CSsoft > Uncategorized > 7 Công Cụ AI Dành Cho Lập Trình Viên Di Động ( Part 1 )

7 Công Cụ AI Dành Cho Lập Trình Viên Di Động ( Part 1 )

Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning đã cho phép sự phát triển của các công cụ AI trong ứng dụng di động mà chúng ta thấy ngày nay. Với AI, các ứng dụng hiện có khả năng nhận dạng giọng nói, hình ảnh, cử chỉ và dịch giọng nói với tỷ lệ thành công phi thường. Với một số ứng dụng phổ biến trên các cửa hàng ứng dụng, điều quan trọng là chúng phải nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh bằng cách đáp ứng các tiêu chuẩn ngày càng tăng của người tiêu dùng. Để phù hợp, điều quan trọng là các lập trình viên di động phải theo kịp những tiến bộ về trí tuệ nhân tạo.

Khi công cụ AI và machine learning ngày càng trở nên phổ biến, ngày càng có nhiều lựa chọn công cụ và phần mềm dành cho các lập trình viên để xây dựng ứng dụng của họ. Các công cụ trí tuệ nhân tạo dựa trên đám mây và dựa trên thiết bị này cung cấp cho các lập trình viên năng lượng cho ứng dụng của họ bằng các tính năng độc đáo. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một số công cụ này và cách các lập trình viên ứng dụng đang sử dụng chúng trong ứng dụng của họ.

1. Caffe2 – Framework deep learning linh hoạt

  • Caffe2 là một framework deep learning, nhẹ, có thể mở rộng được phát triển bởi Facebook. Nó là một sự kế thừa của Caffe, một dự án bắt đầu tại Đại học California, Berkeley. Nó chủ yếu được xây dựng cho các trường hợp sử dụng sản xuất và phát triển di động và cung cấp cho các lập trình viên tính linh hoạt cao hơn để xây dựng các sản phẩm hiệu suất cao.
  • Caffe2 nhằm mục đích cung cấp một cách dễ dàng để thử nghiệm deep learning và tận dụng sự đóng góp của cộng đồng về các mô hình và thuật toán mới. Nó là đa nền tảng và tích hợp với Visual Studio, Android Studio và Xcode để phát triển di động cũng như công cụ AI.
  • Các thư viện C++ cốt lõi của nó cung cấp tốc độ và tính di động, trong khi API Python và C++ giúp bạn dễ dàng tạo nguyên mẫu, huấn luyện và triển khai các mô hình của mình. Nó sử dụng GPU khi chúng có sẵn. Nó được tinh chỉnh để tận dụng tối đa nền tảng deep learning GPU NVIDIA. Để cung cấp hiệu suất cao, Caffe2 sử dụng một số thư viện SDK deep learning của NVIDIA như cuDNN, cuBLAS và NCCL.

Chức năng :

  • Cho phép tự động hóa
  • Xử lý hình ảnh
  • Thực hiện phát hiện đối tượng
  • Hoạt động thống kê và toán học
  • Hỗ trợ đào tạo phân tán cho phép tăng hoặc giảm nhanh

Các ứng dụng :

Facebook đang sử dụng Caffe2 để giúp các lập trình viên và nhà nghiên cứu của họ đào tạo các mô hình machine learning và cung cấp công cụ AI trên thiết bị di động. Sử dụng Caffe2, họ đã cải thiện đáng kể hiệu quả và chất lượng của các hệ thống dịch máy. Do đó, tất cả các mô hình dịch máy tại Facebook đã được chuyển từ các hệ thống dựa trên cụm từ sang mô hình thần kinh cho tất cả các ngôn ngữ.

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

  • OpenCV viết tắt của Thư viện Tầm nhìn Máy tính Nguồn mở là tập hợp các chức năng lập trình di động cho thị giác máy tính thời gian thực và machine learning. Nó có giao diện C++, Python và Java và hỗ trợ Windows, Linux , MacOS, iOS và Android. Nó cũng hỗ trợ các framework deep learning TensorFlow và PyTorch. Được viết nguyên bản bằng C / C++, thư viện có thể tận dụng xử lý đa lõi.
  • OpenCV nhằm mục đích cung cấp một cơ sở hạ tầng chung cho các ứng dụng thị giác máy tính và tăng tốc sử dụng nhận thức của máy trong các sản phẩm thương mại. Thư viện bao gồm hơn 2500 thuật toán được tối ưu hóa bao gồm cả thuật toán thị giác máy tính cổ điển và hiện đại.

Chức năng :

  • Phát hiện và nhận diện khuôn mặt
  • Xác định đối tượng
  • Phân loại hành động của con người trong video
  • Theo dõi chuyển động của camera và các vật thể chuyển động
  • Trích xuất mô hình 3D của các đối tượng
  • Tạo các điểm 3D từ camera stereo
  • Ghép các hình ảnh lại với nhau để tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao của toàn bộ khung cảnh
  • Tìm hình ảnh tương tự từ cơ sở dữ liệu hình ảnh

Các ứng dụng :

Plickers là một công cụ đánh giá, cho phép bạn thăm dò ý kiến ​​lớp học miễn phí mà không cần thiết bị sinh viên. Nó sử dụng OpenCV làm SDK đồ họa và video. Bạn chỉ cần đưa cho mỗi sinh viên một thẻ gọi là clicker giấy và sử dụng iPhone/iPad của bạn để quét chúng để kiểm tra sự hiểu biết tức thì và các cuộc thăm dò ngẫu hứng.

TensorFlow Lite và Mobile – Framework machine learning nguồn mở cho mọi người

  • TensorFlow là một thư viện phần mềm nguồn mở để xây dựng các mô hình machine learning. Kiến trúc linh hoạt của nó cho phép triển khai mô hình dễ dàng trên nhiều nền tảng khác nhau, từ máy tính để bàn đến thiết bị di động. Hiện tại, TensorFlow cung cấp hai giải pháp để triển khai các mô hình machine learning trên thiết bị di động: TensorFlow Mobile và TensorFlow Lite.
  • TensorFlow Lite là phiên bản cải tiến của TensorFlow Mobile, cung cấp hiệu suất tốt hơn và kích thước ứng dụng nhỏ hơn. Ngoài ra, nó có rất ít phụ thuộc so với TensorFlow Mobile, do đó, nó có thể được xây dựng và lưu trữ trên các thiết bị đơn giản hơn, hạn chế hơn. TensorFlow Lite cũng hỗ trợ tăng tốc phần cứng với API Mạng thần kinh Android.
  • Nhưng điều đáng chú ý ở đây là TensorFlow Lite hiện đang ở chế độ preview của lập trình viên và chỉ có phạm vi bảo hiểm cho một nhóm các nhà khai thác hạn chế. Vì vậy, để phát triển các ứng dụng TensorFlow dành cho thiết bị di động, bạn nên sử dụng TensorFlow Mobile.
  • Ngoài ra, TensorFlow Mobile hỗ trợ tùy chỉnh để thêm các nhà khai thác mới không được hỗ trợ bởi TensorFlow Mobile theo mặc định, đây là một yêu cầu cho hầu hết các mô hình ứng dụng AI khác nhau. Mặc dù TensorFlow Lite nằm trong preview của lập trình viên, nhưng các bản phát hành trong tương lai của nó sẽ đơn giản hóa rất nhiều trải nghiệm của lập trình viên khi nhắm mục tiêu một mô hình cho các thiết bị nhỏ. Nó cũng có khả năng thay thế TensorFlow Mobile, hoặc ít nhất là khắc phục những hạn chế hiện tại của nó.

Chức năng :

  • Nhận dạng giọng nói
  • Nhận dạng hình ảnh
  • Nội địa hóa đối tượng
  • Nhận dạng cử chỉ
  • Nhận dạng ký tự quang học
  • Dịch
  • Phân loại văn bản
  • Tổng hợp giọng nói

Các ứng dụng :

Các đội công nghệ Alibaba đang sử dụng TensorFlow Lite để thực hiện và nhận tối ưu hóa về phía khách hàng. Điều này giải quyết nhiều vấn đề phổ biến của mô hình phía máy chủ, chẳng hạn như kết nối mạng kém, độ trễ kéo dài và trải nghiệm người dùng kém.

Google sử dụng TensorFlow cho các mô hình machine learning tiên tiến bao gồm Google Dịch và RankBrain.

(Theo Packtpub.com)