Nejlepší nástroje pro vývoj mobilních aplikací s umělou inteligencí

Mobilní aplikace s umělou inteligencí mohou analyzovat chování uživatelů, provádět předpovědi, automatizovat úkoly a poskytovat personalizované zážitky, díky čemuž jsou stále oblíbenější v různých odvětvích. Aby vývojáři mohli využít sílu umělé inteligence při vývoji mobilních aplikací, je k dispozici řada nástrojů, které integraci schopností umělé inteligence zjednodušují. Zde je 10 nejlepších nástrojů pro vývoj mobilních aplikací využívajících umělou inteligenci.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite je minimalizovaná verze frameworku TensorFlow společnosti Google. Tato verze TensorFlow je určena pro použití v mobilních a vestavěných zařízeních. Mít takový nástroj pomáhá vývojářům v mobilních zařízeních spouštět modely strojového učení s malou velikostí binárních souborů a nízkým zpožděním, protože jej používají pouze se svými zařízeními. Jedním z hlavních frameworků umělé inteligence, na který se zaměřují, je TensorFlow Lite, který jim umožňuje vyvíjet různé aplikace, jako je rozpoznávání obrazu, detekce objektů a zpracování přirozeného jazyka. Tato metoda je obzvláště užitečná pro nasazení modelů umělé inteligence v zařízeních se systémy Android a iOS, což vývojářům umožňuje vytvářet aplikace umělé inteligence, které mohou provádět věci, jako je rozpoznávání obrazu v čase a překlad jazyka, bez závislosti na cloudových službách.

Core ML

Core ML je framework strojového učení společnosti Apple, který vývojářům umožňuje zavádět modely strojového učení do aplikací pro systém iOS. Můžete využívat výhody různých typů modelů včetně hlubokého učení, stromových souborů a podpůrných vektorových strojů. Core ML je nejlepší pro výkon v zařízení, což znamená, že bude rychlejší a efektivnější při provádění úloh umělé inteligence, aniž by narušoval uživatelské prostředí. Díky Core ML mohou vývojáři uživatelům nabídnout nejen možnost využívat umělou inteligenci na svých mobilních zařízeních se systémem iOS, jako je analýza obrazu, zpracování jazyka a doporučovací systémy, ale také zaručit jejich soukromí díky odesílání dat pouze do zařízení.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services poskytuje podporu v podobě balíčku rozhraní API a nástrojů, které mohou vývojáři využít pro vývoj aplikací umělé inteligence bez hlubších znalostí strojového učení. Mezi tyto služby patří rozpoznávání obrazu, identifikace zvuku, zpracování přirozeného jazyka a možnosti rozhodování. Vývojáři aplikací mohou využívat modely umělé inteligence, protože je jejich vytvoření nestojí čas a finanční prostředky. Místo toho se mohou rozhodnout pro rozpoznávání obličejů nebo analýzu sentimentu a hlasových rozhraní v závislosti na konkrétním modelu umělé inteligence. Azure Cognitive Services se navíc mohou úzce integrovat s dalšími cloudovými službami Azure, čímž se z nich stává velmi výkonný nástroj pro vývoj škálovatelných mobilních aplikací umělé inteligence.

IBM Watson

IBM Watson poskytuje nástroje umělé inteligence a rozhraní API, které mohou vývojáři využít k vytváření mobilních aplikací využívajících umělou inteligenci. Mezi schopnosti systému Watson patří například porozumění přirozenému jazyku, převod řeči na text, vizuální rozpoznávání a vytváření chatbotů. Pomocí těchto nástrojů mohou vývojáři vyvíjet aplikace, které rozumí uživatelům a komunikují s nimi přirozeným způsobem, ať už hlasovými příkazy, zadáváním textu nebo rozpoznáváním obrazu. Platforma IBM Watson zahrnuje také silné analytické nástroje a poznatky, které vývojářům umožňují průběžně zlepšovat své aplikace na základě interakcí a zpětné vazby od uživatelů.

Dialogflow

Dialogflow je nástroj společnosti Google, jehož účelem je vývoj chatbotů a hlasových aplikací, které jsou schopny komunikovat s uživatelem prostřednictvím konverzačních rozhraní. Aplikace Dialogflow tedy používá zpracování přirozeného jazyka, aby dotazy uživatele, který právě hovoří, a reaguje na ně, smysluplně plynuly. Vývojáři navíc mohou tento flexibilní nástroj používat na různých platformách, například Google Assistant, Amazon Alexa a Facebook Messenger, což z něj činí dobrý nástroj pro ty vývojáře, kteří chtějí do svých mobilních aplikací přidat konverzační rozhraní řízená umělou inteligencí.

Keras

Keras je bezplatná knihovna pro neuronové sítě, která byla vytvořena s pomocí jazyka Python a je postavena na platformě TensorFlow. Je vytvořena způsobem, který je snadno pochopitelný a také modulární, takže tento přístup je atraktivní zejména pro vývojáře, kteří se s umělou inteligencí a hlubokým učením teprve seznamují. Díky využití Kerasu není vývoj a trénování neuronových sítí nijak složité a vývojáři mohou využít čas k rychlému prototypování modelů umělé inteligence pro mobilní aplikace. Pomocí Keras mohou vývojáři vytvářet funkce schopné pracovat s umělou inteligencí, jako je klasifikace obrázků, detekce objektů a doporučovací enginy, které lze vkládat do mobilních aplikací.

ML Kit

ML Kit je pokročilý nástroj společnosti Google, který je vytvořen speciálně pro mobilní zařízení. Obsahuje předpřipravené rozhraní API, které lze snadno implementovat do aplikací pro Android i iOS. ML Kit umožňuje funkce, jako je označování obrázků, rozpoznávání textu, detekce obličeje a skenování čárových kódů. Kromě toho poskytuje nástroje, které mohou vývojářům pomoci nasadit vlastní modely přímo v jejich aplikacích. Díky sadě ML Kit tak mohou vývojáři vyvíjet inteligentní mobilní aplikace, které provádějí různé složité úlohy a přitom zajišťují kvalitní výkon a zapojení uživatelů.

Theano

Theano je balíček pro Python, který je výkonným nástrojem, díky němuž můžete popisovat, optimalizovat a vyhodnocovat matematické výrazy, které obsahují vícerozměrná pole. Theano je původně nástrojem pro hluboké učení, je však také dobrou volbou pro vývojáře mobilních aplikací, kteří dávají přednost jiným projektům souvisejícím s umělou inteligencí.

Kromě toho je vysoce efektivní, což vývojářům umožňuje vytvářet neuronové sítě a integrovat je i do mobilních aplikací. Mezitím Theano ztratilo svou popularitu ve prospěch jiných konkurenčních frameworků, jako jsou TensorFlow a PyTorch, ale stále je důstojným nástrojem pro vývojáře, kteří pracují s modely umělé inteligence v mobilních zařízeních.

Amazon Lex

Amazon Lex, technologie pro vytváření konverzačních rozhraní založených na řeči a textu, je integrována do mobilních aplikací. Využívá špičkové techniky hlubokého učení, které stojí za systémem Amazon Alexa, a poskytuje tak vývojářům nástroje pro vytváření pokročilých chatbotů a hlasových aplikací. Lex umožňuje uživateli komunikovat s mobilními aplikacemi prostřednictvím konverzace, která podporuje porozumění přirozenému jazyku. Lze jej také integrovat s dalšími službami AWS, což z něj dělá výkonnou platformu pro vývoj umělé inteligence pro mobilní aplikace, které mohou využívat cloud ke škálování a výkonu.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) je softwarová knihovna vytvořená komunitou open-source, která se používá pro počítačové vidění a strojové učení. Obsahuje více než 2 500 optimalizovaných algoritmů, které lze použít pro úlohy počítačového vidění v reálném čase, jako je zpracování obrazu, detekce objektů a rozpoznávání obličejů. Kompatibilita OpenCV s mobilními platformami umožňuje vývojářům začlenit do vytvářených mobilních aplikací pokročilé funkce počítačového vidění poháněné umělou inteligencí. Ať už se jedná o rozšířenou realitu, analýzu obrazu nebo biometrickou autentizaci, OpenCV je víceúčelový nástroj pro vývoj mobilních aplikací v oblasti umělé inteligence.

Závěrem

Začlenění umělé inteligence do vývoje mobilních aplikací již není věcí budoucnosti, ale spíše věcí současnosti. Tyto nástroje jsou navrženy tak, aby umožnily vývojářům navrhovat a implementovat různé mobilní aplikace využívající umělou inteligenci, které mohou poskytovat personalizovaná jednání, automatizovat úkoly a také kumulovat a interpretovat data v reálném čase. Vzhledem k tomu, že pokrok v oblasti umělé inteligence směřuje k mnoha novým proměnám aplikací v různých oblastech, bude se rozsah funkcí těchto přístrojů zvětšovat. Ať už jste zkušený vývojář, nebo začátečník, využití těchto nástrojů umělé inteligence bude zásadním prvkem, který vám umožní udržet si náskok na trhu mobilních aplikací díky rychle se měnícímu vývoji mobilních aplikací.