لماذا تختار منصة منخفضة الكود لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
اليوم، مع الانتشار السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أصبح البرنامج التعليمي حول تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية طريقًا رئيسيًا للمؤسسات والأفراد لتحقيق الذكاء بسرعة. يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي معرفة متعمقة بالبرمجة والخوارزميات، في حين تعمل الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة على خفض العتبة بشكل كبير من خلال السحب والإفلات المرئي، والمكونات المعدة مسبقًا، والعمليات الآلية. سيأخذك هذا البرنامج التعليمي من الصفر لإنشاء تطبيق عملي للذكاء الاصطناعي بسرعة باستخدام نظام أساسي منخفض التعليمات البرمجية.
مقارنة بين منصات تطوير الذكاء الاصطناعي السائدة ذات التعليمات البرمجية المنخفضة
اختر النظام الأساسي المناسب بناءً على احتياجاتك. بالنسبة للمبتدئين، يوصى باستخدام Microsoft Power Platform أو Google AppSheet، اللذين يوفران مكونات غنية معدة مسبقًا للذكاء الاصطناعي.
برنامج تعليمي عملي: تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام منصة منخفضة الكود
الخطوة 1: توضيح احتياجات العمل
قم أولاً بتحديد المشكلة التي يتعين حلها بواسطة تطبيق الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يستخدم هذا البرنامج التعليمي “تحليل مشاعر تعليقات العملاء” كمثال لتحديد ما إذا كانت تعليقات المستخدم إيجابية أم سلبية أم محايدة تلقائيًا. يندرج هذا ضمن فئة معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
الخطوة 2: تحديد النظام الأساسي منخفض التعليمات البرمجية وتكوينه
خذ Microsoft Power Platform كمثال، وقم بتسجيل الدخول إلى Power Apps وقم بإنشاء تطبيق جديد. ابحث عن “AI Builder” في مكتبة المكونات الموجودة على اليسار وحدد نموذج “تحليل المشاعر”. لا حاجة لأي تعليمات برمجية، ما عليك سوى تحميل نموذج النص أو الاتصال بمصدر بيانات.
الخطوة 3: تصميم واجهة المستخدم
اسحب مربعات الإدخال (يرسل المستخدمون التعليقات)، والأزرار (تحليل المشغلات)، وتسميات الإخراج (عرض النتائج). ربط تدفق البيانات من خلال الصيغ (على غرار Excel): عندما ينقر المستخدم على الزر، يتم استدعاء نموذج تحليل المشاعر وتتم كتابة النتائج على الملصق.
الخطوة 4: الاختبار والإصدار
انقر على “معاينة” لاختبار التطبيق. كتابة “المنتج رائع” يجب أن يُرجع “إيجابي”، وكتابة “سيء” يجب أن يُرجع “سلبي”. بعد التأكد من صحته، انقر فوق “نشر” لإنشاء رابط قابل للمشاركة أو تضمينه في صفحة ويب.
نصائح متقدمة: دمج واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخارجية
لا تقتصر الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة على الذكاء الاصطناعي المدمج. بأخذ Bubble كمثال، يمكنك دمج الخدمات المتقدمة مثل OpenAI وGoogle Cloud Vision من خلال المكونات الإضافية لواجهة برمجة التطبيقات (API). على سبيل المثال، اتصل بـ GPT-3.5 لإنشاء رد، أو استخدم واجهة برمجة تطبيقات التعرف على الصور لتحليل الصور. في محرر الفقاعات، أضف عقدة “API Workflow” وقم بتعيين معلمات المصادقة والطلب.
الملخص والإرشادات
من خلال هذا البرنامج التعليمي حول تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة، تعلمت كيفية استخدام الأدوات المرئية لبناء قدرات الذكاء الاصطناعي بسرعة. لا تحتاج إلى أن تكون بارعًا في البرمجة لدمج الذكاء في عملك. إذا كنت ترغب في الحصول على حلول ذكاء اصطناعي مخصصة أكثر احترافية، اتصل بـGuangzhou Juzhao، فسيقدم لك فريق الخبراء لدينا دعمًا كاملاً للعملية بدءًا من التخطيط وحتى النشر.
الأسئلة الشائعة
س1: هل الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة مناسبة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعقدة؟
بالنسبة لسيناريوهات الذكاء الاصطناعي الشائعة (مثل التصنيف والتنبؤ وروبوتات الدردشة)، تكون الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة قادرة تمامًا. ومع ذلك، إذا كنت بحاجة إلى تخصيص النماذج بشكل عميق أو معالجة كميات هائلة من البيانات، فقد تحتاج إلى تطوير تقليدي أو نهج مختلط.
س2: ما مدى أمان تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات التعليمات البرمجية المنخفضة؟
توفر الأنظمة الأساسية الرئيسية إجراءات أمنية مثل تشفير البيانات والتحكم في الوصول. ولكن بالنسبة للبيانات الحساسة، فمن المستحسن اختيار النشر الخاص أو إصدار المؤسسة. يرجى الرجوع إلى مستند أمان Microsoft.
س3: ما الأسس اللازمة لتعلم تطوير الذكاء الاصطناعي ذو التعليمات البرمجية المنخفضة؟
يمكنك البدء دون معرفة أساسية، ولكن فهم المفاهيم الأساسية (مثل واجهة برمجة التطبيقات ونموذج البيانات) سيساعدك على البدء بشكل أسرع. غالبًا ما تقدم المنصات دروسًا مجانية ودعمًا مجتمعيًا.
