As melhores ferramentas para desenvolver aplicações móveis com inteligência artificial

As aplicações móveis com inteligência artificial podem analisar o comportamento do utilizador, fazer previsões, automatizar tarefas e fornecer experiências personalizadas, tornando-as cada vez mais populares em vários sectores. Para ajudar os programadores a aproveitarem o poder da inteligência artificial no desenvolvimento de aplicações móveis, estão disponíveis várias ferramentas que simplificam a integração de capacidades de inteligência artificial. Aqui estão as 10 principais ferramentas para desenvolver aplicações móveis com inteligência artificial.

TensorFlow Lite

O TensorFlow Lite é uma versão minimizada da estrutura do TensorFlow da Google. Esta versão do TensorFlow destina-se a ser utilizada em dispositivos móveis e incorporados. Ter uma ferramenta como esta ajuda os programadores de dispositivos móveis a executar modelos de aprendizagem automática com tamanhos binários pequenos e atrasos reduzidos, uma vez que só a utilizam nos seus dispositivos. Uma das principais estruturas de inteligência artificial em que se concentram é o TensorFlow Lite, que lhes permite desenvolver várias aplicações, como o reconhecimento de imagens, a deteção de objectos e o processamento de linguagem natural. Este método é particularmente útil para a implementação de modelos de inteligência artificial em dispositivos Android e iOS, o que permite aos programadores criar aplicações de inteligência artificial que podem fazer coisas como reconhecimento de imagem a tempo e tradução de linguagem sem a dependência de serviços na nuvem.

Core ML

O Core ML é uma estrutura de aprendizagem automática da Apple que permite aos programadores introduzir modelos de aprendizagem automática em aplicações iOS. Pode tirar partido de uma variedade de tipos de modelos, incluindo aprendizagem profunda, conjuntos de árvores e máquinas de vectores de suporte. O Core ML é o melhor para o desempenho no dispositivo, o que significa que será mais rápido e eficiente na execução de tarefas de inteligência artificial sem perturbar a experiência do utilizador. Com o Core ML, os programadores podem não só oferecer aos utilizadores a possibilidade de utilizar inteligência artificial nos seus dispositivos móveis iOS, como análise de imagem, processamento de linguagem e sistemas de recomendação, mas também garantir a sua privacidade através do envio de dados apenas para o dispositivo.

Microsoft Azure Cognitive Services

Os Microsoft Azure Cognitive Services fornecem suporte sob a forma de um pacote de APIs e ferramentas que os programadores podem utilizar para o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial sem conhecimentos profundos de aprendizagem automática. Estes serviços são o reconhecimento de visão, a identificação de som, o processamento de linguagem natural e as capacidades de tomada de decisões. Os criadores de aplicações podem beneficiar dos modelos de inteligência artificial, uma vez que não lhes custa tempo nem dinheiro construir um. Em vez disso, podem optar por deteção facial ou análise de sentimentos e interfaces de voz, dependendo do modelo de inteligência artificial específico. Além disso, os Serviços Cognitivos do Azure podem também integrar-se estreitamente com outros serviços de nuvem do Azure, tornando-se assim uma ferramenta muito poderosa para o desenvolvimento de aplicações móveis de inteligência artificial escaláveis.

IBM Watson

O IBM Watson fornece ferramentas de inteligência artificial e APIs que os programadores podem utilizar para criar aplicações móveis com inteligência artificial. A compreensão de linguagem natural, a conversão de voz em texto, o reconhecimento visual e a criação de chatbots são algumas das capacidades do Watson. Utilizando estas ferramentas, os programadores podem desenvolver aplicações que compreendem e interagem com os utilizadores de forma natural, seja por comando de voz, introdução de texto ou reconhecimento de imagem. A plataforma IBM Watson também inclui análises e conhecimentos sólidos, permitindo que os programadores melhorem continuamente as suas aplicações com base nas interações e no feedback dos utilizadores.

Dialogflow

O Dialogflow é uma ferramenta de serviço da Google que tem como objetivo o desenvolvimento de chatbots e aplicações de voz capazes de comunicar com o utilizador através de interfaces conversacionais. Assim, a aplicação Dialogflow aplica o processamento de linguagem natural para fazer voar as perguntas do utilizador que está a falar, e reagir a elas de forma significativa. Além disso, os programadores podem utilizar esta ferramenta flexível em diferentes plataformas, como o Google Assistant, o Amazon Alexa e o Facebook Messenger, o que a torna uma boa ferramenta para os programadores que pretendem adicionar interfaces de conversação baseadas em inteligência artificial às suas aplicações móveis.

Keras

Keras é uma biblioteca de rede neural gratuita que foi criada com a ajuda de Python e é construída sobre o TensorFlow. É criada de uma forma que é facilmente compreensível e também modular, pelo que a abordagem é especialmente apelativa para os programadores que estão apenas a familiarizar-se com a inteligência artificial e a aprendizagem profunda. Ao utilizar o Keras, não é difícil desenvolver e treinar redes neurais, e os programadores podem utilizar o tempo para criar rapidamente protótipos de modelos de inteligência artificial para aplicações móveis. Com o Keras, os programadores podem criar funcionalidades capazes de inteligência artificial, como classificação de imagens, deteção de objectos e motores de recomendação que podem ser inseridos em aplicações móveis.

ML Kit

O ML Kit é uma ferramenta avançada da Google criada especificamente para dispositivos móveis. Inclui APIs pré-concebidas que podem ser facilmente implementadas em aplicações Android e iOS. O ML Kit permite funções como etiquetagem de imagens, reconhecimento de texto, deteção de rostos e leitura de códigos de barras. Além disso, fornece ferramentas que podem ajudar os programadores a implementar modelos personalizados diretamente nas suas aplicações. Assim, com o ML Kit, os programadores podem desenvolver aplicações móveis inteligentes que executam uma variedade de tarefas complicadas, garantindo simultaneamente um desempenho de alta qualidade e o envolvimento do utilizador.

Theano

Theano é um pacote Python, que é um utilitário poderoso para poder descrever, otimizar e avaliar as expressões matemáticas que incluem matrizes de várias dimensões. Theano é originalmente uma ferramenta para a aprendizagem profunda, no entanto, é também uma boa opção para os programadores de aplicações móveis que preferem outros projectos relacionados com a inteligência artificial.

Para além disso, é altamente eficiente, tornando possível aos programadores criar redes neurais e integrá-las também em aplicações móveis. Entretanto, o Theano perdeu a sua popularidade para outras frameworks concorrentes, como o TensorFlow e o PyTorch, mas continua a ser uma ferramenta válida para programadores que trabalham com modelos de inteligência artificial em dispositivos móveis.

Amazon Lex

A Amazon Lex, uma tecnologia para a criação de interfaces de conversação baseadas em voz e texto, está integrada em aplicações móveis. Utiliza as técnicas de aprendizagem profunda de ponta que estão por detrás do sistema Amazon Alexa, fornecendo assim aos programadores as ferramentas para construir chatbots avançados e aplicações de voz. O Lex permite que o utilizador interaja com as aplicações móveis através de uma conversa, que suporta a compreensão da linguagem natural. Também pode ser integrado noutros serviços AWS, o que o torna uma poderosa plataforma de desenvolvimento de inteligência artificial para aplicações móveis que podem utilizar a nuvem para escalar e executar.

OpenCV

A OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) é uma biblioteca de software criada pela comunidade de código aberto que é utilizada para visão computacional e aprendizagem automática. Tem mais de 2500 algoritmos optimizados que podem ser utilizados para tarefas de visão computacional em tempo real, como o processamento de imagens, a deteção de objectos e o reconhecimento facial. A compatibilidade do OpenCV com plataformas móveis permite que os programadores incorporem funcionalidades avançadas de visão computacional alimentadas por inteligência artificial nas aplicações móveis que criam. Quer se trate de realidade aumentada, de análise de imagens ou de autenticação biométrica, o OpenCV é uma ferramenta polivalente para o desenvolvimento de aplicações móveis no domínio da inteligência artificial.

Em conclusão

A incorporação da inteligência artificial no desenvolvimento de aplicações móveis já não é uma coisa do futuro, é antes uma coisa do presente. Estes instrumentos foram concebidos para permitir aos programadores conceberem e implementarem diferentes aplicações móveis alimentadas por inteligência artificial que podem proporcionar encontros personalizados, automatizar tarefas e também acumular e interpretar dados em tempo real. À medida que o progresso da inteligência artificial está a conduzir a muitas transformações de novas aplicações em vários campos, o âmbito das caraterísticas destes aparelhos vai aumentando. Quer seja um programador experiente ou um principiante, a utilização destas ferramentas de inteligência artificial será um elemento vital, que lhe permitirá manter-se na vanguarda do mercado de aplicações móveis através de desenvolvimentos de aplicações móveis em rápida mutação.