Die besten Tools für die Entwicklung mobiler Apps mit künstlicher Intelligenz

Mobile Apps mit künstlicher Intelligenz können das Nutzerverhalten analysieren, Vorhersagen treffen, Aufgaben automatisieren und personalisierte Erfahrungen bieten, wodurch sie in verschiedenen Branchen immer beliebter werden. Um Entwicklern dabei zu helfen, das Potenzial der künstlichen Intelligenz bei der Entwicklung mobiler Apps zu nutzen, stehen zahlreiche Tools zur Verfügung, die die Integration von KI-Funktionen vereinfachen. Hier sind die 10 besten Tools für die Entwicklung mobiler Apps mit künstlicher Intelligenz.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite ist eine minimierte Version des TensorFlow-Frameworks von Google. Diese Version von TensorFlow ist für die Verwendung auf mobilen und eingebetteten Geräten vorgesehen. Ein Tool wie dieses hilft Entwicklern bei mobilen Geräten, maschinelle Lernmodelle mit kleinen Binärgrößen und geringer Verzögerung auszuführen, da sie es nur mit ihren Geräten verwenden. Eines der wichtigsten Frameworks für künstliche Intelligenz, auf das sie sich konzentrieren, ist TensorFlow Lite, mit dem sie verschiedene Anwendungen wie Bilderkennung, Objekterkennung und natürliche Sprachverarbeitung entwickeln können. Diese Methode ist besonders nützlich für die Bereitstellung von KI-Modellen auf Android- und iOS-Geräten, sodass Entwickler KI-Apps erstellen können, die beispielsweise Bilderkennung in Echtzeit und Sprachübersetzung ohne Abhängigkeit von Cloud-Diensten ermöglichen.

Core ML

Core ML ist ein Machine-Learning-Framework von Apple, das es Entwicklern ermöglicht, Machine-Learning-Modelle in iOS-Anwendungen zu integrieren. Sie können eine Vielzahl von Modelltypen nutzen, darunter Deep Learning, Tree Ensembles und Support Vector Machines. Core ML eignet sich am besten für die Leistung auf dem Gerät, d. h. es ist schneller und effizienter bei der Ausführung von Aufgaben der künstlichen Intelligenz, ohne die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen. Mit Core ML können Entwickler den Benutzern nicht nur die Möglichkeit bieten, künstliche Intelligenz auf ihren iOS-Mobilgeräten zu nutzen, wie z. B. Bildanalyse, Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme, sondern auch ihre Privatsphäre schützen, indem sie Daten nur an das Gerät senden.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services bietet Unterstützung in Form eines Pakets von APIs und Tools, die Entwickler für die Entwicklung von Anwendungen für künstliche Intelligenz nutzen können, ohne über tiefgreifende Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen zu verfügen. Diese Dienste umfassen Funktionen zur Bilderkennung, Tonidentifizierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Entscheidungsfindung. Anwendungsentwickler können von KI-Modellen profitieren, da sie keine Zeit und kein Geld in die Erstellung eines solchen Modells investieren müssen. Stattdessen können sie sich je nach KI-Modell für Gesichtserkennung, Stimmungsanalyse oder Sprachschnittstellen entscheiden. Darüber hinaus lassen sich Azure Cognitive Services auch eng in andere Azure-Cloud-Dienste integrieren, was sie zu einem sehr leistungsstarken Tool für die Entwicklung skalierbarer mobiler KI-Anwendungen macht.

IBM Watson

IBM Watson bietet KI-Tools und APIs, mit denen Entwickler KI-gestützte mobile Apps erstellen können. Zu den Funktionen von Watson gehören das Verstehen natürlicher Sprache, die Umwandlung von Sprache in Text, die visuelle Erkennung und die Erstellung von Chatbots. Mit diesen Tools können Entwickler Apps entwickeln, die Benutzer auf natürliche Weise verstehen und mit ihnen interagieren, entweder per Sprachbefehl, Texteingabe oder Bilderkennung. Die IBM Watson-Plattform bietet außerdem leistungsstarke Analyse- und Erkennungsfunktionen, mit denen Entwickler ihre Apps auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen und Feedback kontinuierlich verbessern können.

Dialogflow

Dialogflow ist ein Google-Dienstprogramm, das der Entwicklung von Chatbots und Sprach-Apps dient, die über Konversationsschnittstellen mit dem Benutzer kommunizieren können. So wendet die Dialogflow-App die Verarbeitung natürlicher Sprache an, um die Fragen des Benutzers zu stellen und sinnvoll auf sie zu reagieren. Darüber hinaus können Entwickler dieses flexible Tool auf verschiedenen Plattformen wie Google Assistant, Amazon Alexa und Facebook Messenger verwenden, was es zu einem guten Tool für Entwickler macht, die ihren mobilen Apps KI-gesteuerte Konversationsschnittstellen hinzufügen möchten.

Keras

Keras ist eine kostenlose neuronale Netzwerkbibliothek, die mit Hilfe von Python erstellt wurde und auf TensorFlow aufbaut. Sie ist leicht verständlich und modular aufgebaut, sodass der Ansatz besonders für Entwickler attraktiv ist, die sich gerade erst mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning vertraut machen. Durch die Verwendung von Keras ist es nicht schwierig, neuronale Netze zu entwickeln und zu trainieren, und Entwickler können die Zeit nutzen, um schnell Prototypen für Modelle der künstlichen Intelligenz für mobile Apps zu erstellen. Mit Keras können Entwickler KI-fähige Funktionen wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Empfehlungsmaschinen erstellen, die in mobile Apps eingefügt werden können.

ML Kit

ML Kit ist ein fortschrittliches Google-Tool, das speziell für Mobilgeräte entwickelt wurde. Es umfasst vorgefertigte APIs, die sich problemlos in Android- und iOS-Anwendungen implementieren lassen. ML Kit ermöglicht Funktionen wie Bildbeschriftung, Texterkennung, Gesichtserkennung und Barcode-Scannen. Darüber hinaus bietet es Tools, die Entwicklern dabei helfen können, benutzerdefinierte Modelle direkt in ihren Apps bereitzustellen. So können Entwickler mit ML Kit intelligente mobile Apps entwickeln, die eine Vielzahl komplizierter Aufgaben ausführen und gleichzeitig eine hohe Leistung und Benutzerinteraktion gewährleisten.

Theano

Theano ist ein Python-Paket, ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie mathematische Ausdrücke, die Arrays mit mehreren Dimensionen enthalten, beschreiben, optimieren und auswerten können. Theano ist ursprünglich ein Tool für Deep Learning, eignet sich aber auch gut für Entwickler mobiler Apps, die andere Projekte im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz bevorzugen.

Darüber hinaus ist es äußerst effizient und ermöglicht es Entwicklern, neuronale Netze zu erstellen und diese auch in mobile Anwendungen zu integrieren. Inzwischen hat Theano seine Popularität an andere konkurrierende Frameworks wie TensorFlow und PyTorch verloren, ist aber immer noch ein wertvolles Tool für Entwickler, die mit Modellen der künstlichen Intelligenz auf mobilen Geräten arbeiten.

Amazon Lex

Amazon Lex, eine Technologie zur Erstellung von Konversationsschnittstellen auf der Grundlage von Sprache und Text, ist in mobile Apps integriert. Es nutzt die hochmodernen Deep-Learning-Techniken, die hinter dem Amazon-Alexa-System stehen, und stellt Entwicklern so die Tools zur Verfügung, um fortschrittliche Chatbots und Sprach-Apps zu erstellen. Lex ermöglicht es dem Benutzer, mit den mobilen Apps durch eine Konversation zu interagieren, die das Verständnis natürlicher Sprache unterstützt. Es kann auch in andere AWS-Dienste integriert werden, was es zu einer leistungsstarken Entwicklungsplattform für künstliche Intelligenz für mobile Apps macht, die die Cloud zur Skalierung und Leistungssteigerung nutzen können.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) ist eine von der Open-Source-Community entwickelte Softwarebibliothek, die für Computer Vision und maschinelles Lernen eingesetzt wird. Sie verfügt über mehr als 2.500 optimierte Algorithmen, die für Echtzeit-Computer-Vision-Aufgaben wie Bildverarbeitung, Objekterkennung und Gesichtserkennung verwendet werden können. Die Kompatibilität von OpenCV mit mobilen Plattformen ermöglicht es Entwicklern, fortschrittliche Computer-Vision-Funktionen mit künstlicher Intelligenz in die von ihnen erstellten mobilen Apps zu integrieren. Ob Augmented Reality, Bildanalyse oder biometrische Authentifizierung – OpenCV ist ein vielseitiges Tool für die Entwicklung mobiler Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Zusammenfassend

Die Integration von künstlicher Intelligenz in die Entwicklung mobiler Apps ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern bereits Realität. Diese Instrumente sind so konzipiert, dass Entwickler verschiedene, auf künstlicher Intelligenz basierende mobile Anwendungen entwerfen und implementieren können, die personalisierte Begegnungen ermöglichen, Aufgaben automatisieren und auch Daten in Echtzeit sammeln und interpretieren können. Da der Fortschritt der künstlichen Intelligenz viele neue Anwendungsumwandlungen in verschiedenen Bereichen vorantreibt, wird der Funktionsumfang dieser Geräte zunehmen. Ob Sie nun ein erfahrener Entwickler oder ein Anfänger sind, der Einsatz dieser KI-Tools wird ein entscheidendes Element sein, das es Ihnen ermöglicht, auf dem Markt für mobile Apps durch die sich schnell ändernden Entwicklungen bei mobilen Apps an der Spitze zu bleiben.