Najlepsze narzędzia do tworzenia aplikacji mobilnych wykorzystujących sztuczną inteligencję

Aplikacje mobilne oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować zachowania użytkowników, przewidywać, automatyzować zadania i zapewniać spersonalizowane doświadczenia, dzięki czemu stają się coraz bardziej popularne w różnych branżach. Aby pomóc programistom wykorzystać moc sztucznej inteligencji w tworzeniu aplikacji mobilnych, dostępnych jest wiele narzędzi, które upraszczają integrację funkcji sztucznej inteligencji. Oto 10 najlepszych narzędzi do tworzenia aplikacji mobilnych opartych na sztucznej inteligencji.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite to zminimalizowana wersja frameworka TensorFlow firmy Google. Ta wersja TensorFlow jest przeznaczona do użytku na urządzeniach mobilnych i wbudowanych. Posiadanie takiego narzędzia pomaga programistom w urządzeniach mobilnych uruchamiać modele uczenia maszynowego o małych rozmiarach binarnych i niskim opóźnieniu, ponieważ używają go tylko na swoich urządzeniach. Jednym z głównych frameworków sztucznej inteligencji, na których się koncentrują, jest TensorFlow Lite, który umożliwia im tworzenie różnych aplikacji, takich jak rozpoznawanie obrazu, wykrywanie obiektów i przetwarzanie języka naturalnego. Metoda ta jest szczególnie przydatna do wdrażania modeli sztucznej inteligencji na urządzeniach z systemem Android i iOS, co pozwala programistom tworzyć aplikacje sztucznej inteligencji, które mogą wykonywać takie czynności, jak rozpoznawanie obrazu na czas i tłumaczenie języka bez polegania na usługach w chmurze.

Core ML

Core ML to platforma uczenia maszynowego firmy Apple, która umożliwia programistom wprowadzanie modeli uczenia maszynowego do aplikacji na iOS. Możesz korzystać z różnych typów modeli, w tym głębokiego uczenia, zespołów drzew i maszyn wektorów nośnych. Core ML jest najlepszy pod względem wydajności na urządzeniu, co oznacza, że będzie szybszy i bardziej wydajny podczas wykonywania zadań sztucznej inteligencji bez zakłócania doświadczenia użytkownika. Dzięki Core ML deweloperzy są w stanie nie tylko zaoferować użytkownikom możliwość wykorzystania sztucznej inteligencji na ich urządzeniach mobilnych z systemem iOS, takich jak analiza obrazu, przetwarzanie języka i systemy rekomendacji, ale także zagwarantować ich prywatność poprzez wysyłanie danych tylko do urządzenia.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services zapewnia wsparcie w postaci pakietu interfejsów API i narzędzi, które programiści mogą wykorzystać do tworzenia aplikacji sztucznej inteligencji bez głębokiej wiedzy na temat uczenia maszynowego. Usługi te obejmują rozpoznawanie wizji, identyfikację dźwięku, przetwarzanie języka naturalnego i możliwości podejmowania decyzji. Deweloperzy aplikacji mogą korzystać z modeli sztucznej inteligencji, ponieważ ich stworzenie nie kosztuje ich czasu i pieniędzy. Zamiast tego mogą zdecydować się na wykrywanie twarzy lub analizę nastrojów i interfejsy głosowe w zależności od konkretnego modelu sztucznej inteligencji. Co więcej, Azure Cognitive Services może również ściśle integrować się z innymi usługami w chmurze Azure, dzięki czemu jest bardzo potężnym narzędziem do tworzenia skalowalnych mobilnych aplikacji sztucznej inteligencji.

IBM Watson

IBM Watson zapewnia narzędzia sztucznej inteligencji i interfejsy API, których deweloperzy mogą używać do tworzenia aplikacji mobilnych opartych na sztucznej inteligencji. Rozumienie języka naturalnego, zamiana mowy na tekst, rozpoznawanie wizualne i tworzenie chatbotów to tylko niektóre z możliwości Watsona. Korzystając z tych narzędzi, deweloperzy mogą tworzyć aplikacje, które rozumieją i wchodzą w interakcje z użytkownikami w naturalny sposób, za pomocą poleceń głosowych, wprowadzania tekstu lub rozpoznawania obrazu. Platforma IBM Watson zawiera również zaawansowane funkcje analityczne i analityczne, dzięki czemu deweloperzy mogą stale ulepszać swoje aplikacje w oparciu o interakcje i opinie użytkowników.

Dialogflow

Dialogflow to narzędzie usługi Google, którego celem jest rozwój chatbotów i aplikacji głosowych, które są w stanie komunikować się z użytkownikiem za pośrednictwem interfejsów konwersacyjnych. Tym samym aplikacja Dialogflow stosuje przetwarzanie języka naturalnego, aby pytania użytkownika, które wypowiada, i reagowanie na nie miały sens. Co więcej, programiści mogą korzystać z tego elastycznego narzędzia na różnych platformach, takich jak Google Assistant, Amazon Alexa i Facebook Messenger, co czyni go dobrym narzędziem dla tych programistów, którzy chcą dodać interfejsy konwersacyjne oparte na sztucznej inteligencji do swoich aplikacji mobilnych.

Keras

Keras to darmowa biblioteka sieci neuronowych, która została stworzona przy pomocy Pythona i jest zbudowana na bazie TensorFlow. Jest ona stworzona w sposób, który jest łatwy do zrozumienia, a także modułowy, więc podejście to jest szczególnie atrakcyjne dla programistów, którzy dopiero zapoznają się ze sztuczną inteligencją i głębokim uczeniem. Dzięki wykorzystaniu Keras, tworzenie i trenowanie sieci neuronowych nie jest trudne, a deweloperzy mogą wykorzystać czas na szybkie prototypowanie modeli sztucznej inteligencji dla aplikacji mobilnych. Dzięki Keras programiści mogą tworzyć funkcje zdolne do sztucznej inteligencji, takie jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów i silniki rekomendacji, które można wstawiać do aplikacji mobilnych.

ML Kit

ML Kit to zaawansowane narzędzie Google stworzone specjalnie dla urządzeń mobilnych. Obejmuje wstępnie zaprojektowane interfejsy API, które można łatwo zaimplementować zarówno w aplikacjach na Androida, jak i iOS. ML Kit umożliwia takie funkcje jak etykietowanie obrazów, rozpoznawanie tekstu, wykrywanie twarzy i skanowanie kodów kreskowych. Ponadto zapewnia narzędzia, które mogą pomóc programistom we wdrażaniu niestandardowych modeli bezpośrednio w ich aplikacjach. Dzięki ML Kit programiści mogą tworzyć inteligentne aplikacje mobilne, które wykonują różnorodne skomplikowane zadania, zapewniając jednocześnie wysoką wydajność i zaangażowanie użytkowników.

Theano

Theano to pakiet Pythona, który jest potężnym narzędziem umożliwiającym opisywanie, optymalizację i ocenę wyrażeń matematycznych zawierających tablice wielowymiarowe. Theano jest pierwotnie narzędziem do głębokiego uczenia się, jednak jest to również dobra opcja dla twórców aplikacji mobilnych, którzy preferują inne projekty związane ze sztuczną inteligencją.

Oprócz tego jest bardzo wydajne, dzięki czemu programiści mogą tworzyć sieci neuronowe i integrować je również z aplikacjami mobilnymi. W międzyczasie Theano straciło na popularności na rzecz innych konkurencyjnych frameworków, takich jak TensorFlow i PyTorch, ale nadal jest to wartościowe narzędzie dla programistów, którzy pracują z modelami sztucznej inteligencji na urządzeniach mobilnych.

Amazon Lex

Amazon Lex, technologia budowania interfejsów konwersacyjnych opartych na mowie i tekście, jest zintegrowana z aplikacjami mobilnymi. Wykorzystuje ona najnowocześniejsze techniki głębokiego uczenia, które stoją za systemem Amazon Alexa, zapewniając deweloperom narzędzia do tworzenia zaawansowanych chatbotów i aplikacji głosowych. Lex pozwala użytkownikowi na interakcję z aplikacjami mobilnymi poprzez konwersację, która wspiera rozumienie języka naturalnego. Można go również zintegrować z innymi usługami AWS, co czyni go potężną platformą rozwoju sztucznej inteligencji dla aplikacji mobilnych, która może wykorzystywać chmurę do skalowania i działania.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) to biblioteka oprogramowania stworzona przez społeczność open-source, która jest używana do wizji komputerowej i uczenia maszynowego. Zawiera ona ponad 2500 zoptymalizowanych algorytmów, które mogą być wykorzystywane do zadań wizji komputerowej w czasie rzeczywistym, takich jak przetwarzanie obrazu, wykrywanie obiektów i rozpoznawanie twarzy. Kompatybilność OpenCV z platformami mobilnymi umożliwia programistom włączenie zaawansowanych funkcji wizji komputerowej opartych na sztucznej inteligencji do tworzonych przez nich aplikacji mobilnych. Niezależnie od tego, czy chodzi o rzeczywistość rozszerzoną, analizę obrazu czy uwierzytelnianie biometryczne, OpenCV jest uniwersalnym narzędziem do tworzenia aplikacji mobilnych w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Podsumowując

Włączenie sztucznej inteligencji w rozwój aplikacji mobilnych nie jest już rzeczą przyszłości, jest raczej rzeczą teraźniejszą. Instrumenty te zostały zaprojektowane, aby umożliwić programistom projektowanie i wdrażanie różnych aplikacji mobilnych opartych na sztucznej inteligencji, które mogą zapewniać spersonalizowane spotkania, automatyzować zadania, a także gromadzić i interpretować dane w czasie rzeczywistym. W miarę jak postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji kierują wieloma nowymi przekształceniami aplikacji w różnych dziedzinach, zakres funkcji tych urządzeń będzie się zwiększał. Będąc doświadczonym deweloperem lub nowicjuszem, wykorzystanie tych narzędzi sztucznej inteligencji będzie istotnym elementem, który pozwoli ci pozostać na czele rynku aplikacji mobilnych dzięki szybko zmieniającym się aplikacjom mobilnym.