يشير الذكاء الاصطناعي بدون كود (AI) إلى استخدام الأدوات والمنصات التي تسمح للأفراد ذوي الخبرة المحدودة أو معدومة في الترميز بإنشاء ونشر نماذج وتطبيقات ذكاء اصطناعي. توفر هذه الأنظمة الأساسية واجهة مرئية ومكونات تم إنشاؤها مسبقًا تمكن المستخدمين من إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها دون كتابة تعليمات برمجية معقدة.
مع صعود الذكاء الاصطناعي ، كان هناك طلب متزايد على الأساليب التي تضفي الطابع الديمقراطي على استخدامه وتجعله في متناول جمهور أوسع. تهدف منصات الذكاء الاصطناعي No-code إلى سد الفجوة بين الخبرة التقنية والحاجة إلى دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات المختلفة.
الميزات الرئيسية لمنصات AI No-Code
توفر الأنظمة الأساسية للذكاء الاصطناعي No-code واجهة مرئية تتيح للمستخدمين تصميم نماذج التعلم الآلي وتكوينها باستخدام مكونات ومهام سير عمل محددة مسبقًا. غالبًا ما يتم تقديم هذه المكونات على أنها وحدات بناء يمكن ربطها لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي معقدة.
يمكن للمستخدمين سحب المكونات وإفلاتها ، مثل وحدات معالجة البيانات وخوارزميات التدريب وأدوات تقييم النماذج ، لتصميم سير عمل الذكاء الاصطناعي. هذا يلغي الحاجة إلى كتابة التعليمات البرمجية ويسهل على المستخدمين غير التقنيين تجربة قدرات الذكاء الاصطناعي.
تقدم الأنظمة الأساسية للذكاء الاصطناعي No-code عادةً قوالب ونماذج مسبقة الصنع تغطي مجموعة واسعة من حالات الاستخدام. يمكن للمستخدمين الاستفادة من هذه القوالب لإنشاء تطبيقات وتخصيصها حسب احتياجاتهم الخاصة بسرعة. هذا يقلل بشكل كبير من الوقت والجهد اللازمين لبناء حلول الذكاء الاصطناعي من البداية.
تعمل الأنظمة الأساسية للذكاء الاصطناعي No-code على أتمتة عملية التدريب وتقييم نماذج التعلم الآلي. يمكن للمستخدمين تحديد بيانات الإدخال والمخرجات المرغوبة ، ويتولى النظام الأساسي مهمة اختيار بنية النموذج المناسبة ، وتدريب النموذج ، وتحسين المعلمات التشعبية.
بمجرد تدريب النموذج ، توفر منصات الذكاء الاصطناعي no-code خيارات سلسة لنشر ودمج حل الذكاء الاصطناعي في الأنظمة أو التطبيقات الحالية. قد يشمل ذلك التكامل مع تطبيقات الويب والجوّال أو واجهات برمجة التطبيقات أو حتى النشر على الأجهزة المتطورة.
فوائد No-Code AI
تتيح منصات الذكاء الاصطناعي No-code البرمجية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي لجمهور أوسع ، بما في ذلك الأفراد الذين ليس لديهم خلفية تقنية عميقة في علوم البيانات أو البرمجة. يتيح ذلك للمستخدمين من مختلف المجالات الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي في مجالات تخصصهم.
تعمل منصات الذكاء الاصطناعي No-code على تسريع تطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من خلال التخلص من الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية معقدة. يمكن للمستخدمين التكرار بسرعة من خلال الأساليب المختلفة ، مما يقلل من الوقت اللازم للتسويق ويزيد الكفاءة.
غالبًا ما ينطوي تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي على توظيف علماء ومطورين متخصصين للبيانات ، وهو ما قد يكون مكلفًا. تقلل منصات الذكاء الاصطناعي No-code من الاعتماد على المهنيين ذوي المهارات العالية ، مما يؤدي إلى تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية.
توفر الأنظمة الأساسية للذكاء الاصطناعي No-code المرونة وخيارات التخصيص التي تسمح للمستخدمين بتكييف النماذج مع متطلباتهم المحددة. يمكن للمستخدمين تخصيص سير عمل الذكاء الاصطناعي بسهولة ، والتكامل مع الأنظمة الأخرى ، وضبط النماذج بدقة لتحقيق النتائج المرجوة.
تعمل الأنظمة الأساسية للذكاء الاصطناعي No-code على تمكين المطورين المواطنين ، والأفراد دون تدريب رسمي في تطوير البرامج أو علوم البيانات ، لإنشاء تطبيقات ذكية. يسمح إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي بالابتكار وحل المشكلات في مختلف الصناعات.
أمثلة على منصات AI No-Code
يوفر AppMaster ، باعتباره نظامًا أساسيًا رائدًا بدون رمز ، إمكانات لتطوير الذكاء الاصطناعي No-Code (AI). من خلال واجهته المرئية البديهية وأدوات drag-and-drop ، يمكن للمستخدمين دمج وظائف الذكاء الاصطناعي بسلاسة في تطبيقات الويب والجوال والواجهة الخلفية دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. من بناء روبوتات المحادثة باستخدام معالجة اللغة الطبيعية إلى تطوير أنظمة التعرف على الصور ونماذج التحليلات التنبؤية ، فإنه يُمكّن المستخدمين من تسخير قوة الذكاء الاصطناعي في بيئة no-code. من خلال القضاء على تعقيدات تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي ، يسرّع AppMaster اعتماد حلول الذكاء الاصطناعي ويمكّن الشركات والأفراد من الاستفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي بسهولة.
يعد Google Cloud AutoML نظامًا no-code يمكّن المستخدمين من إنشاء نماذج تعلم آلي مخصصة للرؤية ومعالجة اللغة الطبيعية والترجمة والمهام الأخرى باستخدام واجهة drag-and-drop.
تقدم Microsoft Power Platform مجموعة من الأدوات low-code no-code ، بما في ذلك Power Apps و Power Automate ، والتي تمكن المستخدمين من إنشاء تطبيقات ذكية ومهام سير عمل بدون كتابة تعليمات برمجية.
Bubble عبارة عن نظام أساسي no-code يسمح للمستخدمين بإنشاء تطبيقات ويب باستخدام واجهة مرئية ، بما في ذلك تلك التي تتمتع بقدرات الذكاء الاصطناعي. يوفر تكاملاً مع خدمات AI مثل Google Cloud Vision و IBM Watson.
Snapsheet عبارة عن نظام no-code يركز على تمكين المستخدمين من بناء حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي لصناعة التأمين. يوفر أدوات drag-and-drop لأتمتة معالجة المطالبات وتقييم الأضرار واكتشاف الاحتيال.
TensorFlow Playground هي أداة تفاعلية قائمة على المتصفح تتيح للمستخدمين تجربة تدريب الشبكات العصبية دون كتابة أي رمز. يوفر واجهة مرئية لمعالجة بنية النموذج والمعلمات الفائقة.
أحدثت منصات الذكاء الاصطناعي No-Code (AI) ثورة في كيفية تعامل الأفراد والمنظمات مع تطوير الذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الأنظمة الأساسية على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى إمكانات الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين المستخدمين غير التقنيين من إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها دون كتابة تعليمات برمجية معقدة. بفضل قوة الواجهات المرئية ، ووظيفة drag-and-drop ، والمكونات المبنية مسبقًا ، يمكن للمستخدمين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات المعقدة ، وعمل تنبؤات ذكية ، وأتمتة المهام عبر مختلف الصناعات. إن سهولة الاستخدام والسرعة والفعالية من حيث التكلفة التي توفرها منصات الذكاء الاصطناعي no-code تجعلها أدوات لا تقدر بثمن للمطورين الخبراء والمطورين المواطنين.
