هل تريد إضافة التعرف على الوجوه، أو مساعد صوتي، أو توصيات ذكية إلى تطبيقك، ولكنك لا تعرف من أين تبدأ؟ تتطلب نماذج التعلم الآلي بنية تحتية للخادم، وتحسينًا للمعالجات المحمولة، وخط أنابيب بيانات مصمم جيدًا. نحن ندمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في المنتجات المحمولة: استدلال على الجهاز للاستجابة الفورية ونماذج سحابية للمهام المعقدة.
تطوير تطبيق جوال بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يعني إنشاء منتج يتعلم من بيانات المستخدم ويصبح أكثر ذكاءً مع كل تفاعل. الشبكات العصبية، رؤية الكمبيوتر، معالجة اللغة الطبيعية، وأنظمة التوصيات — حلول تعلم آلي عاملة على iOS و Android ندمجها دون فقدان الأداء.
شبكات عصبية على الجهاز — TensorFlow Lite، Core ML، ML Kit. تعمل النماذج على الهاتف دون إرسال بيانات إلى الخادم، مع استجابة فورية دون اتصال.
رؤية الكمبيوتر — التعرف على الأشياء والوجوه والنصوص والمستندات. تصبح الكاميرا واجهة إدخال للماسحات الضوئية وأقنعة الواقع المعزز.
معالجة اللغة الطبيعية — روبوتات الدردشة القائمة على نماذج اللغة الكبيرة، المساعدين الصوتيين، تحليل المشاعر، وتلخيص النص.
أنظمة التوصيات — خلاصات مخصصة وتوصيات منتجات بناءً على سلوك المستخدم.
iOS · Android · AI · ML
يفتح التعلم الآلي سيناريوهات تفاعل جديدة. نحن ندمج الذكاء الاصطناعي بحيث يشعر المستخدم بالسحر، وليس بالتأخير.
التعرف على الأشياء والوجوه والنصوص ورموز المنتجات. ML Kit و Core ML و TensorFlow Lite للاستدلال على الجهاز — تعمل الكاميرا كفاحص دون اتصال.
روبوتات الدردشة القائمة على نماذج اللغة الكبيرة، تحليل المشاعر، البحث الدلالي. ندمج OpenAI API و Google NLU ونماذج مضبوطة خصيصًا.
تخصيص المحتوى بناءً على سلوك المستخدم. تزيد النماذج الهجينة من التصفية التعاونية والتصفية القائمة على المحتوى من التحويل بنسبة 20-40٪.
نماذج على شريحة الجهاز — Neural Engine في iPhone، NPU في Android. يضع التكميم الشبكة العصبية في 5-10 ميغابايت دون فقدان الدقة.
الذكاء الاصطناعي في تطبيق الهاتف المحمول ليس مجرد اتجاه عصري، بل ميزة تنافسية. يعتاد المستخدمون على التخصيص ولا يعودون إلى التطبيقات التي لا تتكيف معهم.
دمج التعلم الآلي في تطبيق الهاتف المحمول هو مهمة هندسية معقدة. نختار البنية المثلى: على الجهاز من أجل السرعة، والسحابية من أجل التعقيد.
تعلم آلي على الجهاز (TensorFlow Lite، Core ML) — نماذج على الهاتف دون إرسال بيانات إلى الخادم. استجابة فورية وخصوصية كاملة.
تحسين للمعالجات المحمولة — تكميم FP16→INT8، ضغط إلى 5-10 ميغابايت، 30+ إطارًا في الثانية على أجهزة الأجيال السابقة.
اختبار A/B للنماذج — تشغيل إصدارات متعددة من نماذج التعلم الآلي بالتوازي مع مقارنة الدقة والزمن.
خدمات التعلم الآلي السحابية — OpenAI API، Google Cloud ML، AWS SageMaker. بنية هجينة: على الجهاز للسرعة، والسحابة لعمق التحليل.
بنية تحتية للتعلم الآلي — خطوط أنابيب البيانات من التجميع إلى مراقبة الانجراف. MLOps مع إعادة تدريب تلقائي وإدارة الإصدارات.
تجميع البيانات وتصنيفها — خط أنابيب لتجميع بيانات التدريب من التطبيق مع إخفاء الهوية والتحضير للتدريب.
تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى خلفية قوية. نحن نطور جزء الخادم بدعم من استدلال التعلم الآلي ونوصل REST/GraphQL API لتواصل النموذج مع التطبيق. بنية تحتية جاهزة للذكاء الاصطناعي على أي نطاق.
طلب تطبيق بالذكاء الاصطناعي يعني الحصول على منتج حيث لا يكون التعلم الآلي وظيفة زخرفية، بل محركًا رئيسيًا للقيمة للمستخدم.
خطوط أنابيب البيانات، تدريب ونشر النماذج. MLOps مع مراقبة المقاييس وإعادة تدريب تلقائي.
تشغيل إصدارات متعددة من نماذج التعلم الآلي بالتوازي مع مقارنة الدقة ومقاييس الأعمال.
تكميم إلى INT8، تقليم، تسريع الأجهزة عبر Neural Engine و NPU. بدون ارتفاع حرارة أو استنزاف البطارية.
الذكاء الاصطناعي في تطبيق الهاتف المحمول ليس صندوقًا أسود. إنه نظام هندسي يجب أن يكون سريعًا ودقيقًا وقابلًا للتنبؤ. نحن نبني مثل هذه الأنظمة بالضبط.
VKontakte
Gmail
