برنامه هوش مصنوعی برای گوشی موبایل ویژه دو سیستم عامل آندروید و ios طراحی و توسعه می‌یابند. برنامه نوسی اپلیکیشن هوش مصنوعی یکی از پردرآمدترین تخصص‌ها در سال ۲۰۲۳ می‌باشد. رئال ربات مدیریت هوشمند کسب و کار در این مقاله به تشریح 0 تا 100 مراحل توسعه برنامه هوش مصنوعی برای گوشی می‌پردازد. برنامه هوش مصنوعی برای گوشی دوست مجازی انسان‌ها در عصر جدید به کمک شما می‌آید تا مشکلات خود را رفع کنید. به دنبال افزایش روزافزون و نجومی کاربران گوشی موبایل و نصب اپلیکیشن‌های هوشمند ساخت اپلیکیشن اندروید هوش مصنوعی و چت‌بات‌های سخنگو در جهان به سرعت در حال افزایش است.

بهترین برنامه هوش مصنوعی برای گوشی ایرانی

یافتن بهترین ربات هوش مصنوعی برای گوشی‌‎های اندرویدی و یا ios که هم فارسی زبان باشد هم رابط کاربری آسانتری داشته باشد یکی از مهمترین مسائل دنیای دیجیتال است. ابزار هوش مصنوعی ایرانی که هم نیاز کاربران ایرانی را بدون چالش‌های حین باز کردن حساب کاربری هوش مصنوعی چت gpt برطرف کند هم هزینه اشتراک به صرفه‌تری با توجه به درآمدهای ایران سازگار باشد. با ظهور قدرتمند ترین فناوری جهان یعنی Ai اغلب کسب و کارها نگران انقلاب صنعتی چهارم و از دست دادن شغل انسان‌ها هستند. اما کسب و کارهای آینده نگر نه تنها از این قضیه احساس ترس و خطر نمی‌کنند، بلکه در حال ارتقا سطح دانش و زیرساخت خود مبتنی بر هوش مصنوعی و دوره‌های آموزش استفاده از سایت هوش مصنوعی فارسی و در نهایت ساخت اپلیکیشن هوش مصنوعی برای تجارت خود هستند.

آیا کسب و کار شما برای ورود به دنیای هوش مصنوعی آماده است؟

اگر اینجا هستید، احتمالاً از قدرت تحول آفرین هوش مصنوعی برای مشاغل آگاهی دارید. با ظهور مدل‌های پایه مانند CHAT GPT ، مدل‌های زبان برت گوگل، شبکه‌های عصبی Nvidia، DALL-E و موارد دیگر، الزام ورود به بازار هوش مصنوعی به ‌طور تصاعدی افزایش می‌یابد.

داده‌ها محصول جانبی هر کسب و کار فعالی هستند و در حال حاضر نادیده گرفتن وجود آن، بیش از استفاده از آن هزینه دارد. بنابراین در این مقاله، کارشناسان رئال ربات نظرات خود را در مورد جنبه‌های مختلف مدیریت و توسعه برنامه هوش مصنوعی برای گوشی به اشتراک گذاشته‌اند.

نمایش دموی اسکریپت برنامه هوش مصنوعی | پلتفرم هوش مصنوعی ایرانی دارای نسخه اندروید

چرا پروژه‌های هوش مصنوعی غیرقابل پیش بینی هستند؟

برآورد پروژه AI نظیر توسعه برنامه هوش مصنوعی برای گوشی و تحت وب به خودی خود بسیار دشوار است. زیرا ما اغلب با نوعی از فناوری‌ سروکار داریم که به طور گسترده مورد استفاده قرار نمی‌گیرد. اگرچه، این فقط تا حدی درست است زیرا یک درجه‌بندی از پیچیدگی برای پروژه‌های ساخت برنامه هوش مصنوعی برای گوشی وجود دارد که پیش بینی پذیری آنها را تعیین می‌کند. توسعه برنامه هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان یک هرم سه لایه فرض کرد، جایی که لایه بالایی شامل راه‌حل‌های گسترده ای است که به لایه پایینی می‌رسد که پروژه‌های تحقیقاتی علمی را شامل می‌شود. میزان پیچیدگی هر پروژه به جزئیات و سفارشی‌سازی‌هایی که قرار است اجرا کنید، بستگی دارد. این می‌تواند در مراحل اول پروژه یا به عنوان بخشی از خدمات مشاوره هوش مصنوعی توضیح داده شود.

ایلان ماسک: هوش مصنوعی از بمب اتم خطرناک‌تر است!

هزینه راه اندازی برنامه هوش مصنوعی برای گوشی

رویکرد ما برای تخمین هزینه راه اندازی پروژه‌های هوش مصنوعی تمرکز بر حصول اطمینان از قابل اجرا بودن عملکرد ضروری هوش مصنوعی است و می‌توانیم رویکردی مطمئن اتخاذ کنیم. این کار از طریق توسعه محدوده پیچیده و نامطمئن و تنظیم پروژه بر اساس نتایج انجام می‌گردد. به این ترتیب می‌توانیم تخمین‌هایی را برای هر فاز محاسبه کنیم و تخصیص بودجه را بدون هیچ آسیبی برای تحویل کل پروژه محاسبه کنیم.

تفاوت پروژه مبتنی بر هوش مصنوعی و پروژه نرم‌افزاری سنتی

هر ویژگی هوش مصنوعی داده‌ها و وظیفه خاصی را که می‌خواهید با پردازش این داده‌ها به دست آورید، تغییر می‌دهد. این می‌تواند اطلاعات تاریخی مورد استفاده برای مدل‌های آموزش، بازآموزی و… باشد که مستقیماً به نوعی از سیستم تحلیلی تغذیه می‌شود. در هر صورت، داده‌ها هم احتمالات و هم چالش‌ها را ارائه می‌دهند، زیرا ما باید ملاحظات مختلفی را پوشش دهیم:

ذخیره و در دسترس بودن دیتا در سطوح زیرساختی و شخصی.
خط لوله یادگیری ماشین، که یک اکوسیستم جداگانه برای آموزش مدل، انتقال داده، تبدیل، سرور برای استقرار مدل و … است.
موضوع مهمتر حریم خصوصی و مالکیت معنوی می‌باشد که توسط قوانین موجود که از هر کشوری به کشور دیگر متفاوت است.
نقض حقوق مالکیت معنوی در صورتی که در مورد Artificial intelligence مولد صحبت می‌کنیم.

چطور امنیت برنامه هوش مصنوعی خود را تامین کنیم؟

نگرانی‌های حفظ حریم خصوصی بخشی از هیچ پروژه هوش مصنوعی نیست. این ملاحظات معمولاً به نرم افزارهای موجود در بینایی کامپیوتر یا سیستم‌های بیومتریک مربوط می‌شود. تقریباً همیشه مشکلاتی وجود دارد که قرار است در مرحله ایجاد چشم‌انداز فناوری و نقشه‌ راه اولیه بر آنها نظارت کنید.

طراحی اپلیکیشن هوش مصنوعی باید امنیت داده را در اولویت قرار دهد و در عین حال از قوانین و مقررات موجود پیروی کند.

وظایف مدیر پروژه هوش مصنوعی

از دیدگاه مدیریت، تفاوت‌هایی نیز وجود دارد که باید در نظر داشت.

آنا کرناوخ رئیس مدیریت پروژه و رهبر تیم MobiDev / مدیر تجزیه و تحلیل و توسعه کسب و کار می‌گوید:
من به عنوان یک مدیر پروژه با بیش از هفت سال تجربه، می‌توانم با اطمینان بگویم که اولین ارائه ویژگی‌های هوش مصنوعی من چند سال پیش پر از عدم اطمینان و استرس بود. در حالی که قبلاً می‌توانستم راه‌حل‌های نرم‌افزاری پیچیده را به راحتی و با لذت مدیریت کنم، پروژه‌های هوش مصنوعی چالش‌های جدید و خطرات ناشناخته‌ای را به همراه داشتند.

چالش‌های توسعه برنامه هوش مصنوعی برای گوشی

بودجه، زمان، دامنه و کیفیت محدودیت‌های آشنایی هستند که مدیران پروژه برای پروژه‌های سنتی نظارت و بررسی می‌کنند، مدیریت پروژه هوش مصنوعی مستلزم توجه به مدیریت داده‌ها از جمله حریم خصوصی و امنیت داده، الزامات زیرساختی و انطباق با مقررات در طول چرخه عمر پروژه است.

اجرای پروژه هوش مصنوعی نقطه پایانی قطعی ندارند. من با موقعیت‌هایی مواجه شده‌ام که مهندسان هوش مصنوعی زمان‌بندی تحویل را از یک ماه تا یک سال پیشنهاد کرده‌اند، یا حتی گوشزد کرده‌اند که ممکن است پروژه هرگز به‌طور کامل تکمیل نشود. این به دلیل این واقعیت است که پس از اجرای یک مدل، تجزیه و تحلیل مداوم نتایج می تواند نکات جدیدی را برای بهبود آشکار کند.

مدیریت موثر بودجه‌های پروژه و زمان‌بندی‌ بسیار مهم‌تر از همیشه است.

زیرا بودجه‌ها فشرده و ذی‌نفعان کسب‌وکار بیشتر هستند. به نظر من، عامل کلیدی موفقیت، توانایی ایجاد یک گردش کار پروژه است که امکان دستیابی به اهداف پروژه و کسب و کار را به سبکی واضح و قابل پیش بینی فراهم کند. این منجر به بحث در مورد گردش کار پروژه‌های هوش مصنوعی و تغییرات آنها بر اساس تجربه ما می‌شود.

مراحل توسعه برنامه هوش مصنوعی برای گوشی

مرحله اول : تجزیه و تحلیل کسب و کار

مرحله تجزیه و تحلیل کسب و کار با مرور کلی ورودی و چشم انداز مشتری شروع می‌شود که بیشتر به مجموعه‌ای از اسناد تبدیل می‌شود که اهداف پروژه را بیان می‌کند. وظیفه اصلی ما در این مرحله این است که بفهمیم «آیا می‌توانیم با استفاده از داده‌های موجود به یک مشکل تجاری خاص رسیدگی کنیم؟»

افراد متعددی در اینجا درگیر خواهند شد تا دیدگاه خود را برای ایده ارائه دهند و در مورد فرآیندهای اجرایی و نتایج احتمالی بازخورد ارائه دهند.
اینجاست که مفهوم هوش مصنوعی، شامل نام رویکردهای خاص یا حتی مدل‌های موجود، شروع به شکل گیری می‌کند.

به عنوان مثال، در مورد رستوران یا فروشگاه‌های زنجیره‌ای خوار و بار، صاحبان کسب و کاری که علاقه مند به کاهش ضایعات مواد غذایی و دستیابی به تعادل از طریق تجزیه و تحلیل خرید و فروش هستند.

برای مهندسین Artificial intelligence، این کار به پیشبینی سری‌های زمانی یا یک کار تحلیل رابطه‌ای تبدیل می‌شود که راه حل آن، ما را قادر می‌سازد ارقام خاصی را پیش بینی کنیم.

تیم ما این مشکل را از طریق تجزیه و تحلیل تجاری کامل در پروژه‌های اجرایی خود برای مشتریان خود حل کرده‌ایم.
می‌توانید از طریق دریافت مشاوره با تیم توسعه رئال ربات این مسئله را برای همیشه حل شده فرض کنید.

مرحله دوم: تعیین مسئله یادگیری ماشین

مرحله بعدی تعیین مسئله ML (Machine Learning) است که باید مورد بحث و بررسی قرار گیرد. در این مرحله باید قابلیت‌های فناوری زیرشاخه‌های هوش مصنوعی، مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار، پیش‌بینی، هوش مصنوعی مولد و… را در نظر بگیرید. در اینجا می‌توان از رویکردهای مختلفی استفاده کرد.

به طور کلی، هنگام بحث در مورد راه حل واقعی یادگیری ماشین باید به دنبال سه جزء اصلی باشید:

مزایا و معایب انواع مدل‌های یادگیری ماشینی

مدل‌های از قبل آموزش دیده

اینها مدل‌هایی هستند که قبلاً برای حل مشکلات تجاری خاص در مجموعه‌ای از داده‌های جمع آوری شده آموزش داده شده بودند. مدل‌های از پیش آموزش دیده را می‌توان بر روی داده‌های سفارشی آموزش داد و می‌توان آن را به خوبی به خروجی مورد نظر تنظیم کرد، که این کار برای یک تیم علم داده است.

رئال ربات دارای تجربه گسترده‌ای با انواع مختلف پردازش گفتار، بینایی کامپیوتری و سایر الگوریتم‌هایی است که در محصولات ارائه شده به مشتری پیاده‌سازی شده‌اند.

مدل‌های پایه

اینها فقط چند سال پیش پدیدار شدند و مدلی را نشان می‌دهند که بر روی حجم عظیمی از داده‌ها آموزش دیده است. CHAT GPT تنها نمونه‌ای از یک مدل زبان است که می‌تواند با طیف وسیعی از وظایف پایین‌دستی سازگار شود.
مدل‌های مولد مشابهی وجود دارند که با صدا، ویدئو، تصاویر ثابت و غیره کار می‌کنند.

مدل‌های پایه معمولاً از طریق API قابل دسترسی هستند، که یک ماژول یادگیری ماشینی قدرتمند را در اختیار مشتریان قرار می‌دهد.
اگرچه، برای وظایف خاص دامنه، معمولاً آموزش اضافی مورد نیاز است. آنچه در مورد این مدل‌ها مفید است این است که در صورت عدم نیاز به سفارشی‌سازی، فرآیند یکپارچه‌سازی به مشارکت کمتر علم‌ داده (Data Science) نیاز دارد.

مدل‌های یادگیری ماشین سفارشی

آموزش سفارشی بیشترین انعطاف را در میان گزینه‌های دیگر ارائه می‌دهد، زیرا ما می‌توانیم هر گونه تغییر عملکردی را پیاده‌سازی کنیم و مدل را برای وظایف مشتری بهینه کنیم. تنها چالش جدی برای توسعه برنامه هوش مصنوعی برای گوشی اختصاصی و سفارشی، در دسترس بودن داده‌ها است که می‌تواند مانعی برای کسب و کارهای کوچک یا استارت‌آپ‌هایی باشد که سابقه عملیاتی طولانی ندارند.

مرحله سوم) جمع آوری منابع داده

منابع داده را می‌توان به منابع خاص و عمومی تقسیم کرد. اگر شرکتی که قصد دارد یک اپلیکیشن هوش مصنوعی اندروید بسازد، مجموعه داده‌های خاص خود را برای کار یادگیری ماشین داشته باشد، این ساده ترین سناریو است. با این حال، به احتمال زیاد، داده‌های موجود کافی نیست و ما همیشه باید راهی برای منبع داده‌های اضافی و غنی سازی مجموعه داده‌های آموزشی خود بیاندیشیم.

اجازه دهید در اینجا چند سناریو را بررسی کنیم:

مورد 1. کسب و کار موجود با داده‌های شرکتی

اگر شما یک شرکت بزرگ یا شرکتی با سابقه طولانی هستید، مانند سازمان‌ها، بانک‌ها و شرکت‌های بیمه، پس داده‌ها در واقع یک «محصول جانبی» تولید شما هستند. این داده‌ها در قالب صورت‌های مالی، آمار اشتغال، اطلاعات مربوط به تحویل، تقاضا برای محصولات شما، اطلاعات مربوط به عملکرد خطوط تولید، عملیات انبارداری و تدارکات، جمع‌آوری می‌شود. این اطلاعات می‌تواند به طور مستقیم برای تصمیم‌گیری‌های مهم برای کسب و کار شما مورد استفاده قرار گیرد. اما اگر در کنار الگوریتم‌های مدرن ML و AI استفاده شود، داده‌های شما می‌توانند حتی ارزشمندتر باشند.

برای مثال، چنین الگوریتم‌هایی به شما امکان می‌دهند:

بازار را کاوش کنید
کاربران و مشتریان خود را کاوش کنید
وفاداری را ارزیابی کنید
از پیش بینی ریزش استفاده کنید
پیش بینی رفتار بازار
ایجاد پیش بینی تقاضا
به یافتن ارتباط در محصولات کمک کنید
از تشخیص ناهنجاری استفاده کنید
ارائه بازرسی بصری و تشخیص نقص
تقلب احتمالی را شناسایی کنید
دسترسی به تشخیص ناهنجاری
به کاربران برای خرید کمک کنید
ارائه سیستم‌های توصیه
خطرات راه‌حل‌های خاص را ارزیابی کنید
تحلیل ریسک اعتباری

مورد 2. استارتاپ‌های درون یک شرکت

در صورتی که شما یک کسب‌وکار نوپا هستید و می‌خواهید استارتاپ خود را حول یک ایده هوش مصنوعی بسازید، به احتمال زیاد داده‌ای ندارید و حتی ممکن است ندانید که آیا به آن نیاز دارید یا خیر.
در فهرست پروژه‌های اجرایی با استفاده از برنامه هوش مصنوعی برای گوشی تیم توسعه رئال ربات، استارت‌آپ‌‌ها دسته بزرگی از کسب‌وکارهای مجهز به هوش مصنوعی هستند که یا از داده‌های موجود سایر شرکت‌ها استفاده می‌کنند، یا به محض اینکه ایده محصول مطرح شد، مکانیسم‌ جمع‌آوری دیتا را راه‌اندازی می‌کنند.

مورد 3. کسب و کار نوظهور

اگر یک استارت‌آپ جوان هستید و می‌خواهید کسب‌وکارتان را حول فناوری‌های هوش مصنوعی بسازید، از کجا می‌توانید داده‌ها را دریافت کنید؟ پاسخ به این سوال مشخص است و لیست گزینه‌های احتمالی چندان گسترده نیست. در هر صورت، جمع‌آوری داده‌ها به زمان و منابع نیاز دارد.

روش‌های تامین منابع داده

داده‌های مصنوعی اخیراً داده‌های مصنوعی به طور فزاینده‌ای برای آموزش الگوریتم‌های بینایی ماشین (Computer vision) مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای تولید داده‌ها از موتورهای بازی سازی معروفی مانند Unity و Unreal Engine استفاده می‌شود.
راه‌حل‌های AI ساخته شده بر روی چنین داده‌های مصنوعی نتایج قابل مقایسه با راه‌حل‌های AI آموزش داده شده بر روی داده‌های واقعی را نشان می‌دهد. علاوه بر این، ما تجربه موفقی در ایجاد و استفاده از مجموعه داده‌های مصنوعی برای حل مشکل کاربران خود داریم.

خرید داده :

به عنوان یکی از گزینه‌های ممکن، می‌توانید خرید داده‌ها را از شرکت‌هایی که در جمع‌آوری داده‌ها تخصص دارند، در نظر بگیرید.
سفارش ایجاد مجموعه داده‌ها این یک روش نسبتاً رایج برای جمع‌آوری مجموعه داده‌ها است. به عنوان مثال، Amazon Mechanical Turk باید ذکر شود که به شما امکان می‌دهد مجموعه داده‌های خود را جمع سپاری کنید.

جمع آوری شخصی داده:

با استفاده از منابع موجود، داده‌ها را می‌توان توسط خودتان حتی در منابع شرکت جمع آوری کرد.

وب اسکرپینگ :

بله، وب اسکرپینگ معروف در اینجا ذکر شده است. ممکن است خسته‌کننده به نظر برسد. اما فقط نگاه کنید که بینایی کامپیوتر مدرن یا مدل‌های NLP چه کاری می‌توانند انجام دهند. مانند DALLE2 و GPT3 . همه آنها بر روی مجموعه داده‌های جمع‌آوری شده از کل اینترنت آموزش دیده بودند.

تولید داده :

این ساده‌ترین اما اغلب دست نیافتنی‌ترین گزینه برای یک استارت‌آپ است. زیرا برای اینکه یک اپلیکیشن هوش مصنوعی شروع به کار کند، به داده‌ها نیاز است. و برای شروع جمع‌آوری داده‌‎ها، راه‌حل هوش مصنوعی باید کار کند.

داده‌ها به خودی خود می‌توانند پرهزینه باشند، زیرا به یک منبع ارزشمند تبدیل می‌شوند. بسته به دامنه شما، یک مجموعه داده برای فروش می‌تواند تا میلیون‌ها تومان هزینه داشته باشد! و کیفیت آن همیشه با برچسب قیمت مرتبط نیست. اما از سوی دیگر کیفیت داده‌ها نیز مهم است و تکنیک‌های مختلفی برای بهبود آن وجود دارد.

مرحله چهارم: بهبود کیفیت داده‌ها

استفاده از برخی داده‌ها هرگز خروجی با کیفیتی به همراه نخواهد داشت. به عنوان مثال، اگر یک سازمان اعتباری هستید، احتمالاً اطلاعات مربوط به وضعیت تأهل، سن، سطح تحصیلات و بسیاری از پارامترهای دیگر مشتری خود را جمع آوری می‌کنید.

برخی از داده‌ها دارای کدهای پستی هستند که با خطا وارد شده اند یا فیلدهای سطح تحصیلات خالی مانده است. در مقیاس یک مجموعه داده، اگر 50٪ از کل داده‌ها به این شکل باشد، می‌توان آن را بی کیفیت و برای کارهای یادگیری ماشینی نامناسب در نظر گرفت.

چنین داده‌هایی برای تعیین اینکه آیا مشتری شما قصد بازپرداخت وام را دارد مفید است اما اگر آنها آن را در یک دوره زمانی معین بازپرداخت کنند، ممکن است عملاً برای ارزیابی بی فایده باشد.

برای تشکیل مجموعه داده‌‎های کاری، روش‌های بهبود کیفیت برای تشکیل مرتبط ترین ورودی قبل از مراحل توسعه مورد نیاز است. بررسی کنید که آیا منابع مورد نیاز را قبل از حرکت به سمت فعالیت‌های توسعه برنامه هوش مصنوعی برای گوشی در دسترس دارید یا خیر؟

مرحله پنجم: توسعه POC

مرحله اثبات مفهوم یا PoC اساساً اولین گام به سمت محصول فعال هوش مصنوعی است. به دلیل سطح بالای عدم قطعیت، ما به طور کلی می‌خواهیم مطمئن باشیم که ایده ما در سطح فنی و همچنین در ابعاد مختلف تجاری واقع بینانه است.

با PoC، اساساً به سه موضوع مهم دست می‌یابیم:

اعتبار سنجی ایده

از آنجایی که با PoC، ما از داده‌ها و محیط واقعی برای آزمایش استفاده می‌کنیم، می‌توانیم خیلی زودتر از آنچه در نرم‌افزار MVP یا AI در حال تولید اتفاق می‌افتد به نقطه شکست برسیم. این امر به تیم و مشتری دید واضحی از موارد زیر ارائه می‌دهد.

آیا رویکرد انتخاب شده کارآمد است؟
چه منابعی برای کارکرد آن در مقیاس مورد نیاز است؟
آیا گزینه‌های دیگر مناسب تر هستند؟

برآوردهای واقع بینانه پس از مرحله PoC، تخمین توسعه بیشتر و ارائه برآوردهای دقیق و تخصیص بودجه بسیار آسان تر است.

اثربخشی هزینه

ممکن است باعث صرفه جویی زیادی در توسعه شما شود زیرا منابع مورد نیاز برای اجرای یک آزمایش بسیار کوچکتر از ایجاد MVP یا نمونه‌های اولیه کاربردی است. برعکس، یک PoC موفق می‌تواند سریعتر به یک محصول کارآمد ترجمه شود.

PoC اغلب به عنوان یک مرحله اساسی در نظر گرفته می‌شود که در آن ما فقط به ورودی مشتری و حداقل منابع مهندسی برای شروع نیاز داریم. با این حال، ما ایده ترکیب مرحله PoC را با سایر مؤلفه‌هایی که به ما امکان می‌دهند پروژه را سریع‌تر پیش ببریم و خروجی همه جانبه بیشتری داشته باشیم، می‌پذیریم.

در اینجا، بسته به پیچیدگی پروژه و الزامات مجموعه، چندین ترکیب ممکن است:

تجزیه و تحلیل تجاری، معماری فنی و مراحل UI/UX جهت توسعه بیشتر PoC و MVP
توسعه Backend /Frontend، DevOps همراه با PoC

در مورد فرآیند PoC، باید معیارهای حیاتی را برای سنجش موفقیت پیاده سازی PoC تدوین کنیم. یک صاحب کسب و کار ممکن است شک کند که آیا دقت نرم افزار نهایی کافی است یا خیر؟ یک مهندس هوش مصنوعی همیشه آماده پاسخ به این سوال نیست. زیرا می‌تواند جایگاه جدیدی را اشغال کند. PoC اینجا به کمک می‌آید و حداقل دقتی را که می‌توان به دست آورد را نشان می‌دهد.

به عنوان مثال، مشتری با کسب و کار رستوران باید ضایعات مواد غذایی را کاهش دهد.
با تبدیل یک مشکل تجاری به یک راه حل فنی، به این نتیجه رسیده‌ایم که باید خریدها را پیش بینی کنیم، بنابراین MAPE متریک (میانگین درصد مطلق خطا) بهینه خواهد بود.

نکته بعدی که قبل از شروع با PoC تعریف می‌شود محدودیت‌ها هستند.
این یک نیاز غیر کاربردی است که می‌تواند بعداً در حین اجرا مشخص شود. PoC باید بر اساس یک فرضیه باشد و کار خاص را حل کند.
همه این یافته‌ها به هر طریقی منجر به ایجاد نمونه‌های اولیه کاربردی، دموها، MVP و در نهایت محصول نهایی می‌شوند.

در مرحله POC توسعه محصول هوش مصنوعی :
اگر عدم قطعیت وجود داشته باشد یا مشتری در مورد اینکه پروژه در حال حاضر در جهت درست حرکت می‌کند یا خیر مطمئن نباشد، مرحله PoC ممکن است چندین بار تکرار شود.

مرحله پنجم: توسعه بیشتر برنامه هوش مصنوعی برای گوشی

در این مرحله، تخمین‌ها به همراه چشم‌انداز فنی و معیارها در اختیار مشتری قرار می‌گیرد و تیم آماده می‌شود تا روند توسعه را پیش ببرد و سایر اجزای نرم‌افزار مانند front-end، back-end و … را اضافه کند.
از این لحظه، پروژه‌های هوش مصنوعی می‌توانند مانند یک پروژه نرم افزاری معمولی در مراحل توسعه MVP و جمع کردن پروژه حرکت کنند.

آیا می‌توانید یک کسب و کار با هوش مصنوعی بدون داده راه اندازی کنید؟

چندین جهت کسب و کار هوش مصنوعی وجود دارد که داده‌ها برای آنها در مراحل اولیه توسعه کسب و کار شما ضروری نیست یا حیاتی نیست. ایده اصلی چنین استارتاپ‌هایی ارائه پیشرفته ترین قابلیت‌های هوش مصنوعی به کاربران به شکلی مناسب است.

تولید محتوا با برنامه هوش مصنوعی برای گوشی

اخیراً، تولید محتوا با هوش مصنوعی به طور فعال در حال توسعه بوده است و استارت‌آپ‌ها حول راه حل‌های تجاری مرتبط با ارائه آخرین قابلیت‌های تولید محتوا با هوش مصنوعی به کاربران نهایی ساخته می‌شوند.

چه فرمت محتوایی می‌تواند تولید شود؟

تصاویر: نمونه‌های شناخته شده‌ای مانند DALLE 2 و Midjourney
مدل‌های انتشار ویدئویی
مدل‌های تبدیل متن به موسیقی Mubert یا ToneTransfer Google برای تولید صدا و یا آهنگ‌.
مدل‌های سه‌بعدی و دارایی‌های بازی‌های ویدیویی، برای مثال Nvidia به عنوان مثال، مدل شناخته شده GPT3، GPT4، Google Bard، Bing AI را ساپورت می‌کند.

استفاده از خدمات شخص ثالث

به جای استقرار راه‌حل‌های هوش مصنوعی خود، صرف منابع و حفظ زیرساخت‌های آن‌ها، و داشتن توسعه‌دهندگانی که این زیرساخت را نظارت کرده و تغییرات لازم را ایجاد می‌کنند، می‌توانید از خدمات اپلیکیشن هوش مصنوعی آماده‌‌ای استفاده کنید که خدمات هوش مصنوعی لازم را برای نیازهای شما ارائه می‌کنند.

خدمات هوش مصنوعی

خدمات OCR
آنها به شما کمک می‌کنند تا به سرعت اطلاعات مهم را از اسناد، مانند شماره کارت اعتباری، نام مشتریان، آدرس و غیره، از اسناد ارسال شده به شکل تصویر و عکس استخراج کنید.

خدمات گفتار به متن
آنها به شما کمک می‌کنند تا مثلاً تماس‌های تلفنی را پردازش و رونویسی کنید و آنها را به گفتگوهای متنی راحت تبدیل کنید.

خدمات چت بات
که در آن شما می‌توانید با استفاده از یک رابط کاربری یک ربات چت برای نیازهای خود ایجاد کنید.

خدمات احراز هویت و تأیید بیومتریک
APIهایی را ارائه می‌دهند که به شما این امکان را می‌دهد تا به راحتی احراز هویت بیومتریک را بدون هیچ زحمتی در سایت، اپلیکیشن یا سرویس خود پیاده سازی کنید.

مزایا و معایب کار بدون داده

مزایا:

شروع سریع
نیازی به حفظ زیرساخت‌های خود نیست

معایب:

فقدان مزیت رقابتی در مقایسه با شرکت‌هایی که از رویکردهای مشابه استفاده می‌کنند.
ناتوانی در مقیاس بندی راه حل‌ها در صورت نیاز
نیاز به تکیه بر داده‌های “پنهان” در مدل‌هایی که نمی‌توانید آنها را کنترل کنید.

بیایید نگاهی دقیق‌تر به مثالی از یک راه‌حل شناخته‌شده برای تولید تصاویر از متن بیاندازیم.

انتشار پایدار (جایگزین OPEN SORCE برای DALLE 2 و Midjourney)

در حال حاضر تقاضای زیادی برای صنعتی کردن انتشار پایدار و ایجاد خدمات تولید تصویر سفارشی وجود دارد. تعداد این گونه خدمات هر روز در حال افزایش است، به این معنی که قیمت استفاده از آنها کاهش می‌یابد. با این حال، هزینه زیرساخت‌های پشتیبانی از انتشار پایدار و راه‌حل‌های مشابه بالا باقی می‌ماند و کاهش نمی‌یابد!
این مسئله ما را به سوال بقای تجارت و جستجوی مزیت رقابتی برنامه هوش مصنوعی برای گوشی خود می‌رساند.

اگر راه حل شما و رقیبتان در الگوریتم‌های هوش مصنوعی یکسان باشد، چگونه می‌توانید مزیت رقابتی کسب کنید؟

UI/UX بهبود یافته و ماژولار (طراحی و قابلیت استفاده، عملکرد)
استراتژی بازاریابی پیشرفته
رشد سریع جامعه هدف
سفارشی‌سازی و بهبود مدل هوش مصنوعی

متاسفانه وقتی راه‌حل‌های هوش مصنوعی به طور گسترده در دسترس قرار می‌گیرد، به سرعت بازار را اشباع می‌کند و به زودی برای صنعتی شدن بی‌سود می‌شود! با این حال، کار بدون داده می‌تواند نقطه شروع خوبی برای کسب و کارهای جوان و استارت‌آپ‌هایی باشد که هنوز داده‌ای ندارند. درباره خدمات ساخت و توسعه برنامه هوش مصنوعی برای گوشی رئال چگونه می‌توانیم کمکتان کنیم. در بخش نظرات بیان کنید.

برای نمایش دموی اسکریپت برنامه هوش مصنوعی که پلتفرم هوش مصنوعی ایرانی دارای نسخه اندروید می‌باشد، بر روی نام محصول کلیک کنید.