت الأشياء، أصبح كل شيء متصلاً. وبالتالي، فإن برمجيات الجهاز ستحقق أقصى استفادة من إمكانيات الشبكات اللاسلكية عالية السرعة مع تقنية الجيل الخامس.
وفي مقابلة حديثة مع Digital Trends، قال دان ديري، نائب رئيس المنتجات في موتورولا، إنه "في السنوات المقبلة، ستوفر شبكة الجيل الخامس بيانات أسرع، ونطاق ترددي أعلى، وستسرع برامج الهاتف أسرع بعشر مرات من التقنيات اللاسلكية الحالية".
وفي ضوء ذلك، ستعمل شركات البرمجيات على إدخال تقنية الجيل الخامس في التطبيقات الحديثة. وفي الوقت الحالي، أعلن أكثر من 5 مشغلًا عن تحديثات لشبكاتهم. لذلك، سيبدأ المطورون الآن العمل على استخدام واجهات برمجة التطبيقات المناسبة للاستفادة من تقنية 20G. ستعمل التكنولوجيا على تحسين ما يلي بشكل كبير:
- أمن برامج الشبكة، وخاصة بالنسبة لتقطيع الشبكة.
- توفير طرق جديدة للتعامل مع معرفات المستخدمين.
- يسمح لك بإضافة وظائف جديدة إلى التطبيقات ذات زمن الوصول المنخفض.
- سيؤثر على تطوير نظام AR/VR.
5. سهولة المصادقة
أصبحت المصادقة بشكل متزايد عملية فعالة لحماية البيانات الحساسة. وهذه التكنولوجيا المتطورة ليست عرضة لاختراق البرمجيات فحسب، بل إنها تدعم أيضًا الذكاء الاصطناعي وحتى الحوسبة الكمومية. لكن سوق تطوير البرمجيات يشهد بالفعل العديد من الأنواع الجديدة من المصادقة، مثل تحليل الصوت والقياسات الحيوية والتعرف على الوجه.
في هذه المرحلة، يجد المتسللون طرقًا مختلفة لتزوير معرفات المستخدم وكلمات المرور عبر الإنترنت. نظرًا لأن مستخدمي الهاتف المحمول معتادون بالفعل على الوصول إلى هواتفهم الذكية من خلال بصمة الإصبع أو مسح الوجه، وبالتالي استخدام أدوات المصادقة، فلن يحتاجوا إلى إمكانات تحقق جديدة لأن احتمالية السرقة عبر الإنترنت ستكون أقل. فيما يلي بعض أدوات المصادقة متعددة العوامل مع تشفير SSL.
- تعمل الرموز الناعمة على تحويل هواتفك الذكية إلى أدوات مصادقة متعددة العوامل ملائمة.
- تعد قوالب EGrid وسيلة سهلة الاستخدام وشائعة من أشكال الموثقين في الصناعة.
- بعض أفضل برامج المصادقة للشركات هي RSA SecurID Access وOAuth وPing Identity وAuthx وAerobase.
هناك شركات برمجيات في الهند والولايات المتحدة تجري أبحاثًا مكثفة في مجال المصادقة والقياسات الحيوية. كما أنهم يروجون للذكاء الاصطناعي لإنشاء برامج متفوقة للمصادقة الصوتية ومعرف الوجه والسلوكية والبيومترية. يمكنك الآن حماية القنوات الرقمية وتحسين قدرات النظام الأساسي.
اختتام
يبدو أن حياة المبرمجين ستصبح أقل صعوبة في عام 2020 حيث من المرجح أن تتسارع وتيرة تطوير البرمجيات. الأدوات المتاحة ستصبح أسهل في الاستخدام. وفي نهاية المطاف، سيخلق هذا التقدم عالمًا ديناميكيًا يدخل عصرًا رقميًا جديدًا.
المصدر: www.habr.com