Tổng hợp 7 công cụ lập trình AI dành cho lập trình viên di động

Khi công cụ lập trình AI và Machine Learning ngày càng phát triển, chúng được các lập trình viên sử dụng nhiều hơn để xây dựng các ứng dụng của họ. Các công tụ trí tuệ nhân tạo dựa trên thiết bị và dựa trên đám mây cung cấp cho các lập trình viên các tính năng độc đáo cho ứng dụng. Vậy có những công cụ lập trình AI nào dành cho các lập trình viên di động? Cùng tech-buzz đi tìm hiểu các công cụ này cách các lập trình viên ứng dụng sử dụng chúng trong bài viết này nhé.

Caffe2: Framework deep learning linh động

Caffe2 là một framework deep learning nhẹ, công cụ này hoàn toàn có thể lan rộng ra và được tăng trưởng bởi facebook. Đây là một sự thừa kế của Caffe, một dự án Bất Động Sản được khởi đầu bởi Đại Học Berkeley và Đại Học California. Công cụ lập trình AI này được dùng trong những trường hợp sử dụng để sản xuất và tăng trưởng ứng dụng di động. Mang tới cho những lập trình viên tính linh động cực cao giúp thiết kế xây dựng những loại sản phẩm có hiệu suất cao .

Caffe2: Framework deep learning linh động

Caffe2 được tạo ra nhằm mục đích mang tới cách thử nghiệm deep learning dễ dàng hơn, tận dụng sự đóng góp của công động về các thuật toán và mô hình mới. Đây là một công cụ đa nền tảng và được tích hợp với Xcode, Android Studio, và Visual Studio để phát triển ứng dụng di động cũng như công cụ AI.

Cốt lõi của những thư viện C + + là phân phối vận tốc và tính di động. Trong khi đó, C + + và API Python sẽ giúp cho mọi người tạo nguyên mẫu, đào tạo và giảng dạy và tiến hành những quy mô một cách thuận tiện. Khi có sẵn nó sẽ sử dụng GPU. Caffe2 được tinh chỉnh để hoàn toàn có thể tận dụng tối đa nền tảng deep learning GPU NVIDIA. Để tối ưu được hiệu suất, Caffe2 sẽ sử dụng một số ít thư viện SDK deep learning của NVIDIA như cuBLAS, cuDNN và NCCL .

TensorFlow Lite và Mobile: Framework machine learning nguồn mở cho người dùng

TensorFlow là một thư viện ứng dụng nguồn mở được sử dụng nhằm mục đích giúp kiến thiết xây dựng những quy mô machine learning. Nhờ vào lối kiến trúc linh động nên người dùng hoàn toàn có thể tiến hành quy mô một cách khá thuận tiện trên nhiều nền tảng khác nhau, máy tính và cả những thiết bị di động. Hiện nay, TensorFlow đang cung ứng 2 giải pháp giúp tiến hành những quy mô machine learning cho thiết bị di động là TensorFlow Lite và TensorFlow Mobile .

Lập trình AI phần mềm nguồn mở TensorFlow Lite trên app mobile

Đây là một phiên bản nâng cấp cải tiến của TensorFlow Mobile, mang tới kích cỡ ứng dụng nhỏ hơn và một hiệu suất tốt hơn. Ngoài ra, TensorFlow lite cũng ít bị nhờ vào hơn so với TensorFlow Mobile. Nhờ vậy, mọi người hoàn toàn có thể thiết kế xây dựng và tàng trữ trên những thiết bị đơn thuần. Bên cạnh đó, TensorFlow lite cũng tương hỗ tăng cường phần cứng bằng API Mạng thần kinh Android .
Tuy nhiên, điều đáng quan tâm hơn là TensorFlow lite hiện đang ở chính sách preview của lập trình viên khi phong cách thiết kế app mobile, nó chỉ có khoanh vùng phạm vi bảo hiểm cho 1 số ít đơn vị chức năng khai thác nhất định. Do đó, khi muốn tăng trưởng những ứng dụng cho thiết bị di động mọi người nên lựa chọn TensorFlow mobile .
Công cụ TensorFlow mobile có tương hỗ tùy chỉnh nên hoàn toàn có thể thêm những nhà khai thác mới một cách thuận tiện mà không được tương hỗ với TensorFlow mobile theo mặc định. Đây được xem là nhu yếu cho hầu hết những ứng dụng AI. Tuy TensorFlow file được nằm trong preview của những lập trình viên nhưng những bản phát hành trong tương lai nó chắc như đinh sẽ đơn thuần hơn rất nhiều. Ngoài ra, nó cũng sẽ có được năng lực sửa chữa thay thế TensorFlow Mobile hoặc tối thiểu cũng sẽ khắc phục được những khuyết điểm hiện tại .

ML Kit của Google: Liên kết liền mạch machine learning vào ứng dụng của bạn

Bộ công cụ lập trình AI đa nền tảng Machine Learning ML Kit được dùng cho nền tảng tăng trưởng di động Firebase. Bộ công cụ này gồm có những công nghệ ML của Google như TensorFlow, API Google Cloud Vision và API mạng thần kinh android cùng trong một SDK duy nhất. Điều này giúp cho người dùng hoàn toàn có thể vận dụng những kỹ thuật ML cho những ứng dụng một cách thuận tiện .

Lập trình AI ML Kit

Mọi người hoàn toàn có thể tận dụng những API của nó trong trường hợp sử dụng di động thông dụng như phát hiện khuôn mặt, nhận dạng văn bản, xác lập đặc thù, dán nhãn hình ảnh và quét mã vạch. Trong trường hợp những API đó không gồm những yếu tố machine learning mọi người vẫn hoàn toàn có thể sử dụng những quy mô TensorFlow của riêng mình. Việc cần làm chỉ là tải quy mô lên Firebase, ML Kit sẽ đảm nhiệm việc Giao hàng và tàng trữ .
Các API này hoàn toàn có thể chạy trên đám mây hoặc trên thiết bị. API trên thiết bị hoàn toàn có thể giải quyết và xử lý tài liệu một cách nhanh gọn ngay cả khi không có liên kết mạng. Các API dựa trên đám mây sẽ tận dụng sức mạnh công nghệ tiên tiến machine learning của google Cloud Platform và mang tới cho người dùng hiệu quả có độ đúng chuẩn cao nhất .

Microsoft Cognitive Services: Làm cho ứng dụng nhìn, nghe, nói, hiểu và giải thích nhu cầu người dùng

Microsoft Cognitive Services là tập hợp các SDK, API và dịch vụ nhằm giúp cho việc thêm tính năng nhận thức vào trong các ứng dụng của các lập trình viên trở nên dễ dàng. Ví dụ như phát hiện cảm xúc và video, lời nói và tầm nhìn, nhận diện khuôn mặt.

Microsoft Cognitive Services là gì

Người dùng không cần phải là một chuyên viên về khoa học dữ liệu để giúp cho mạng lưới hệ thống trở nên mê hoặc và mưu trí hơn. Các dịch vụ trước đi kèm với API mưu trí RESTful chất lượng cao mang tới những mục như tầm nhìn, lời nói, ngôn từ, kiến trúc, tìm kiếm .

OpenCV: Cung cấp sức mạnh của tầm nhìn cho các ứng dụng của bạn

OpenCV là viết tắt của thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở. Đây là tập hợp những công dụng lập trình cho thị giác máy tính và machine learning. Nó có giao diện Python, C + +, Java và tương hỗ Linux, Windows, Android, IOS, MacOS. Bên cạnh đó, OpenCV cũng tương hỗ cho những Framework deep learning PyTorch và TensorFlow. Được viết bằng nguyên bản C + + / C, thư viện này hoàn toàn có thể tận dụng giải quyết và xử lý đa lõi .

OpenCV là gì

OpenCV mang tới một hạ tầng chung cho những ứng dụng thị giác máy tính, đồng thời tăng cường sử dụng nhận thức trong những mẫu sản phẩm thương mại. Trong thư viện có tới hơn 2500 thuật toán được tối ưu hóa gồm cả thuật toán thị giác tân tiến và cổ xưa .

Core ML: Kết hợp machine learning trong ứng dụng iOS của bạn

Core ML là một framework machine learning được dùng để tích hợp quy mô machine learning cho những ứng dụng IOS. Nó tương hỗ Vision giúp nghiên cứu và phân tích ngôn từ, hình ảnh để giải quyết và xử lý GameplayKit và ngôn từ để nhìn nhận những quyết định hành động đã học .

Core ML là gì

Để tạo ra và triển khai các mô hình tùy chỉnh mọi người cần sử dụng Framework Create LM. Theo Founder – CEO Matt Long của Best Software / App comapny in Australia tại groovetechnology.com thì đây chính là một framework machine learning nằm trong Swift, mọi người có thể dùng để đào tạo ra các mô hình sử dụng công nghệ bản địa của Apple như Xcode, Swift và các framework khác.

Dialogflow: Cung cấp cho người dùng những phương pháp tương tác mới với sản phẩm của bạn

Nền tảng hiểu ngôn ngữ tự nhiên Dialogflow giúp cho các lập trình viên có thể dễ dàng thiết kế và tích hợp giao diện người dùng đàm thoại vào trong các thiết bị, ứng dụng web, ứng dụng di động và bot. Mọi người có thể tích hợp nó trên Cortana, Alexa, Facebook Messenger và nhiều nền tảng mà người dùng có thể sử dụng.

Dialogflow là gì

Với Dialogflow, việc thiết kế xây dựng những giao diện như IVR đàm thoại và chatbot giúp người dùng hoàn toàn có thể tương tác với doanh nghiệp bằng nhiều cách. Nó giúp cho người dùng hoàn toàn có thể hiểu được những sắc thái phong phú và to lớn của ngôn từ. Đồng thời dịch nó sang nghĩa chuẩn và có cấu trúc mà những dịch vụ và ứng dụng của mọi người hoàn toàn có thể hiểu được .
= = = = Xem thêm : Top 6 ứng dụng lạm việc nhóm hiệu suất cao nhất ngày này, Top 10 ứng dụng quản trị dự án Bất Động Sản PMS chuyên nghiệp

Bên cạnh việc lựa chọn công cụ AI cho phù hợp mọi người cũng cần chú ý tới các yếu tố khác để tránh những ảnh hưởng xấu tới hiệu suất của ứng dụng. Trong việc xây dựng bất kỳ một ứng dụng thông minh gì, điều quan trọng là AI trong ứng dụng ấy cần giải quyết được các vấn đề gặp phải. Một ứng dụng lập trình AI tốt không chỉ giúp cho người dùng làm cho một điều gì đó nhanh chóng mà còn giúp cho họ làm được những điều chưa làm được trước đây.

5/5 - (1 vote)
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments