Möchten Sie Gesichtserkennung, einen Sprachassistenten oder intelligente Empfehlungen in Ihre App integrieren, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? ML-Modelle erfordern Serverinfrastruktur, Optimierung für mobile Prozessoren und eine gut durchdachte Datenpipeline. Wir integrieren KI/ML in mobile Produkte: On-Device-Inferenz für sofortige Reaktion und Cloud-Modelle für komplexe Aufgaben.
Eine KI/ML mobile App entwickeln bedeutet, ein Produkt zu schaffen, das aus Benutzerdaten lernt und mit jeder Interaktion intelligenter wird. Neuronale Netze, Computer Vision, NLP und Empfehlungssysteme — funktionierende ML-Lösungen für iOS und Android, die wir ohne Leistungsverlust integrieren.
Neuronale Netze auf dem Gerät — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Modelle laufen auf dem Telefon, ohne Daten an den Server zu senden, mit sofortiger Offline-Reaktion.
Computer Vision (CV) — Erkennung von Objekten, Gesichtern, Text und Dokumenten. Die Kamera wird zur Eingabeschnittstelle für Scanner und AR-Masken.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) — LLM-basierte Chatbots, Sprachassistenten, Stimmungsanalyse und Textzusammenfassung.
Empfehlungssysteme — personalisierte Feeds und Produktempfehlungen basierend auf dem Nutzerverhalten.
iOS · Android · AI · ML
Maschinelles Lernen eröffnet neue Interaktionsszenarien. Wir integrieren KI so, dass der Benutzer die Magie spürt, nicht die Verzögerung.
Erkennung von Objekten, Gesichtern, Text (OCR), Barcodes. ML Kit, Core ML und TensorFlow Lite für On-Device-Inferenz — die Kamera fungiert als Offline-Scanner.
LLM-basierte Chatbots, Stimmungsanalyse, semantische Suche. Wir integrieren OpenAI API, Google NLU und kundenspezifisch feinabgestimmte Modelle.
Content-Personalisierung basierend auf dem Nutzerverhalten. Hybride Modelle aus kollaborativer und inhaltsbasierter Filterung steigern die Conversion um 20–40%.
Modelle auf dem Gerätechip — Neural Engine im iPhone, NPU in Android. Quantisierung passt ein neuronales Netz ohne Genauigkeitsverlust in 5–10 MB.
KI in einer mobilen App ist nicht nur ein modischer Trend, sondern ein Wettbewerbsvorteil. Benutzer gewöhnen sich an Personalisierung und kehren nicht zu Apps zurück, die sich nicht an sie anpassen.
Die Integration von ML in eine mobile App ist eine komplexe Ingenieuraufgabe. Wir wählen die optimale Architektur: On-Device für Geschwindigkeit, Cloud-basiert für Komplexität.
On-Device ML (TensorFlow Lite, Core ML) — Modelle auf dem Telefon, ohne Daten an den Server zu senden. Sofortige Reaktion und vollständige Privatsphäre.
Optimierung für mobile Prozessoren — Quantisierung FP16→INT8, Komprimierung auf 5–10 MB, 30+ FPS auf Geräten früherer Generationen.
A/B-Tests von Modellen — Paralleler Betrieb mehrerer Versionen von ML-Modellen mit Vergleich von Genauigkeit und Latenz.
Cloud-ML-Dienste — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Hybride Architektur: On-Device für Geschwindigkeit, Cloud für Analysetiefe.
ML-Infrastruktur — Datenpipelines von der Erfassung bis zur Driftüberwachung. MLOps mit automatischem Retraining und Versionierung.
Datenerfassung und -kennzeichnung — Pipeline zur Erfassung von Trainingsdaten aus der App mit Anonymisierung und Vorbereitung für das Training.
KI-Modelle benötigen ein leistungsstarkes Backend. Wir entwickeln den Serverteil mit ML-Inferenzunterstützung und verbinden REST/GraphQL-API für die Kommunikation des Modells mit der App. Fertige Infrastruktur für KI in jedem Maßstab.
Eine KI-App zu bestellen bedeutet, ein Produkt zu erhalten, bei dem ML keine dekorative Funktion ist, sondern eine zentrale Werttreiberin für den Benutzer.
Datenpipelines, Training und Bereitstellung von Modellen. MLOps mit Metriküberwachung und automatischem Retraining.
Paralleler Betrieb mehrerer Versionen von ML-Modellen mit Vergleich von Genauigkeit und Geschäftskennzahlen.
Quantisierung auf INT8, Pruning, Hardware-Beschleunigung über Neural Engine und NPU. Ohne Überhitzung oder Batterieentladung.
KI in einer mobilen App ist keine Blackbox. Es ist ein technisches System, das schnell, genau und vorhersehbar sein muss. Wir bauen genau solche Systeme.
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