Helpex - Trao đổi & giúp đỡ Đăng nhập

Cách triển khai trí tuệ nhân tạo trong phát triển ứng dụng di động

Trịnh Xuân Ngọc
· 17:00 01/02/2021
4 ngày trước

Khi chúng ta nói về nhu cầu của thế giới ngày nay, chúng ta không nhận ra rằng chúng ta đang thảo luận về tương lai của ngày hôm qua. Một công nghệ tiên tiến trong tương lai có thể nói đến là cách triển khai và triển khai trí tuệ nhân tạo trong cả các ứng dụng hiện có và đang chạy. Qua bài viết này, bạn sẽ hiểu thêm về vai trò của trí tuệ nhân tạo trong ngành phát triển ứng dụng di động cũng như cách sử dụng và tận dụng những lợi ích từ chúng.

Ngày nay, chúng ta đang sống trong một thế giới được điều khiển bởi máy móc và khả năng hiểu hành vi của con người. Máy móc đang học hỏi hành vi của chúng ta, truy cập vào các mẫu dữ liệu và thói quen của chúng ta, đồng thời làm cho cuộc sống của chúng ta trở nên dễ dàng hơn. 

Trong cuộc sống hàng ngày, chúng ta có thể thấy cách điện thoại di động có thể nhận dạng giọng nói của chúng ta, đưa ra các quyết định nhất định, dịch ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, v.v. Ứng dụng giao đồ ăn của chúng tôi có thể cung cấp thông tin chi tiết về nhà hàng cung cấp thức ăn dựa trên các mẫu tìm kiếm gần đây của chúng tôi. Các ứng dụng taxi như Uber hoặc Ola có thể hiển thị cho chúng tôi vị trí thời gian thực của chuyến đi và cung cấp cho chúng tôi taxi khả dụng gần nhất dựa trên vị trí hiện tại của chúng tôi. 

Tất cả những thay đổi như vậy đều dựa trên việc sử dụng trí thông minh nhân tạo, vì phương pháp luận của các hệ thống máy tính ngày nay đã được thay đổi sang chế độ suy nghĩ và học hỏi. Trọng tâm đã chuyển sang phát triển các chương trình thông minh dựa trên nghiên cứu và kiến ​​thức về tiềm năng và khả năng tinh thần của người dùng cuối, sau đó được triển khai dưới dạng các chức năng trí tuệ tích hợp trong các ứng dụng khác nhau, bao gồm cả ứng dụng di động. 

Tác động của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo từng được coi là công nghệ phức tạp nhất; tuy nhiên, bây giờ nó đã trở thành một phần của thói quen hàng ngày của chúng ta mà không hề nhận ra sự tồn tại của nó. Kiểm tra các số liệu thống kê và chúng sẽ cho chúng ta thấy trí thông minh nhân tạo phổ biến như thế nào và tác động tiềm tàng của nó đối với cuộc sống của chúng ta là gì.

  • Theo công ty nghiên cứu  Thị trường và Thị trường, AI có tiềm năng trở thành một ngành công nghiệp trị giá 190 tỷ đô la vào năm 2025.
  • Theo công ty nghiên cứu  nổi tiếng IDC, chi tiêu toàn cầu cho các hệ thống AI có thể đạt 57,6 tỷ USD vào năm 2021.
  • IDC báo cáo  rằng vào năm 2019, hơn 40% các sáng kiến ​​chuyển đổi kỹ thuật số đang sử dụng AI như một công nghệ hỗ trợ.
  • IDC dự báo đến năm 2021, 75% ứng dụng doanh nghiệp thương mại sẽ sử dụng AI ở một mức độ nào đó.
  • Hơn 80% các nhà lãnh đạo công nghệ và doanh nghiệp bày tỏ rằng AI sẽ giúp họ tăng năng suất và tạo ra hàng triệu việc làm.
  • Hơn 80% chuyên gia tiếp thị và bán hàng nói rằng phần mềm chatbot đã cách mạng hóa trải nghiệm của người tiêu dùng và họ đang có kế hoạch triển khai các công cụ này vào năm 2020.
  • Hơn 40% tương tác trên thiết bị di động sẽ được cung cấp bởi mạng nơ-ron dựa trên đám mây vào năm 2020, theo báo cáo của Gartner .

Các loại trí tuệ nhân tạo

Với tiến bộ công nghệ trong lĩnh vực trí tuệ, mô hình dữ liệu, học máy và các giải pháp đám mây, việc kết hợp trí tuệ nhân tạo với di động đã trở thành hiện thực. Nói chung, có ba loại trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng trong các ứng dụng di động.

1. NAI (AI hẹp)

NAI được sử dụng cho các hệ thống được chỉ định để xử lý một tác vụ đơn lẻ hoặc giới hạn. Nó cung cấp một thuật toán mang các chức năng của máy học đến các nền tảng di động. Ví dụ bao gồm Công cụ dịch của Google, Alexa của Amazon hoặc Siri của iOS cho iPhone.

2. AIG (Trí tuệ nhân tạo chung)

AIG là một thuật toán giúp chúng ta sử dụng trí thông minh giả định của một cỗ máy có thể hiểu hoặc học bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. Ví dụ như các công cụ nhận dạng khuôn mặt, bộ lọc Snapchat hoặc các đề xuất của Amazon.com.

3. ASI (Trí tuệ nhân tạo)

ASI là một hệ thống dựa trên phần mềm có sức mạnh trí tuệ nhân tạo trong một loạt các hoạt động mà trí tuệ con người có thể vượt trội hơn. Ví dụ như IBM Watson, Google Rankbrain hoặc Microsoft Cortana.

Công nghệ AI có thể được sử dụng trong ứng dụng di động

AI có khả năng cải thiện trải nghiệm người dùng đáng kể và là công cụ để giải quyết hàng loạt vấn đề và nhiệm vụ. Dưới đây là một số công nghệ AI thực tế có thể được tích hợp để cải thiện quy trình phát triển ứng dụng di động.

Công nghệ nhận dạng giọng nói 

Công nghệ nhận dạng giọng nói là một trong những công nghệ phổ biến nhất được sử dụng trên điện thoại di động ngày nay. Người ta có thể dễ dàng truy cập hệ thống điều khiển bằng giọng nói trong các ứng dụng di động. Ví dụ: hệ thống Alexa, Siri hoặc Cortana quan sát, giải mã và chuyển đổi giọng nói của con người sang định dạng máy tính có thể hiểu được. Chúng tôi có thể thể hiện yêu cầu của mình thông qua lệnh thoại và công nghệ này có thể giúp các ứng dụng di động thực hiện các hành động phản ứng. 

Tạo ngôn ngữ tự nhiên 

NLG  là một quy trình phần mềm chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc sang ngôn ngữ tự nhiên. Nó được sử dụng để phát triển nội dung dạng dài cho các tổ chức nhằm tự động hóa các báo cáo tùy chỉnh của họ và sản xuất nội dung cho web hoặc ứng dụng di động. Đây là một lợi ích lớn cho các ứng dụng dịch vụ khách hàng. Nó giúp chúng tôi tạo báo cáo và đánh giá thị trường.

Công nghệ sinh trắc học 

Công nghệ sinh trắc học cho phép chúng tôi xác định, phân tích và đo lường hành vi của con người cùng với các khía cạnh vật lý của hình dạng và cấu trúc của cơ thể. Công nghệ này hoạt động với hình ảnh, cảm biến nhận dạng, điều khiển bằng giọng nói và cử chỉ. Nó cũng được sử dụng để kiểm soát truy cập; chúng tôi thấy công nghệ này trên điện thoại thông minh nơi người dùng có thể khóa / mở khóa điện thoại bằng nhận dạng khuôn mặt. Nó cũng được sử dụng để thực hiện nghiên cứu tiếp thị.

Phân tích văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Công nghệ này giúp chúng tôi tìm kiếm thông tin cần thiết trên các công cụ tìm kiếm, sau đó tạo tin tức hoặc câu chuyện với sự trợ giúp của văn bản đặc có cấu trúc. Cách sử dụng phổ biến nhất của công nghệ này là với các ứng dụng định vị GPS như Google Maps, nơi người ta có thể yêu cầu chỉ đường bằng lời nói đến một điểm đến mà họ lựa chọn. Công nghệ này hiểu yêu cầu và sau đó xử lý thêm để đưa ra kết quả mong muốn. Nó cũng được sử dụng cho các hệ thống bảo mật và phát hiện gian lận. 

Trợ lý ảo và Chatbots 

Đây lại là công nghệ phổ biến nhất được tích hợp vào các ứng dụng di động. Đây là một công cụ quan trọng cho và các ứng dụng kinh doanh trong đó nó có thể tương tác với người dùng trực tuyến. Nó được sử dụng để lấy phản hồi từ người dùng hoặc cộng đồng trực tuyến. Chatbots và trợ lý ảo là bộ mặt đầu tiên của một tổ chức và chúng có thể nâng cao trải nghiệm của người dùng cuối.

Công nghệ nhận dạng hình ảnh 

Công nghệ nhận dạng hình ảnh có thể giúp chúng tôi xử lý đối tượng và chức năng trong hình ảnh kỹ thuật số hoặc video. Cách sử dụng phổ biến nhất trong ứng dụng di động có thể được nhìn thấy trong máy quét mã IR hoặc máy quét biển số xe. Nó có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh cũng như phân tích và xác minh người dùng bằng khuôn mặt của họ. Nó cũng có thể được sử dụng để phân tích các khoản thanh toán và hình ảnh để kiểm tra thẻ tín dụng và các tùy chọn thanh toán khác.

Nhận biết cảm xúc 

Nhận dạng cảm xúc là một trong những công nghệ thú vị nhất và được sử dụng phổ biến trong các ứng dụng di động ngày nay. Công nghệ này cho phép phần mềm quan sát và đánh giá cảm xúc từ khuôn mặt người, bằng cách sử dụng dữ liệu âm thanh hoặc hình ảnh tiên tiến. Nó nắm bắt các giác quan của con người và sau đó giúp các ứng dụng di động thực hiện các thay đổi trên khuôn mặt, cử chỉ hoặc giọng nói. 

Nền tảng học máy

Chúng tôi có đầy đủ các thuật toán, công cụ và API để thiết kế và triển khai các mô hình vào các ứng dụng di động dựa trên các mô hình và nền tảng máy học. Chúng tôi có rất nhiều ứng dụng dành cho thiết bị di động và doanh nghiệp, hầu hết được sử dụng để dự đoán hoặc phân loại. 

Phần cứng được tối ưu hóa bằng AI

Mặc dù việc sử dụng AI cho phần cứng di động vẫn đang trong giai đoạn đầu, nhưng chúng ta có thể thấy sự ra đời của AI tiên tiến, đặc biệt là trong chụp ảnh máy tính. Một số nhà sản xuất di động đang thiết kế GPU được tối ưu hóa bằng AI và các thiết bị khác để chạy các chức năng tính toán theo định hướng AI một cách dễ dàng. Một số nhà sản xuất di động lớn như Samsung và Apple đang làm việc với các nhà sản xuất chip lớn để tối ưu hóa phần cứng cho phù hợp với nhu cầu cụ thể về AI của họ cùng với việc thực hiện các phương pháp học sâu. Các nhà sản xuất chip nổi tiếng Qualcomm và Nvidia đã ra mắt phần cứng được tối ưu hóa bằng AI có thể chạy khối lượng công việc học máy trên điện thoại thông minh.

Quản lý quyết định

Đây là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của AI. Các tổ chức đang phát triển các công cụ có thể đưa logic và quy tắc vào một hệ thống trí tuệ nhân tạo và giúp các doanh nghiệp và người dùng đưa ra quyết định thông qua khả năng ra quyết định tự động của nó. 

Tại sao nên sử dụng trí tuệ nhân tạo trong các ứng dụng di động: Quan điểm của một tổ chức

Nếu chúng ta nói từ góc độ của một doanh nghiệp, thì sau đây là những lợi ích cơ bản mà một doanh nghiệp hoặc một công ty khởi nghiệp có thể sử dụng nếu họ triển khai AI trong các ứng dụng di động của mình.

  • Tăng doanh số bán hàng và tiếp thị: Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động bán hàng và tiếp thị giúp cải thiện đáng kể các số liệu thống kê khác.
  • Tài trợ dự án dễ dàng: Các công ty khởi nghiệp với AI được triển khai ngày nay đang dễ dàng nhận được tài trợ. Vì vậy, mong đợi sự cạnh tranh gia tăng
  • Nâng cao trải nghiệm người dùng: Trí tuệ nhân tạo cải thiện khả năng của ứng dụng và cải thiện trải nghiệm người dùng. 
  • Tăng cường bảo mật: Trí tuệ nhân tạo có thể giúp chúng tôi cải thiện bảo mật người dùng cuối và phát hiện các giao dịch độc hại.
  • Sử dụng nhân lực:  AI có thể giúp chúng ta giảm bớt các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tối ưu hóa việc sử dụng nhân lực, điều này giúp chúng ta tiết kiệm chi phí trong quá trình này.

Cách tích hợp AI và phát triển ứng dụng di động

Bạn có thể sử dụng các bước sau để triển khai và tích hợp trí tuệ nhân tạo trong các dự án ứng dụng di động của mình.

1. Nhận ra các vấn đề bạn muốn giải quyết

Chúng ta có thể áp dụng AI như một hoặc nhiều tính năng trong một ứng dụng di động. Tuy nhiên, chúng tôi khuyên bạn nên triển khai AI trong một lần để ngăn chặn sự phức tạp và khai thác tất cả các lợi ích của AI. Người ta đã quan sát thấy rằng sự phức tạp có thể tăng lên khi AI được triển khai theo từng giai đoạn. Chúng tôi nên nhận ra các vấn đề mà chúng tôi muốn giải quyết bằng cách sử dụng AI với ứng dụng di động được đề xuất của chúng tôi và lợi tức đầu tư và giá trị dịch vụ phải được đánh giá trước khi bắt đầu quá trình tích hợp.

Biết những cải tiến mà bạn mong đợi từ AI

Không có nghi ngờ gì khi nói rằng AI là một công nghệ có ảnh hưởng cực kỳ lớn và nó chắc chắn có thể cải thiện ứng dụng hiện có của bạn và đưa nó lên một tầm cao mới. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải hiểu tiềm năng của AI và loại cải tiến mà chúng ta đang tìm kiếm từ nó. Chúng tôi có thể đánh giá các khả năng của ứng dụng hiện có của mình và lưu ý các tính năng hoặc khả năng mà chúng tôi có thể thêm vào ứng dụng được đề xuất của mình để tận dụng lợi ích của AI. Một phân tích thị trường kỹ lưỡng có thể được thực hiện để biết liệu chúng tôi có triển khai tương tự trên thị trường hay không và nếu có, thì chúng tôi có thể cung cấp sự khác biệt nào cho người tiêu dùng. Chúng ta phải phân tích xem liệu AI, học máy, xử lý hình ảnh và nhận dạng mẫu có thực sự được yêu cầu hay không và lợi ích và ROI mà chúng ta có thể mong đợi là gì. Đây là bước cơ bản để xác định các vấn đề và phạm vi thực hiện của nó.

Hiểu bản chất của dữ liệu trong ứng dụng dành cho thiết bị di động của bạn

Dữ liệu là cơ sở của trí tuệ nhân tạo và điều rất quan trọng là chúng ta phải tìm hiểu luồng dữ liệu. AI hoạt động dựa trên dữ liệu và phương thức hoạt động của nó thay đổi theo sự chuyển đổi bản chất của dữ liệu trong ứng dụng di động. Khi luồng dữ liệu được đánh giá, chúng ta phải nghĩ đến việc sàng lọc dữ liệu. Chúng tôi phải đảm bảo rằng mô-đun AI của chúng tôi được cung cấp dữ liệu sạch sẽ, nhiều thông tin và không lặp lại.

Nhìn xa hơn các API dựa trên AI

Có nhiều API liên quan đến AI trên thị trường , nhưng việc sử dụng API dựa trên AI không thể đảm bảo một giải pháp dựa trên AI chính thức. Chúng ta nên thu hút các nguồn lực của mình để làm việc trên mô hình dữ liệu và các khía cạnh liên quan khác của trí tuệ nhân tạo để phát triển một hệ thống thực sự thông minh.

Nghiên cứu khả thi nâng cấp AI

Bây giờ, khi chúng tôi đã hoàn thành các điều kiện tiên quyết cơ bản, đã đến lúc thực hiện kiểm tra tính khả thi kỹ lưỡng để có thể giúp chúng tôi hiểu liệu việc triển khai AI của chúng tôi có cải thiện trải nghiệm người dùng cuối và tăng mức độ tương tác của người dùng hay không. Quy tắc chung là nâng cấp hoặc di chuyển thành công là điều khiến người dùng cuối hài lòng và thu hút nhiều người dùng tiềm năng hơn vào ứng dụng di động của chúng tôi. Chúng tôi cần một đánh giá trung thực ở đây; nếu một nâng cấp được đề xuất không thể tăng hiệu quả và khả năng của ứng dụng di động của chúng tôi, thì không có lý do gì để đầu tư tiền bạc và công sức cho điều đó. Chúng tôi cũng cần phân tích xem các nguồn lực hiện tại của chúng tôi có thể phát huy và cung cấp việc triển khai AI như mong đợi hay chúng tôi cần các nguồn lực bên ngoài để nâng cao năng lực của mình. Nếu điều đó là bắt buộc,

Thu hút các Chuyên gia AI-ML và đưa ra chiến lược Triển khai - Sau khi hoàn thành phân tích ban đầu và chúng tôi nhận thức được các yêu cầu Công nghệ của mình, đã đến lúc thu hút các chuyên gia AI / ML để bắt đầu phát triển ứng dụng. Điều quan trọng là phải ủy thác công việc phát triển cho đúng nguồn lực có chuyên môn và kinh nghiệm về AI, khi đó chỉ chúng ta mới có thể đạt được sản phẩm mà chúng ta đang hướng tới. Nhóm phát triển nên bao gồm các nhà tư vấn Phần mềm, Nhà thiết kế và chuyên gia AI và các nguồn lực Quản lý dự án, những người có thể giúp chúng tôi lập chiến lược cho dự án và làm việc theo kế hoạch đã xác định. Họ phải thực hiện phân tích hành vi của người dùng, kỳ vọng của ứng dụng và phân tích mức độ cá nhân hóa cần thiết.

Tích hợp và bảo mật dữ liệu

Điều cực kỳ quan trọng là phải có một mô hình tổ chức dữ liệu xác định. Chúng tôi phải đảm bảo quản lý thích hợp dữ liệu hiện có của mình, nếu không được tổ chức đúng cách, có thể ảnh hưởng đến hiệu quả và hiệu quả của việc triển khai AI của chúng tôi. Điều quan trọng là phải tập trung vào bộ dữ liệu và cơ sở dữ liệu của chúng tôi và cấu trúc của chúng. Dữ liệu có cấu trúc và tổ chức tốt cũng như việc tích hợp nó sẽ chỉ nâng cao hiệu suất của ứng dụng của chúng tôi và có thể đảm bảo chất lượng cao trong tương lai. Bảo mật dữ liệu là một khía cạnh quan trọng khác cần được ưu tiên và chỉ có thể bị bỏ qua với cái giá phải trả là lỗi bảo mật. Chúng ta cần có chiến lược phù hợp để tích hợp các tiêu chuẩn bảo mật hiện tại để làm cho ứng dụng có khả năng chống xâm nhập và đủ bảo mật để xử lý các thách thức bảo mật.

Giai đoạn thực hiện

Khi tất cả các phân tích tiền đề và các nhiệm vụ khác được hoàn thành, chúng tôi có thể tiến hành công việc phát triển. Điều quan trọng là phải kiểm tra cẩn thận và triển khai các triển khai trước khi đưa chúng ra môi trường sống. Người ta luôn khuyên rằng nên có một hệ thống phân tích mạnh trước khi tích hợp các khả năng của AI vào ứng dụng di động được đề xuất. Nó sẽ chỉ giúp bạn phân tích ưu và nhược điểm của việc tích hợp AI và cung cấp thông tin chi tiết có thể giúp chúng tôi đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai.

Sử dụng các công nghệ hỗ trợ đúng 

Chúng ta phải lựa chọn bộ công nghệ và công cụ phù hợp để phát triển giải pháp kỹ thuật số mong muốn. Để giữ cho ứng dụng di động của chúng tôi nhất quán, các dịch vụ máy tính, cơ sở hạ tầng đám mây, lưu trữ dữ liệu, ngăn xếp phát triển, cơ sở dữ liệu, phần mềm sao lưu, công cụ bảo mật và các giải pháp tối ưu hóa khác của chúng tôi cần phải đáng tin cậy, mạnh mẽ và phù hợp với tương lai. Việc không chọn đúng bộ công nghệ và công cụ có thể gây bất lợi cho hiệu suất của ứng dụng của chúng tôi trong tương lai.

Bật các chỉ số để đánh giá hiệu quả của việc tích hợp AI

Đánh giá hiệu suất của tích hợp AI thực sự là một công việc quan trọng và hiệu suất chỉ có thể được đánh giá nếu chúng ta có các chỉ số phù hợp. Chúng tôi có thể xác định đường cơ sở hiệu suất và trên cơ sở đó, chúng tôi có thể xem xét và đánh giá hiệu suất tích hợp AI của mình và đưa ra quyết định phù hợp nếu được yêu cầu.

Thu hút các nhà khoa học dữ liệu

Một nhà khoa học dữ liệu có thể giúp chúng tôi tinh chỉnh dữ liệu và giải quyết các yêu cầu quản lý dữ liệu của chúng tôi. Dữ liệu đóng vai trò quan trọng nhất trong việc triển khai AI và chúng ta cần có chuyên môn phù hợp để đáp ứng các yêu cầu đó.

Tăng cường dữ liệu

Tăng cường dữ liệu giúp các nhà phát triển quản lý sự đa dạng của dữ liệu mà không cần thu thập dữ liệu mới. Một số kỹ thuật tăng dữ liệu như đệm, lật và cắt có thể được sử dụng để xử lý mạng nơ-ron lớn cho nhiều loại dữ liệu khác nhau. Chúng ta phải cung cấp đủ dự phòng trong hệ thống để đảm bảo nó hoạt động tốt với nhiều loại dữ liệu và môi trường.

Các công cụ có thể được sử dụng

Chúng tôi có thể sử dụng các công cụ sau để triển khai AI cùng với học máy trong dự án ứng dụng dành cho thiết bị di động của mình:

  1. IBM Watson:  Giúp chúng tôi phát triển và đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo. Cung cấp khả năng chuẩn bị và phân tích dữ liệu trong một môi trường tích hợp.
  2. TensorFlow:  Nền tảng mã nguồn mở cho AI và ML cung cấp một hệ sinh thái tài nguyên linh hoạt có thể giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng di động hỗ trợ AI / ML.
  3. Azure: Dịch vụ đám mây AI cốt lõi cho phép chúng tôi xây dựng và triển khai các mô hình và giải pháp AI / ML.
  4. API.ai:  Sử dụng các thuật toán AI / ML để đánh giá và phù hợp với yêu cầu của người dùng và giúp chúng tôi phát triển các mô hình AI / ML động cho phù hợp.
  5. Clarifai:  Nền tảng doanh nghiệp dành cho AI sử dụng ML nâng cao để hiểu văn bản, hình ảnh và video.
  6. WIT.ai: Khung chatbot do Facebook sở hữu và giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho phép các nhà phát triển sử dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của nó để biến các câu thành dữ liệu có cấu trúc.
  7. Amazon AI: Cung cấp một số dịch vụ AI cung cấp trí thông minh cho các ứng dụng của bạn. Các dịch vụ AI có thể dễ dàng được tích hợp với các ứng dụng của bạn để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Phần kết luận

Mục tiêu chính của trí tuệ nhân tạo là làm cho mạng máy tính và các thiết bị trở nên thông minh và đảm bảo chúng phối hợp với nhau một cách tối ưu. Nó cung cấp cho chúng ta một phương pháp để tăng hoạt động của con người. Thời đại hiện nay đã mang đến cuộc cách mạng trong cuộc sống con người với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và các công nghệ liên quan.

Việc triển khai trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng kinh doanh của bạn có thể mang lại lợi ích cho bạn theo nhiều cách. Nó giúp chúng tôi hiểu hành vi của người dùng cuối và cung cấp các khả năng tốt hơn cho tìm kiếm, tiếp thị kỹ thuật số và cá nhân hóa. Sự gia tăng của blockchain và tiền điện tử đã khiến các ứng dụng tài chính và ngân hàng cần sử dụng AI và ML để hiểu hành vi của người dùng và tăng cường bảo mật.

Trong bài viết này, chúng tôi đã giải thích tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo và đưa ra một số mẹo hữu ích về cách tích hợp AI vào các ứng dụng di động của bạn và vai trò của AI đối với các ứng dụng di động. Chúng tôi hy vọng điều này sẽ giúp bạn quyết định phương pháp phù hợp để tích hợp AI với ứng dụng di động của mình.

12 hữu ích 0 bình luận 2.4k xem chia sẻ

Có thể bạn quan tâm