人工智能（AI）的技术进步正在以前所未有的速度向前发展。从自然语言处理到图像识别，AI 正在各个领域取得突破性进展。随着 AI 技术的快速发展，也催生了一系列新的捷径和策略，可以让开发人员和研究人员更轻松地构建和部署 AI 应用程序。
无代码开发平台
无代码开发平台是 AI 领域的一项重大突破。这些平台允许开发人员和研究人员在无需编写任何代码的情况下构建和部署 AI 应用程序。用户只需使用拖放界面和预先构建的组件，即可创建复杂的模型和应用程序。一些流行的无代码 AI 开发平台包括：
预训练模型
预训练模型是已经使用大量数据进行训练的 AI 模型。这些模型可以在各种任务中使用，包括图像分类、自然语言处理和机器学习。预训练模型可以节省大量时间和精力，因为开发人员不再需要自己训练模型。一些流行的预训练模型包括：
- BERT
- GPT-3
- ImageNet
自动化机器学习
自动化机器学习（AutoML）是 AI 中的另一项新技术。AutoML 工具可自动执行机器学习流程，包括数据准备、模型选择和超参数优化。AutoML 可以帮助开发人员更快速、更轻松地构建和部署机器学习模型。一些流行的 AutoML 工具包括：
- Google Cloud AutoML
- AWS SageMaker Autopilot
- H2O AutoML
边际计算
边际计算是一种将计算从云端移至设备边缘的技术。这使 AI 应用程序可以在本地运行，无需连接到互联网。边际计算对于处理低延迟和带宽限制的环境非常有用，例如自动驾驶汽车和工厂自动化。一些流行的边际计算平台包括：
- AWS Greengrass
- Azure IoT Edge
- Google Cloud IoT Core
结论
人工智能在 2018 年取得了巨大的进步，新的捷径和策略为开发人员和研究人员提供了构建和部署 AI 应用程序的新方法。从无代码开发平台到预训练模型，再到自动化机器学习和边际计算，这些技术将继续推动 AI 领域的发展。随着 AI 技术的不断进步，我们很可能会看到更多创新和突破，这将改变我们生活和工作的方式。
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