برنامج تعليمي حول تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية: إنشاء تطبيقات ذكية بسرعة بدون أساس
في ظل الانتشار السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اليوم، أصبحت البرامج التعليمية حول تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية طلبًا كبيرًا بين المطورين وموظفي الأعمال. من خلال النظام الأساسي منخفض التعليمات البرمجية، حتى لو لم يكن لديك أساس برمجي عميق، يمكنك دمج قدرات الذكاء الاصطناعي بسرعة بمساعدة الأدوات المرئية والوحدات المعدة مسبقًا. سيأخذك هذا البرنامج التعليمي من الصفر لإتقان الأساليب الأساسية لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام منصات منخفضة التعليمات البرمجية، والتوصية بالأدوات المناسبة للمبتدئين.
لماذا تختار منصة منخفضة التعليمات البرمجية لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي إتقان التقنيات المعقدة مثل التعلم الآلي والتعلم العميق، والعتبة مرتفعة. يعمل النظام الأساسي منخفض التعليمات البرمجية على تقليل صعوبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من خلال واجهة السحب والإفلات وتكامل واجهة برمجة التطبيقات. على سبيل المثال، يدعم الحل منخفض التعليمات البرمجية المقدم من Guangzhou Juzhao الوصول السريع إلى خدمات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور. وفقًا لتوقعات جارتنر، بحلول عام 2025، سيتم تطوير 70% من التطبيقات الجديدة من خلال منصات منخفضة التعليمات البرمجية، مع كون تكامل الذكاء الاصطناعي قوة دافعة مهمة.
الأدوات التي يجب تحديدها: مقارنة بين ثلاث منصات رئيسية لتطوير الذكاء الاصطناعي ذات التعليمات البرمجية المنخفضة
| المنصات | إمكانيات الذكاء الاصطناعي الأساسية | سيناريوهات قابلة للتطبيق | نموذج الشحن |
|---|---|---|---|
| Google AppSheet | تصنيف النص، والتعرف على الصور (استنادًا إلى ML Kit) | إدارة بيانات المؤسسة، إعداد التقارير التلقائية | الدفع لكل مستخدم، الإصدار المجاني له حد |
| Microsoft Power Platform | AI Builder (معالجة النماذج، اكتشاف الكائنات) | تكامل Office 365 البيئي، أتمتة العمليات | الدفع حسب السعة، تجربة لمدة 30 يومًا الإصدار |
| إعادة الأدوات | دمج OpenAI وHugging Face وواجهات برمجة التطبيقات الأخرى | تطوير الأدوات الداخلية والنماذج الأولية السريعة | يتم شحنه بواسطة مقعد المطور، الإصدار المجاني يدعم مستخدمين |
عند اختيار النظام الأساسي، تحتاج إلى تقييم مجموعة التكنولوجيا الخاصة بك والميزانية واحتياجات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، إذا كنت قد استخدمت نظام Microsoft البيئي، فإن Power Platform هو خيارك الأول؛ إذا كنت بحاجة إلى استدعاء نماذج الذكاء الاصطناعي بمرونة، فإن Retool أكثر ملاءمة.
برنامج تعليمي حول تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية: ممارسة من أربع خطوات
الخطوة 1: تحديد متطلبات الذكاء الاصطناعي وإعداد البيانات
امسح مشكلات العمل التي يتعين حلها، مثل تحليل آراء العملاء، والتصنيف التلقائي لصور المنتج، وما إلى ذلك. تؤثر جودة البيانات بشكل مباشر على تأثير الذكاء الاصطناعي. يوصى بجمع ما لا يقل عن 100 عينة مصنفة. استخدم موصلات البيانات المضمنة في النظام الأساسي منخفض التعليمات البرمجية لاستيراد البيانات من Excel أو قواعد البيانات أو التخزين السحابي.
الخطوة 2: اختر نموذج الذكاء الاصطناعي أو واجهة برمجة التطبيقات
عادةً ما توفر الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة نماذج مدربة مسبقًا أو تكامل واجهة برمجة تطبيقات الطرف الثالث. على سبيل المثال، في Power Platform، يمكن استخدام نموذج “معالجة النماذج” الخاص بـ AI Builder لاستخراج معلومات الفاتورة تلقائيًا؛ في Retool، يمكن استدعاء واجهة برمجة تطبيقات GPT-4 الخاصة بـ OpenAI لإنشاء نص. يُنصح المبتدئين بالبدء بنموذج تم تدريبه مسبقًا وتجنب التدريب المخصص.
الخطوة 3: إنشاء منطق التطبيق وواجهته
تصميم واجهة المستخدم عن طريق سحب المكونات، مثل مربعات الإدخال والأزرار وجداول البيانات. قم بتكوين شروط التشغيل، مثل قيام المستخدم بتحميل صورة، واستدعاء واجهة برمجة تطبيقات التعرف على الصور تلقائيًا وعرض النتائج. قم بإعداد الفروع الشرطية والحلقات باستخدام محرر التدفق المنطقي لنظام أساسي منخفض التعليمات البرمجية، مثل Power Automate.
الخطوة 4: الاختبار والنشر والتكرار
استخدم بيئة الاختبار التي توفرها المنصة للتحقق من دقة الذكاء الاصطناعي وضبط المعلمات أو النماذج. بعد النشر في بيئة الإنتاج، قم بجمع تعليقات المستخدمين وتكرارها. على سبيل المثال، من خلال الحالات الواردة في البرنامج التعليمي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي لتطوير النظام الأساسي منخفض التعليمات البرمجية، يمكنك إنشاء روبوت دردشة لخدمة العملاء بسرعة وتحسين جودة إجاباته بشكل مستمر.
الأسئلة الشائعة وأفضل الممارسات
كيفية التأكد من دقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
تحقق بانتظام من أداء النموذج وأعد التدريب باستخدام البيانات الحقيقية (إذا كان مدعومًا من قبل النظام الأساسي). بالنسبة للشركات الرئيسية، يوصى بإعداد عملية مراجعة يدوية.
ما هي القيود المفروضة على الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة؟
قد تكون سيناريوهات الذكاء الاصطناعي المعقدة (مثل نماذج التعلم العميق المخصصة) محدودة، ويجب استكمال التطوير التقليدي في هذه الحالة. ولكن بالنسبة لـ 80% من سيناريوهات الأعمال، فإن التعليمات البرمجية المنخفضة تكون كافية.
الملخص ودليل الإجراء
من خلال هذا البرنامج التعليمي لتطبيق الذكاء الاصطناعي لتطوير النظام الأساسي ذو التعليمات البرمجية المنخفضة، لقد فهمت العملية بأكملها بدءًا من اختيار الأداة وحتى النشر الفعلي. يوصى بالبدء بمشاريع بسيطة، مثل أدوات تحليل المشاعر، وتجميع الخبرة تدريجيًا. إذا كنت بحاجة إلى دعم احترافي، فيمكنك الاتصال بـ Guangzhou Juzhao للحصول على حلول مخصصة. جربه الآن وابدأ رحلة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي برمز منخفض!
الأسئلة الشائعة
س1: هل النظام الأساسي منخفض الكود مناسب للمستخدمين المعتمدين على الصفر؟
نعم، توفر معظم الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة واجهات ومعالجات مرئية، لذلك لا يلزم وجود خبرة برمجية للبدء. لكن فهم المنطق الأساسي (إذا كان الأمر كذلك) سيكون أكثر فائدة.
س2: كيفية اختيار نظام أساسي للذكاء الاصطناعي منخفض الكود؟
استنادًا إلى الميزانية ومجموعة التكنولوجيا الحالية واحتياجات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يعد Microsoft Power Platform مناسبًا لمستخدمي Office، كما أن Retool مناسب للفرق التي تتطلب مكالمات API مرنة.
س3: هل يمكن تسويق تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها على منصات منخفضة التعليمات البرمجية تجاريًا؟
نعم، ولكن يرجى الانتباه إلى شروط ترخيص النظام الأساسي. تسمح معظم الأنظمة الأساسية بالاستخدام التجاري ولكنها قد تحد من عدد المستخدمين أو تتطلب اشتراكًا مدفوعًا.
