في السنوات الأخيرة، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) ذا أهمية متزايدة في تطوير البرمجيات . تتمتع التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بالقدرة على أتمتة العمليات وتحسين تجربة المستخدم واتخاذ قرارات ذكية بناءً على كميات هائلة من البيانات. ومع ذلك، فإن إنشاء تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي قد يكون أمرًا صعبًا ويستغرق وقتًا طويلاً للمطورين، وخاصة أولئك الذين يفتقرون إلى الخبرة في تقنيات الذكاء الاصطناعي.
أطر عمل AI App Builder هي أدوات تطوير مصممة لتبسيط عملية إنشاء التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ونماذجها الأولية ونشرها. تعمل هذه الأطر على دمج قدرات الذكاء الاصطناعي مباشرة في بيئة التطوير، مما يمكّن المطورين من بناء تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى برمجة واسعة النطاق أو خبرة عميقة في خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة من أطر عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات تستغل قوة الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.
الميزات الرئيسية لأطر عمل AI App Builder
توفر أطر عمل AI App Builder مجموعة من الميزات المصممة لتبسيط إنشاء التطبيقات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. تتضمن بعض الميزات الرئيسية ما يلي:
- المكونات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي: تأتي هذه الأطر مع نماذج وخوارزميات ومكونات الذكاء الاصطناعي المعدة مسبقًا والتي يمكن للمطورين استخدامها لبناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى ترميز وظائف الذكاء الاصطناعي المعقدة من الصفر.
- بيئة التطوير المرئي: توفر أطر عمل AI App Builder واجهة مستخدم رسومية (GUI) تتيح للمطورين تصميم التطبيقات وإنشاء نماذج أولية وإنشائها باستخدام أدوات السحب والإفلات والمكونات المعدة مسبقًا. يتيح هذا النهج المرئي التطور السريع ويقلل منحنى التعلم للمستخدمين الذين قد لا يتقنون برمجة الذكاء الاصطناعي.
- الأنظمة الأساسية بدون تعليمات برمجية/منخفضة التعليمات البرمجية: توفر العديد من أطر عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي منصات بدون تعليمات برمجية/منخفضة التعليمات البرمجية ، مما يتيح للمستخدمين الذين لديهم خبرة برمجية قليلة أو معدومة إنشاء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تعمل هذه المنصات على تمكين المطورين المواطنين من خلال إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي وتبسيط عملية التطوير.
- التكامل والتوافق: غالبًا ما توفر أطر عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي إمكانات التكامل مع أدوات تطوير البرامج الأخرى وأنظمة قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات . يتيح ذلك للمطورين الاستفادة من الأدوات والتقنيات ومصادر البيانات الحالية، مما يؤدي إلى إنشاء نظام بيئي تطويري سلس ومتماسك.
- قابلية التوسع والأداء: تدعم أطر عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي عالية الأداء النشر القابل للتطوير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يضمن قدرتها على تلبية متطلبات قواعد المستخدمين وأحجام البيانات المتزايدة.
- التطوير التعاوني: تعمل أطر عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي القوية على تعزيز العمل الجماعي والتعاون من خلال ميزات مثل التحكم في الإصدار والتحكم في الوصول المستند إلى الدور والتحرير في الوقت الفعلي.
أفضل منصات إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي
توفر العديد من منصات إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأدوات والميزات اللازمة لتطوير التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. تتضمن بعض أفضل المنصات ما يلي:
AppMaster
AppMaster عبارة عن منصة شاملة بدون تعليمات برمجية مصممة لإنشاء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بسرعة وفعالية من حيث التكلفة. توفر المنصة بيئة تطوير مرئية تتيح للمستخدمين إنشاء نماذج البيانات ومنطق الأعمال وواجهات برمجة التطبيقات وواجهات المستخدم دون الحاجة إلى ترميز شامل. تتميز منصة AppMaster بقابليتها للتطوير بشكل كبير، مما يؤدي إلى التخلص من الديون التقنية عن طريق إعادة إنشاء التطبيقات من الصفر كلما تم تعديل المتطلبات.
TensorFlow
TensorFlow هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي تم تطويره بواسطة Google والذي يعمل على تبسيط تنفيذ التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق. يمكن للمطورين الاستفادة من مكتبة TensorFlow الواسعة من النماذج والخوارزميات المعدة مسبقًا لبناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بسرعة.
مايكروسوفت أزور التعلم الآلي
Microsoft Azure Machine Learning عبارة عن نظام أساسي لتطوير الذكاء الاصطناعي قائم على السحابة يمكّن المطورين من إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها. توفر المنصة أدوات مدمجة ونماذج معدة مسبقًا وواجهة مرئية لتصميم وتنفيذ سير عمل التعلم الآلي.
آي بي إم واتسون
IBM Watson عبارة عن مجموعة من خدمات وأدوات الذكاء الاصطناعي التي تتيح للمطورين إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتدريبها ونشرها. يتكامل Watson مع العديد من أدوات وأطر عمل تطوير البرامج، بما في ذلك IBM Cloud، ويوفر نماذج ومكونات الذكاء الاصطناعي المعدة مسبقًا والتي يمكن تخصيصها لتطبيقات محددة.
نظرًا لمجموعة منصات إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتاحة، يمكن للمطورين والشركات اختيار النظام الذي يناسب احتياجاتهم وخبراتهم وميزانيتهم، والبدء في تسخير قوة الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم.
AppMaster: منصة بدون كود/منخفضة الكود تعتمد على الذكاء الاصطناعي
AppMaster عبارة عن منصة قوية no-code لإنشاء تطبيقات الواجهة الخلفية والويب والهواتف المحمولة ودمج الذكاء الاصطناعي بسهولة في هذا المزيج. من خلال نهجها المبتكر، قدمت AppMaster خدماتها لأكثر من 60,000 مستخدم منذ إنشائها في عام 2020، مما يجعلها واحدة من المنصات المتميزة في مجال الذكاء الاصطناعي بدون كود/ low-code.
توفر المنصة واجهة سهلة الاستخدام وموجهة بصريًا تلبي احتياجات العملاء. على عكس الأدوات الأخرى، يسمح AppMaster للمستخدمين بإنشاء نماذج البيانات ومنطق الأعمال و REST API ونقاط نهاية WSS بشكل مرئي. يمكن للمستخدمين إنشاء تطبيقات الويب والهاتف المحمول من خلال تطوير واجهات المستخدم باستخدام مصممي واجهة المستخدم drag-and-drop وإنشاء منطق الأعمال لكل مكون.
يقوم AppMaster بإنشاء تطبيقات حقيقية باستخدام Go (golang) للواجهة الخلفية، وإطار عمل Vue3 وJS/TS لتطبيقات الويب، وإطار العمل الذي يحركه الخادم، استنادًا إلى Kotlin و Jetpack Compose لنظام Android و SwiftUI لنظام التشغيل iOS، لتطبيقات الهاتف المحمول. يؤدي الضغط على زر "نشر" إلى إنشاء التعليمات البرمجية المصدر، وتجميع التطبيقات، وتشغيل الاختبارات، وتجميعها في حاويات Docker (الواجهة الخلفية فقط)، ونشرها في السحابة.
إحدى المزايا الرئيسية لاستخدام AppMaster هي التخلص من الديون التقنية. فهو يقوم بإنشاء تطبيقات من الصفر كلما تغيرت المتطلبات، مما يقلل من وقت التطوير وتكاليفه. يقدم AppMaster مجموعة متنوعة من خطط الاشتراك لتلبية احتياجات المستخدمين المختلفة، وقد تم الاعتراف بنظامه الأساسي باعتباره عالي الأداء من قبل G2، إحدى منصات مراجعة البرامج الرائدة، في فئات متعددة.
حالات استخدام استخدام أطر عمل AI App Builder
تمتد تطبيقات أطر عمل منشئ تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر مختلف الصناعات، بما في ذلك حالات الاستخدام الرئيسية الخاصة بها:
- Chatbots: إنشاء مساعدين افتراضيين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي لدعم العملاء ومشاركتهم.
- أنظمة التوصية: بناء توصيات المنتج والمحتوى والخدمة بناءً على سلوكيات المستخدم وتفضيلاته.
- التحليلات التنبؤية: تحليل البيانات التاريخية للتنبؤ بالاتجاهات والنتائج المستقبلية، وتمكين الشركات من اتخاذ قرارات مستنيرة.
- التعرف على الصور: تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لتحديد الصور وتصنيفها، والمساعدة في مهام مثل البحث البصري واكتشاف الكائنات.
- معالجة اللغة الطبيعية: تطوير التطبيقات التي يمكنها فهم اللغات البشرية وتفسيرها والاستجابة لها، مثل تحليل المشاعر أو تلخيص النص أو الترجمة الآلية.
- خوارزميات التحسين: استخدام الخوارزميات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل التحسين المعقدة في الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد والتصنيع.
الفوائد والتحديات
توفر أطر إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي العديد من المزايا التي يمكن أن تحدث ثورة في تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة، ولكنها تأتي أيضًا مع تحدياتها الخاصة. وإليك نظرة فاحصة على ما يمكنك توقعه:
فوائد
- الكفاءة: يعمل منشئو تطبيقات الذكاء الاصطناعي على تسريع عملية التطوير بشكل كبير. إنها توفر نماذج ومكونات الذكاء الاصطناعي المعدة مسبقًا والتي يمكن دمجها بسهولة في تطبيقك، مما يوفر لك الوقت والموارد.
- فعالة من حيث التكلفة: يمكن لمنشئي تطبيقات الذكاء الاصطناعي No-code low-code أن يكونوا فعالين من حيث التكلفة، خاصة بالنسبة للشركات الصغيرة والشركات الناشئة التي قد لا تمتلك الموارد اللازمة لفريق تطوير الذكاء الاصطناعي الداخلي.
- إمكانية الوصول: تعمل هذه الأطر على إضفاء الطابع الديمقراطي على تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال جعله في متناول الأفراد ذوي الخبرة المحدودة في البرمجة. تعمل إمكانية الوصول هذه على تعزيز الابتكار والإبداع عبر الصناعات.
- تجربة المستخدم: تعمل الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل برامج الدردشة الآلية والتوصيات المخصصة، على تحسين تجربة المستخدم، مما يجعل تطبيقك أكثر جاذبية وسهولة في الاستخدام.
- قابلية التوسع: غالبًا ما تحتوي أطر عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نماذج قابلة للتطوير يمكنها التكيف مع قاعدة المستخدمين المتنامية لتطبيقك والمتطلبات المتغيرة.
التحديات
- القيود في التخصيص: على الرغم من أن هذه الأطر توفر الراحة، إلا أنها قد تكون لها قيود من حيث التخصيص. قد لا تتمكن من إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة للغاية ومصممة خصيصًا لتناسب متطلبات تطبيقك الفريدة.
- منحنى التعلم: حتى مع no-code ، لا يزال هناك منحنى تعليمي يتعلق بفهم كيفية استخدام إطار العمل بفعالية. ستحتاج إلى استثمار بعض الوقت في التعرف على الأداة.
- حدود قابلية التوسع: قد يكون لبعض أطر العمل حدود لقابلية التوسع، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو التي تتطلب قدرات معالجة واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي.
- تحديات التكامل: قد يكون دمج مكونات الذكاء الاصطناعي مع بنية التطبيق الحالية أمرًا صعبًا في بعض الأحيان. أنت بحاجة إلى ضمان التكامل السلس دون تعطيل أداء تطبيقك.
- الصيانة والتحديثات: مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي، ستحتاج إلى تحديث مكونات الذكاء الاصطناعي لتطبيقك. يتطلب هذا صيانة وتحديثات مستمرة لضمان بقاء تطبيقك ملائمًا وآمنًا.
- التحيز والإنصاف في مجال الذكاء الاصطناعي: قد يكون بناء نماذج ذكاء اصطناعي خالية من التحيز والمخاوف الأخلاقية أمرًا صعبًا. ستحتاج إلى التأكد من أن ميزاتك المدعومة بالذكاء الاصطناعي توفر نتائج عادلة وغير متحيزة.
توفر أطر إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي فرصًا مثيرة للشركات والمطورين للاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين وظائف التطبيق. في حين أنها تعمل على تبسيط التطوير وتقليل حواجز الدخول، فمن الضروري أن تكون على دراية بالتحديات التي تجلبها واتخاذ الخطوات اللازمة للتخفيف منها بشكل فعال. ومن خلال الموازنة بين المزايا والتحديات بعناية، يمكنك تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لإنشاء تطبيقات جوال مبتكرة تركز على المستخدم.
اختيار إطار عمل AI App Builder المناسب
يعد اختيار إطار عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المناسب قرارًا محوريًا للمطورين والشركات ورجال الأعمال الذين يتطلعون إلى دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الأجهزة المحمولة الخاصة بهم. فيما يلي بعض العوامل الأساسية التي يجب مراعاتها عند اختيار إطار عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المناسب لمشروعك:
- التوافق مع غرض تطبيقك: يجب أن يتوافق إطار العمل الذي اخترته مع الأهداف المحددة لتطبيق الهاتف المحمول الخاص بك. حدد ما إذا كنت بحاجة إلى ميزات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أو رؤية الكمبيوتر أو التحليلات التنبؤية. يجب أن يرتبط هذا الاختيار بشكل مباشر بالوظائف المقصودة للتطبيق.
- سهولة التكامل: ابحث عن أطر العمل التي تدمج بسهولة بيئة تطوير التطبيقات الموجودة لديك. يجب أن توفر واجهات برمجة التطبيقات أو حزم SDK أو المكونات الإضافية اللازمة لدمج إمكانات الذكاء الاصطناعي في مشروعك بسلاسة.
- منحنى التعلم: ضع في اعتبارك منحنى التعلم المرتبط بالإطار. قد تكون بعض الأطر أكثر ملاءمة للمطورين ذوي مستويات مختلفة من خبرة الذكاء الاصطناعي. يعد منشئ تطبيقات الذكاء الاصطناعي no-code مثل AppMaster مفيدًا بشكل خاص لأولئك الذين لديهم الحد الأدنى من الذكاء الاصطناعي أو خبرة البرمجة.
- قابلية التوسع والأداء: تأكد من أن إطار العمل يمكن أن يتوسع مع نمو تطبيقك ويمكنه تقديم الأداء المطلوب. ضع في اعتبارك عوامل مثل حجم البيانات المراد معالجتها وإمكانية زيادة تفاعلات المستخدم.
- المجتمع والدعم: ابحث عن أطر عمل ذات مجتمع مطور قوي وموارد دعم يمكن الوصول إليها. توفر المجتمعات النشطة رؤى ووثائق قيمة وموارد أنشأها المستخدمون لتسهيل عملية التطوير.
- التكلفة والترخيص: فهم نموذج التسعير وشروط الترخيص المرتبطة بالإطار. تقدم بعض الأطر مستويات مجانية، بينما يتطلب البعض الآخر رسوم اشتراك أو ترخيص. قم بمقارنة التكاليف بميزانية مشروعك وعائد الاستثمار المحتمل .
- التخصيص والمرونة: قم بتقييم مدى سماح الإطار بالتخصيص. من المهم تكييف ميزات الذكاء الاصطناعي مع المتطلبات الفريدة لتطبيقك. قد يوفر الإطار الأكثر مرونة فرصًا أفضل لتصميم مكونات الذكاء الاصطناعي.
- الأمان والامتثال: يعد الأمان والامتثال أمرًا بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتعامل مع البيانات الحساسة أو العاملة في الصناعات المنظمة. تأكد من أن إطار العمل يلبي معايير أمان تطبيقك ومتطلبات الامتثال.
- حالات الاستخدام في العالم الحقيقي: ابحث عن أمثلة ودراسات حالة توضح كيفية تطبيق إطار العمل في سيناريوهات العالم الحقيقي. وهذا يوفر نظرة ثاقبة للتطبيقات والفوائد العملية.
- التدقيق المستقبلي: فكر في خرائط الطريق الخاصة بإطار العمل وخطط التطوير المستقبلية. تستمر تقنيات الذكاء الاصطناعي في التطور بسرعة، وتحتاج إلى إطار عمل يظل مواكبًا لاتجاهات الصناعة.
من خلال النظر بعناية في هذه العوامل، يمكنك اتخاذ قرار مستنير عند اختيار إطار عمل منشئ تطبيقات الذكاء الاصطناعي المناسب لمشروع تطبيق الهاتف المحمول الخاص بك. الهدف هو اختيار إطار عمل يتوافق مع أهداف تطبيقك، ويكون سهل الاستخدام لفريق التطوير لديك، ويمكّنك من إنشاء تطبيقات جوال معززة بالذكاء الاصطناعي تتفوق في الوظائف وتجربة المستخدم.
الآفاق المستقبلية لأطر عمل منشئ تطبيقات الذكاء الاصطناعي
مع زيادة اعتماد أطر عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تزداد أيضًا إمكاناتها. فيما يلي بعض التوجيهات المتوقعة التي قد يتخذها منشئو تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المستقبل:
- اعتماد أوسع للمنصات التي لا تحتوي على تعليمات برمجية أو low-code: ستستمر شعبية المنصات التي no-code low-code في النمو، مما يمكّن غير المبرمجين من المشاركة بنشاط في تطوير التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي.
- قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة: سوف تتطور أطر عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتدمج ميزات الذكاء الاصطناعي الأكثر تطورًا، مما يؤدي إلى تطبيقات مبتكرة بوظائف لم يكن من الممكن الوصول إليها سابقًا.
- خيارات تخصيص أكبر: قد يشهد المستقبل المزيد من خيارات إنشاء التطبيقات المخصصة التي تسمح للمطورين بتلبية متطلبات الصناعة أو الأعمال المحددة.
- تكامل أوثق مع النظم الإيكولوجية للبرامج الأخرى: مع نضوج أطر عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، فمن المرجح أن تصبح متكاملة بشكل وثيق مع الأنظمة البيئية والأدوات البرمجية الأخرى، مما يزيد من تبسيط عملية التطوير وتقليل الوقت اللازم لتسويق التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
تم إعداد أطر عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل AppMaster ، لإحداث ثورة في عملية تطوير البرامج بشكل أكبر من خلال جعل تطوير التطبيقات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة وقابلة للتطوير. يبدأ التحضير لمستقبل أطر عمل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم من خلال استكشاف هذه المنصات المثيرة والاستثمار فيها وإمكاناتها الهائلة لتحسين الأعمال التجارية عبر الصناعات.
