人工智能开发人员工作流程、看法、工具统计数据
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二、开发人工智能需要以下工具2.1、开发过程中的人工智能工具调查2.2、AI工具情绪调查2.3、AI工具的优势调查2.4、人工智能工具的准确性调查2.5、开发工作流程中的AI调查三、开发人工智能相关库和框架四、人工智能搜索工具调查五、人工智能开发人员工具调查六、明年的人工智能工具调查一、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、VisualStudioCode、JupyterNotebook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。SparkMLlib：ApacheSpark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。IBMWatson：IBMWatson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。WolframAlpha：WolframAlpha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（GenerativePre-trainedTransformer），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。GoogleAssistant：一种智能对话代理，可以回答用户的问题并执行任务。AmazonAlexa：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。AppleSiri：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。MicrosoftCortana：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。BaiduDuer：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。IBMWatson：一种智能问答系统，可以回答用户的问题并提供分析报告。OpenAIGPT：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。AlibabaDAMOAcademy：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。
GitHubCopilot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GitHubCopilot，
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StackOverflow）
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