لا كود و AI

فهم تطوير No-Code و AI

يعد تطوير عدم وجود رمز نهجًا ثوريًا لتطوير البرامج ، مما يتيح للمستخدمين إنشاء تطبيقات برمجية دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. من خلال الإنشاء البصري لنماذج البيانات ومنطق الأعمال وواجهات المستخدم باستخدام عناصر drag-and-drop ، يمكن للمطورين والمستخدمين غير التقنيين على حد سواء إنشاء تطبيقات قوية بسرعة وكفاءة. توفر الأنظمة الأساسية No-code ، مثل AppMaster.io ، للمستخدمين جميع الأدوات اللازمة لإنشاء تطبيقات الويب والجوال والخلفية بسهولة.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية اختراق أخرى غيرت جوانب مختلفة من حياتنا اليومية. تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي للتعلم من البيانات والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات وأداء المهام بأقل قدر من التدخل البشري. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في التطوير no-code ، يمكن للشركات الاستفادة من قوة كلتا التقنيتين لإنشاء حلول أكثر ذكاءً وقابلية للتكيف تلبي احتياجاتها الديناميكية. عند الجمع بين التطوير no-code والذكاء الاصطناعي يمكن المستخدمين من:

1. تسريع تطوير ونشر التطبيقات.
2. تمكين المستخدمين غير التقنيين لبناء حلول معقدة تعتمد على البيانات.
3. أتمتة المهام اليدوية وتحسين عملية اتخاذ القرار باستخدام الرؤى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
4. قلل الوقت والموارد اللازمة لصيانة التطبيقات وتحسينها ، وذلك بفضل القدرات التكيفية لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

منصات No-Code تعمل بالذكاء الاصطناعي

ظهرت العديد من المنصات no-code والتي تركز بشكل خاص على وظائف الذكاء الاصطناعي. تتيح هذه الأنظمة الأساسية للمستخدمين تطوير مجموعة واسعة من التطبيقات المخصصة مع إمكانات AI القوية المدمجة في مهام سير العمل الخاصة بهم. تتضمن بعض الأمثلة على الأنظمة الأساسية التي no-code التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ما يلي:

داتا روبوت

DataRobot عبارة عن نظام أساسي no-code يحركه الذكاء الاصطناعي ويمكّن المستخدمين من تطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها وإدارتها بسهولة. تجعل واجهته سهلة الاستخدام وقدرات التعلم الآلي الآلي من السهل للمستخدمين من جميع مستويات المهارة إنشاء نماذج تنبؤية. باستخدام DataRobot ، يمكن للمستخدمين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات هائلة من البيانات لاتخاذ قرارات أفضل ، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية ، وتحسين عمليات أعمالهم.

H2O.ai

H2O.ai هي منصة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر رائدة تقدم حلاً آليًا للتعلم الآلي يبسط عملية تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. من خلال واجهة السحب والإفلات ، تتيح H2O.ai للمستخدمين إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها دون أي خبرة سابقة في الترميز أو علم البيانات. يمكن تطبيق قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة الخاصة به على مجموعة واسعة من حالات الاستخدام ، مثل التنبؤ بضغوط العملاء ، واكتشاف الاحتيال ، وتحليل المشاعر.

تينيو

Teneo عبارة عن نظام no-code متخصص في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي للمحادثة. باستخدام واجهة Teneo المرئية ، يمكن للمستخدمين بناء روبوتات محادثة تفاعلية للغاية ومساعدين افتراضيين وتطبيقات محادثة أخرى بسهولة. تمكن إمكانيات البرمجة اللغوية العصبية المتقدمة الخاصة بالمنصة المستخدمين من إنشاء محادثات معقدة شبيهة بالبشر توجه العملاء والإجابة على الأسئلة وتقديم الدعم في أي وقت من اليوم.

تكامل الذكاء الاصطناعي لتطبيقاتك No-Code

يمكن أن يؤدي دمج خدمات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك no-code إلى إطلاق العنان لإمكانيات جديدة ، وتعزيز مشاريعك من خلال التعلم الآلي ، ومعالجة اللغات الطبيعية ، ورؤية الكمبيوتر ، والقدرات الأخرى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. تسمح العديد من الأنظمة الأساسية الشائعة التي no-code ، بما في ذلك AppMaster.io ، للمستخدمين بدمج خدمات الذكاء الاصطناعي من موفري الذكاء الاصطناعي التابعين لجهات خارجية بسلاسة ، مثل Google Cloud و Amazon Web Services (AWS) و Microsoft Azure . تتضمن أمثلة عمليات تكامل الذكاء الاصطناعي للتطبيقات no-code:

• تكامل التعلم الآلي: استفد من نماذج التعلم الآلي المبنية مسبقًا أو أنشئ نماذج مخصصة باستخدام منصات الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow أو Azure Machine Learning. يمكن لهذه النماذج التعامل مع مجموعة متنوعة من المهام ، مثل التعرف على الصور وتصنيف النص واكتشاف الاحتيال والتوصية بالمنتج.
• تكامل معالجة اللغة الطبيعية: دمج خدمات البرمجة اللغوية العصبية مثل Google Cloud Language أو Amazon Comprehend أو Azure Cognitive Services Text Analytics لتحليل البيانات النصية وفهمها داخل تطبيقاتك no-code. من خلال معالجة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة المستخدم أو بيانات الوسائط الاجتماعية ، يمكنك الحصول على رؤى حول مشاعر العملاء ، وتحديد السمات والاتجاهات ، وتحسين تجربة المستخدم الإجمالية.
• تكامل التعرف على الكلام والتوليف: دمج خدمات التعرف على الكلام والتوليف مثل Google Cloud Speech-to-Text أو Amazon Transcribe أو Azure Cognitive Services Speech في تطبيقاتك no-code لتمكين الإدخال الصوتي ، والنسخ ، وقدرات تحويل النص إلى كلام. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين إمكانية الوصول وسهولة استخدام تطبيقاتك إلى حد كبير من خلال تقديم تفاعلات قائمة على الصوت.
• تكامل رؤية الكمبيوتر: عزز تطبيقاتك no-code برؤية الكمبيوتر ، باستخدام خدمات مثل Google Cloud Vision أو Amazon Rekognition أو Azure Cognitive Services Computer Vision. يمكن لهذه التقنيات تحليل الصور وتحديد الأشياء والتعرف على الوجوه والعواطف وحتى قراءة النص داخل الصور. يمكن أن تتراوح التطبيقات من مساعدة المستخدمين المعاقين بصريًا إلى تمكين وظائف البحث المتقدم القائمة على الصور داخل النظام الأساسي الخاص بك.

Try AppMaster no-code today!

Platform can build any web, mobile or backend application 10x faster and 3x cheaper

Start Free

مع استمرار نمو وتطور صناعات الذكاء الاصطناعي no-code ، يجب على الشركات التكيف للاستفادة من المزيج القوي الذي توفره هذه التقنيات ، وإطلاق العنان لإمكانيات جديدة للابتكار والنمو. من خلال فهم العديد من الأنظمة الأساسية no-code والتي تركز على الذكاء الاصطناعي وتكامل الذكاء الاصطناعي المتاحة ، يمكنك إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للتطبيقات no-code والارتقاء بأعمالك إلى آفاق جديدة.

جلب الذكاء الاصطناعي إلى مشاريع AppMaster.io الخاصة بك

يعد AppMaster.io نظامًا أساسيًا قويًا لا يحتوي على تعليمات برمجية يمكّنك من إنشاء تطبيقات الويب والجوال والخلفية دون كتابة أي رمز. يوفر أدوات وميزات شاملة ، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء نماذج البيانات ومنطق الأعمال ومكونات واجهة المستخدم بشكل مرئي. ولكن ماذا لو كنت ترغب في إضافة قدرات الذكاء الاصطناعي (AI) إلى تطبيقاتك التي تم إنشاؤها باستخدام AppMaster.io؟

يعد دمج وظائف الذكاء الاصطناعي عملية مباشرة مع AppMaster.io. يسهل النظام الأساسي التكامل السلس مع خدمات الذكاء الاصطناعي الشائعة التي يقدمها موفرو خدمات مثل Google Cloud و Amazon Web Services (AWS) و Microsoft Azure. يقدم هؤلاء المزودون عددًا كبيرًا من ميزات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والمزيد.

إليك دليل خطوة بخطوة حول كيفية إدخال الذكاء الاصطناعي في مشاريع AppMaster.io الخاصة بك:

1. اختر موفر خدمة AI : حدد مزود خدمة AI الذي يناسب متطلبات مشروعك وميزانيتك وإمكانياتك المفضلة. تشمل الخيارات الشائعة Google Cloud AI & Machine Learning و Amazon SageMaker و Microsoft Azure AI و IBM Watson.
2. قم بإعداد حساب مع الموفر : قم بالتسجيل للحصول على حساب مع مزود خدمة AI الذي اخترته واتبع عملية الإعداد والمصادقة الخاصة به. تتضمن هذه الخطوة عادةً إنشاء مفاتيح API أو رموز وصول تسمح لـ AppMaster.io بالاتصال بخدمات الموفر.
3. فهم خدمات الذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة التطبيقات : ادرس الوثائق التي يقدمها مزود خدمة الذكاء الاصطناعي لفهم قدرات وقيود واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بهم. ستساعدك هذه المعرفة على اتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في مشروع AppMaster.io الخاص بك.
4. أضف إمكانيات الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقك : مع إعداد خدمة الذكاء الاصطناعي والمصادقة عليها ، حان الوقت لتنفيذ وظائف الذكاء الاصطناعي داخل مشروع AppMaster.io الخاص بك. يتضمن هذا عادةً إنشاء REST API أو endpoints WebSocket التي تتواصل مع خدمات موفر AI ، وتضمين المكونات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تطبيقك أو الاستفادة من الرؤى المستندة إلى AI داخل منطق عملك.
5. اختبر تنفيذ الذكاء الاصطناعي لديك : يعد الاختبار الشامل أمرًا ضروريًا لضمان الأداء الأمثل والوظائف الصحيحة لتطبيقك المدفوع بالذكاء الاصطناعي. قم بإجراء اختبار صارم لتكامل الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع مجموعات البيانات المختلفة وحالات الاستخدام ، مما يضمن أن تطبيقك يتصرف كما هو متوقع.
6. راقب وحافظ على تكامل الذكاء الاصطناعي الخاص بك : راقب تطبيقك المدعوم بالذكاء الاصطناعي باستمرار من أجل الأداء والدقة والاستقرار. قم بتحديث تكامل الذكاء الاصطناعي حسب الحاجة لضمان أفضل النتائج ومواكبة التطورات التكنولوجية وتغييرات واجهة برمجة تطبيقات مزود الخدمة.

التحديات والفرص في No-Code AI

بقدر ما لا يُصدق الجمع بين التطوير no-code والذكاء الاصطناعي ، فإنه يتمتع بنصيبه العادل من التحديات والفرص. إليك ما تحتاج إلى معرفته أثناء مغامرتك في عالم التطبيقات no-code والتي تعمل بالذكاء الاصطناعي:

Try AppMaster no-code today!

Platform can build any web, mobile or backend application 10x faster and 3x cheaper

Start Free

التحديات

1. الفهم المحدود للذكاء الاصطناعي بين المستخدمين no-code : قد لا يكون لدى العديد من مطوري البرامج no-code معرفة عميقة بمفاهيم الذكاء الاصطناعي ، والتي يمكن أن تكون عقبة أمام الاستفادة الكاملة من قدرات الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يساعد توفير تعليم وتوثيق ودروس أفضل في سد هذه الفجوة المعرفية.
2. مخاوف خصوصية البيانات : مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب غالبًا الوصول إلى البيانات الحساسة ، تصبح خصوصية البيانات مصدر قلق مركزي. يجب على المطورين التأكد من أن البيانات يتم جمعها وتخزينها ومعالجتها بشكل آمن ومسؤول ، غالبًا باتباع لوائح صارمة وإرشادات أخلاقية.
3. إدارة تعقيد نظام الذكاء الاصطناعي : مع تزايد تعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي ، يحتاج المطورون إلى إدارة التوازن الدقيق بين الواجهات سهلة الاستخدام والقدرات القوية للذكاء الاصطناعي. يعد الحفاظ على البساطة دون التضحية بالوظائف أمرًا أساسيًا.
4. ضمان الأداء الأمثل للتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي : تتطلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي موارد حسابية كبيرة ، والتي يمكن أن تؤثر على أداء التطبيق. يساعد التخطيط الدقيق للموارد واستخدام السحابة أو البنية التحتية القابلة للتطوير في التخفيف من هذا التحدي.

فرص

1. وظائف التطبيق المحسّنة : يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز قدرات وذكاء التطبيقات التي no-code بشكل كبير ، مما يساعدها على التكيف مع متطلبات العمل الديناميكية وتوفير رؤى في الوقت الفعلي لأصحاب المصلحة.
2. أتمتة العمليات التشغيلية : يمكن أن يؤدي اندماج تقنيات الذكاء الاصطناعي وتقنيات no-code إلى تسهيل أتمتة العمليات التشغيلية المختلفة ، وتقليل العمالة اليدوية وتبسيط سير العمل.
3. تقليل الوقت المستغرق في التسويق وتكاليف التطوير : غالبًا ما تقصر التطبيقات الخالية no-code التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي دورات التطوير وتقلل من تكاليف التطوير ، مما يسمح للشركات بنشر الحلول بسرعة وتحقيق عائد استثمار أسرع.
4. زيادة الابتكار والقدرة التنافسية : يمكن أن يكون الجمع بين no-code رمز والذكاء الاصطناعي حافزًا قويًا للابتكار ، مما يمكّن الشركات من تطوير تطبيقات فريدة ومتطورة تبرز في السوق.

تكييف إستراتيجية عملك لتطبيقات الذكاء No-Code

يمكن لتطبيقات الذكاء No-code أن تحدث ثورة في عمليات عملك ، وتبسيط سير العمل ، وتقديم نتائج ملموسة. يعد تكييف استراتيجية عملك لاحتضان هذه التقنيات القوية أمرًا حيويًا للبقاء قادرًا على المنافسة في البيئة الرقمية سريعة التطور اليوم. إليك كيف يمكنك مواءمة استراتيجية عملك مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي no-code برمجية:

1. شجع تبني الذكاء الاصطناعي في مؤسستك : ادعم ثقافة تبني الذكاء الاصطناعي عبر جميع مستويات عملك وعزز فوائد تطبيقات الذكاء الاصطناعي no-code ، من أتمتة العمليات إلى تحسين صنع القرار.
2. استثمر في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي : تخصيص الموارد والميزانية للبحث والتطوير في مجال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، مما يضمن بقاء مؤسستك مواكبة لأحدث التطورات والاتجاهات في مجال الذكاء الاصطناعي no-code.
3. رفع مهارات الموظفين من خلال برامج التدريب على الذكاء الاصطناعي no-code : توفير برامج تدريبية ذات صلة لتثقيف القوى العاملة لديك حول أفضل ممارسات تطوير الذكاء الاصطناعي no-code ، وإعدادهم لإنشاء تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي وصيانتها.
4. تبني أتمتة العمليات التجارية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي : حدد مجالات عمليات عملك التي يمكن أن تستفيد من الأتمتة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي واستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي no-code لتبسيط هذه العمليات ، وتحرير الوقت والموارد الثمينين لمزيد من المهام الاستراتيجية عالية المستوى.
5. قم بتقييم وتحسين أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي : قم بتقييم أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي no-code بشكل منتظم واستخدم تقنيات التحسين لضمان الأداء الأمثل والدقة وأداء النظام.

يوفر دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات no-code فرصًا كبيرة للشركات. يمكن أن تساعد المجموعة الصحيحة في تطوير حلول متقدمة وتبسيط العمليات وتحسين عملية اتخاذ القرار. من خلال الاستفادة من قوة AppMaster.io والأنظمة الأساسية الأخرى التي no-code والتي تركز على الذكاء الاصطناعي ، يمكنك جلب الذكاء الاصطناعي إلى مشاريعك بنجاح والاستفادة من الإمكانات الكاملة لهذا التآزر التكنولوجي.