Как сделать ии на телефоне

Обновлено: 06.07.2024

Совсем недавно Google и Microsoft добавили нейронные сети в свои приложения для перевода. И вот Spotify бросает вызов Apple Music, заявляя, что, формируя рекомендации и списки предпочтений пользователей, использует AI. Приложение Period&Ovulation Tracker Flo использует нейронную сеть, чтобы опережать конкурентов, предсказывая женские циклы и даты овуляции. Еще один прорывной пример применения AI в мобильных приложениях – Prisma. Оно использует эту сложную технологию, помогая пользователям превращать свои фотографии и видео в произведения искусства. Для этих приложений искусственный интеллект стал реальностью благодаря новейшим технологическим достижениям в области обработки естественного языка, машинного обучения, интеллектуального моделирования, датчиков и облачных решений.

ЛУЧШИЕ ОБРАЗЦЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ В МОБИЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЯХ

Еще одна особенность, которая занимает значительное место в мобильном телефоне, — это анализ настроений. Например, Appbot предоставляет своим пользователям такую полезную информацию, как анализ отзывов о приложениях от Apple Store и Google Play. Его можно использовать для получения картины мнений (положительных, отрицательных или нейтральных) и эмоций, выраженных клиентами. Это позволяет предоставить клиенту наиболее релевантный контент и функции.

Приобретение новых пользователей для вашего приложения — процесс сложный, трудоемкий и дорогостоящий. Но повышение продаж для существующих клиентов и получение максимального дохода от взаимовыгодных отношений является одним из основных факторов роста для любой компании.

ОСНОВНЫЕ СЛУЧАИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ AI В МОБИЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЯХ МОЖНО ИДЕНТИФИЦИРОВАТЬСЯ КАК:

Автоматизированные размышления.
Это искусство и наука о том, как заставить компьютеры применять логические рассуждения для решения проблем, например, для доказательства теорем и решения головоломок. Благодаря этому, машины обыгрывали людей в шахматы, в торговле акциями и телевикторинах. Uber использует автоматические рассуждения, чтобы оптимизировать маршруты и быстрее добираться до заказчиков. Алгоритм берется из миллионов данных от водителей Uber, которые передвигались по аналогичным маршрутам.

Рекомендационный сервис.
Это самое простое и эффективное применение искусственного интеллекта в мобильных приложениях, которые можно использовать практически в любой задаче. Причина, по которой большинство приложений терпит неудачу в течение года после запуска, заключается в том, что они не могут предоставлять соответствующий контент для постоянного привлечения пользователей. Вы можете регулярно создавать и выкладывать свежий контент, но если он не интересует вашего пользователя, это пустая трата времени. Наблюдая за выбором пользователей и вставляя их в алгоритм обучения, приложения выдают рекомендации, которые, вероятно, будут интересны аудитории. Это мощный источник дохода для такого развлекательного приложения, как Netflix. Тем не менее, любой бизнес, который увеличивает или перекрестно продает контент, может использовать данный тип AI, даже если пока он является ручным процессом, осуществляемым командой продаж вашего предприятия.

Изучение шаблонов поведения.
Большинство платформ имеют возможность изучать модели поведения пользователей, чтобы сделать следующий сеанс взаимодействия более успешным. Как пример: Snaptravel — сервис бронирования, наполовину использующий ботов, наполовину — пользователей. Он использует обработку естественного языка и машинное обучение, получая успешное взаимодействие с клиентами, исходя из их предпочтений. Если пользователь обрубает запрос бота, человеческий агент вмешивается и учит бота, как не совершить ту же ошибку в следующий раз. Другим классическим примером AI, изучающим ваше поведение, является обнаружение мошенничества при онлайн-платежах. Алгоритмы обнаружения шаблонов поведения проходят через заявки и покупки по кредитной карте, и в момент совершения сделки они способны обнаружить, что вы совершаете покупку, отходя от нормы своего обычного поведения.

Первые 1-5 сеансов приложений имеют решающее значение для удержания новых клиентов. У вас гораздо больше шансов сделать эти сеансы незабываемыми, если вы используете технологию AI, изучая поведение пользователей и делая каждую сессию работы с приложением более ценной, чем предыдущая. Обладание данными — это привилегия, и вы обязаны воспользоваться ею так, чтобы улучшить пользовательский опыт клиентов. Проблемы, с которыми сталкивается искусственный интеллект, могут в некоторой степени отражать проблемы развития мобильных технологий: безопасность, использование, производительность, интеграция и управление данными.

Внедрение ИИ в ваше приложение — тяжелая работа. Большинство компаний должны начать с трансформации своих IT-подразделений, с учетом быстро развивающегося цифрового рынка, обеспечения мобильного доступа к данным, интеграции приложений с устаревшими системами, внедрения архитектуры на основе API и принятия гибких методов разработки. Поверьте, как только вы начнете этим заниматься, положительный результат не заставит себя ждать. Источник

Искусственный интеллект — это понятие не откуда-то из области научной фантастики, а из реальности, в которой мы с тобой существуем.

Что такое DataBot?

Приложение имеет много опций, которые могут здорово облегчить жизнь. Оно может, например, ставить напоминания, чтобы ты не пропускал важные встречи и не забывал про дни рождения родственников, или устанавливать будильники. А еще — сохранять заметки, управлять ежедневником, вести списки и искать контакты. В общем, DataBot может выполнять функцию личного секретаря.

А поскольку DataBot является искусственным интеллектом, он постоянно обучается. И ты можешь ему помочь. Для этого есть баллы опыта, которые зарабатываются за счет решения тобой головоломок и математических задач. Используя эти баллы, ты можешь научить бота новым фразам и командам, которые он будет использовать в разговоре с тобой.

Так что это действительно полезный, а главное, умный и обучаемый ассистент для смартфона и не только. DataBot мультиплатформенный, то есть может работать еще на планшетах и ноутбуках.

Интерфейс DataBot

Оформление у приложения довольно футуристичное с удобным и понятным пользовательским интерфейсом.

На экране ты можешь увидеть изображение ассистента, которое будет сопровождать тебя всё время работы с программой. Внешний вид помощника изменить нельзя, но можно персонализировать его по другим параметрам: дать ему имя, изменить голос и язык, настроить поведение. Для этого нужно зайти в настройки и выбрать нужные опции.

Возможности DataBot

В этого ассистента интегрировано множество программ и сервисов, за счет которых можно осуществлять голосовой поиск, просматривать изображения и не только. В функционал DataBot входит:

В приложении есть другие полезные и интересные опции, так что, если ищешь бота, который станет твоим персональным помощником, секретарем и собеседником, DataBot тебе подойдет.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является математика. Да-да, искусственный интеллект куда сложнее написания прикладных программ — одних знаний о проектировании ПО вам не хватит.

Математика — этот тот научный плацдарм, на котором будет строиться ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит — сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python — это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно, обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

, Ян Миллингтон; , Роберт Найсторм; , Джордж Люгер, Уильям Стбалфилд; , Рэнделл О’Рейли, Юко Мунаката; , Стюарт Рассел, Питер Норвиг.

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально — необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Впрочем, это актуально для любой сферы программирования, не правда ли?

В остальном же ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно, совершенный искусственный разум опасен для человечества?

Хотите знать, как сделать искусственный интеллект искусственным? Прокрутите вниз, чтобы найти лучшие инструменты для создания искусственного интеллекта.

Выбор персонала для создания искусственного интеллекта:

Runway ML – простой инструмент без кода, который упрощает творческие эксперименты с моделями машинного обучения. Наш общий персонал выбирает.

Природа кода – эта интерактивная книга научит вас программировать генеративное искусство. Последняя глава представляет собой исключительное введение в искусство искусственного интеллекта с реальными примерами кода.

GANBreeder – скрестите два изображения, чтобы создать новые, используя GANBreeder. (Обратите внимание, что GANbreeder был переименован в ArtBreeder с несколькими моделями AI для управления фотографиями).

Magenta – исследовательский проект с открытым исходным кодом, изучающий роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе. (Требуются навыки программирования).

Обработка – гибкий программный блокнот и язык для обучения программированию в контексте изобразительного искусства. Включает p5js (обработка для JavaScript) и Processing.py (обработка для Python). [Обработка не использует ИИ, но является отличным инструментом для генеративного визуального искусства].

ml5.js – ml5.js нацелен на то, чтобы сделать машинное обучение доступным для широкой аудитории художников, творческих программистов и студентов через Интернет.

Лучшие ноутбуки для машинного обучения. Нас так часто спрашивают об этом, что мы написали целый пост, в котором сравнивали одни из лучших ноутбуков для глубокого обучения.

Изображения / картинки, созданные AI:

Deep Dream Generator – стилизуйте свои изображения с помощью улучшенных версий Google Deep Dream с Deep Dream Generator.

DeepArt.io – загрузите фотографию и примените различные художественные стили с помощью этого генератора изображений AI или превратите изображение в собственный портрет AI (также посмотрите DreamScope).

Visionist: загружайте и применяйте стили AI Art к своим фотографиям, включая абстрактные фильтры, вырезанные портреты и многое другое (iOS. Сделано в 3DTOPO Inc.).

GoArt – Создавайте фотоэффекты AI, которые делают ваши фотографии похожими на известные портретные картины с помощью этого генератора изображений AI. (Интернет, Android и iOS. Сделано Fotor).

Deep Angel – автоматическое удаление объектов или людей с изображений. (Интернет. Сделано в Массачусетском технологическом институте).

Google Deep Dream – репозиторий GitHub для реализации Google Deep Dream.

GANBreeder – объединяйте изображения вместе для создания новых изображений, создавайте гибридные порталы ИИ и создавайте новые дикие формы, которые раньше никогда не видели. (GANbreeder теперь называется ArtBreeder).

Рисование AI / Рисование AI:

AutoDraw – превратите свой эскиз в картинку с помощью этого компьютерного инструмента рисования AI.

AI Painter – превратите свои фотографии в картины с искусственным интеллектом или создайте абстрактное искусство с помощью этого генератора рисования нейронной сети.

Зарисовка! – Игра, в которой нейронная сеть пытается угадать, что вы рисуете. Рисуйте вместе с искусственным интеллектом и нейронными сетями с этим приложением Google Draw.

Sketch-RNN Demos – Рисуйте вместе с нейронной сетью.

Cartoonify – превратите свой портрет в нарисованный на компьютере мультяшный рисунок.

Наборы данных:

Слова и письмо:

GPT-2 – ведущая компьютерная языковая модель, созданная OpenAI.

Semantris – игры с ассоциациями слов, основанные на семантическом поиске.

Рукописный ввод с помощью нейронной сети – поиграйте с нейронной сетью, которая создает почерк в зависимости от вашего стиля письма.

Музыка / звук, созданный AI:

Magenta Studio – коллекция музыкальных плагинов, созданных на основе инструментов и моделей Magenta с открытым исходным кодом.

AI Duet – играйте на пианино, которое реагирует на вас.

NSynth Sound Maker – создавайте свои собственные гибридные звуки и инструменты.

MuseNet – создавайте 4-минутные музыкальные композиции с 10 инструментами и комбинируйте стили от кантри до Моцарта с помощью MuseNet (также доступно на GitHub).

Определение высоты звука – используйте предварительно обученную модель определения высоты звука, чтобы оценить высоту звука звукового файла через компьютерный микрофон.

Движение / танец, генерируемые ИИ:

– эксперименты PoseNet, проведенные с одним из самых знаменитых художников Америки.

Голос, генерируемый AI:

Набросок речи – Превратите реальное время = речь в анимированные рисунки.

Переводчик вещей – сфотографируйте что-нибудь, чтобы услышать, как это сказать на другом языке.

Визуализация данных, созданных AI:

Атласы активации – создайте доступный для изучения атлас функций, которые сеть изучила.

Что видят нейронные сети – визуализация слоев в нейронной сети Джина Когана. Также см. Визуализация функций с помощью Distill.

Визуализация многомерного пространства – визуализируйте, как работает машинное обучение.

Учусь:

– Обучайте машину с помощью камеры, живите в браузере без кода.

Типография:

FontJoy – создавайте комбинации шрифтов с помощью глубокого обучения.

Карта шрифтов – выявляйте новые отношения между шрифтами с помощью машинного обучения.

GANs:

Зоопарк GAN – список названных GAN, обновляемый нерегулярно.

GANS Awesome Applications – Кураторский список GAN и демонстраций.

Библиотеки машинного обучения:

TensorFlow.js – библиотека для разработки и обучения моделей машинного обучения на JavaScript.

scikit-learn – один из самых популярных инструментов для интеллектуального анализа и анализа данных. Построен на NumPy, SciPy и matplotlib. Открытый исходный код, коммерческое использование (лицензия BSD).

Наш друг Артур Миллер считается авторитетом на стыке технологий и искусства. Недавно он опубликовал фантастическую книгу, в которой рассказывается, как художники используют ИИ. Чтобы углубиться и узнать больше, вы можете приобрести его на Amazon здесь:

Заключительные мысли:

Читайте также: