Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Pengembangan Aplikasi Seluler

  • Whatsapp

Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Pengembangan Aplikasi Seluler

Kecerdasan buatan menjadi teknologi mutakhir hingga sekerang ini. Salah satu teknologi terbaik saat ini adalah mengimplementasikan dan menyebarkan kecerdasan buatan dalam aplikasi seluler. Sebagai penggunan manusia perlu lebih memahami peran kecerdasan buatan dalam industri pengembangan aplikasi seluler dan cara menggunakan serta memanfaatkannya.

 

Read More

Manusia modern sekarang hidup di dunia yang digerakkan oleh mesin dan kecerdasan buatan yang memahami perilaku manusia. Mesin mempelajari perilaku orang, mengakses pola dan kebiasaan data dan berusaha untuk membuat kehidupan manusia lebih mudah. Baca  5 Tren Kecerdasan Buatan Populer Tahun 2021

 

Dalam kehidupan sehari-hari, manusia dapat menggunakan ponselnya untuk mengenali ucapan, membuat keputusan tertentu dan menerjemahkan satu bahasa ke bahasa lain. Aplikasi pesanan makanan dapat memberikan informasi mendetail tentang restoran dan merekomendasikan makanan berdasarkan riwayat penelusuran. Aplikasi transportasi seperti Grap atau Gojek dapat menunjukkan kepada orang-orang lokasi sebenarnya dan mencari Taksi terdekat. Menyarankan untuk menggunakan mereka berdasarkan lokasi pengendara saat ini.

 

Semua perubahan ini didasarkan pada saat menerapan kecerdasan buatan. karena metodologi sistem komputer telah diubah menjadi cara berpikir dan belajar. Fokusnya telah bergeser ke pengembangan program pintar berdasarkan penelitian dan pengetahuan tentang potensi dan kemampuan psikologis pengguna. Kemudian diimplementasikan sebagai fungsi pintar bawaan di berbagai aplikasi termasuk aplikasi seluler.

Jenis Kecerdasan Buatan

Dengan kemajuan teknologi di berbagai bidang seperti kecerdasan, pemodelan data, pembelajaran mesin dan komputasi awan. Kombinasi kecerdasan buatan dan aplikasi seluler telah menjadi kenyataan. Ada sekitar tiga jenis teknologi kecerdasan buatan yang dapat digunakan organisasi dalam aplikasi seluler.

 

1. Narrow Artificial Intelligence (NAI)

Narrow Artificial Intelligence (NAI) digunakan untuk menentukan sistem yang menangani tugas tunggal atau terbatas. NAI menyediakan algoritma yang menghadirkan kemampuan pembelajaran mesin ke platform seluler. Misalnya, mesin terjemahan Google, Amazon Alexa atau Siri iOS milik Apple.

 

2. Artificial General Intelligence (AGI)

Artificial General Intelligence (AGI) adalah algoritma yang membantu orang menggunakan kecerdasan imajiner mesin untuk memahami atau mempelajari tugas cerdas apa pun yang dapat diselesaikan manusia. Misalnya, alat pengenalan wajah dan filter Snapchat.

 

3. Super Artificial Intelligence (ASI)

Super Artificial Intelligence (ASI) merupakan sistem kecerdasan buatan berbasis software yang dapat mengungguli kecerdasan manusia dalam suatu rangkaian aktivitas. Misalnya, IBM Watson, Google Rankbrain atau Microsoft Cortana.

 

 

Teknologi Kecerdasan Buatan Yang Dapat Digunakan Di Aplikasi Seluler

 

Kecerdasan buatan memiliki kemampuan untuk meningkatkan pengalaman pengguna secara signifikan dan merupakan alat untuk menyelesaikan berbagai masalah dan tugas. Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Pengembangan Aplikasi Seluler menjadi kewajiban dalam era sekarang ini. Berikut ini adalah beberapa teknologi kecerdasan buatan praktis yang dapat diintegrasikan untuk meningkatkan proses pengembangan aplikasi seluler.

 

1. Teknologi Pengenalan Suara

Teknologi pengenalan suara adalah salah satu teknologi paling populer di ponsel saat ini. Orang dapat dengan mudah mengadopsi sistem kontrol suara di aplikasi seluler. Misalnya, sistem Alexa, Siri atau Cortana dapat mengamati dan memecahkan kode ucapan manusia dan mengubahnya menjadi format yang dapat dipahami komputer. Orang dapat mengekspresikan kebutuhan mereka melalui perintah suara. Teknologi ini dapat membantu aplikasi seluler mengambil tindakan responsif.

 

2. Natural Language Generation (NLG)

Natural Language Generation (NLG) adalah proses perangkat lunak yang mengubah data terstruktur menjadi bahasa alami. NLG digunakan untuk mengembangkan konten bentuk panjang untuk organisasi. Mengotomatiskan laporan khusus mereka dan menghasilkan konten untuk web atau aplikasi seluler. NLG adalah manfaat besar untuk aplikasi layanan pelanggan. Dapat membantu orang membuat laporan dan komentar pasar.

 

3. Teknologi Biometrik

Teknologi biometrik memungkinkan manusia untuk mengenali, menganalisis dan mengukur perilaku manusia serta aspek fisik dari bentuk dan struktur tubuh. Teknologi ini cocok untuk gambar, sensor pengenalan, kontrol suara dan gerakan. Teknologi biometrik juga digunakan untuk kontrol akses. Orang mengadopsi teknologi ini di smartphone. Pengguna dapat mengunci atau membuka kunci ponsel melalui pengenalan wajah. Teknik ini juga digunakan untuk riset pasar.

 

4. Analisis Teks Dan Pemrosesan Bahasa Alami

Teknologi ini dapat membantu orang menemukan informasi yang mereka butuhkan di mesin pencari. Kemudian menggunakan teks biasa terstruktur untuk menghasilkan berita atau informasi. Penggunaan paling umum dari teknologi ini adalah untuk aplikasi navigasi GPS seperti Google Maps. Dalam aplikasi ini pengguna dapat mengucapkan tujuan untuk mendapatkan navigasi. Teknologi ini memahami kebutuhan manusia dan kemudian memproses lebih lanjut untuk memberikan hasil yang diinginkan. Teknologi ini juga digunakan dalam sistem keamanan dan deteksi penipuan. Baca Teknologi Dunia Yang Mempercepat Perkembangan Transformasi Digital.

 

5. Asisten Virtual Dan Chatbots

Asisten Virtual Dan Chatbots juga merupakan teknologi paling umum yang diintegrasikan ke dalam aplikasi seluler. Asisten Virtual Dan Chatbots adalah alat penting untuk aplikasi bisnis karena dapat berinteraksi dengan pengguna secara online.  Juga dapat digunakan untuk mendapatkan umpan balik dari pengguna atau komunitas online. Organisasi menggunakan chatbots dan asisten virtual untuk meningkatkan pengalaman penggunaan memudahkan layanan informasi.

 

6. Teknologi Pengenalan Gambar

Teknologi pengenalan gambar dapat membantu memproses objek dan fungsi dalam gambar atau video digital. Penggunaan yang paling umum dalam aplikasi seluler adalah pemindai kode inframerah atau pemindai pelat nomor. Teknologi dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit dan menganalisis serta mengenali wajah. Juga dapat digunakan untuk menganalisis pembayaran dan gambar untuk memeriksa kartu kredit dan opsi pembayaran lainnya.

 

8. Pengenalan Emosi

Saat ini, pengenalan emosi adalah salah satu teknik paling menarik dan umum digunakan dalam aplikasi seluler. Teknologi ini memungkinkan perangkat lunak untuk mengamati dan mengevaluasi emosi wajah manusia dengan menggunakan pemrosesan gambar atau data audio tingkat lanjut. Teknologi ini menangkap perubahan sensorik manusia dan kemudian membantu aplikasi seluler membuat perubahan pada wajah, gerakan atau suara.

 

8. Platform Pembelajaran Mesin

Jika sebuah organisasi memiliki algoritma, alat dan API yang memadai. Organisasi tersebut dapat merancang dan menerapkan model ke dalam aplikasi seluler berdasarkan platform dan model pembelajaran mesin. Ada juga berbagai aplikasi seluler untuk prediksi atau klasifikasi.

 

9. Kecerdasan Buatan Mengoptimalkan Perangkat Keras Seluler

Meskipun penerapan kecerdasan buatan pada perangkat keras ponsel masih dalam tahap awal, kita dapat melihat munculnya kecerdasan buatan yang canggih. Terutama pada perangkat keras fotografi. Beberapa produsen perangkat seluler merancang GPU yang dioptimalkan kecerdasan buatan dan perangkat lain untuk menjalankan fungsi komputasi berorientasi kecerdasan buatan dengan mudah. 

 

Beberapa produsen perangkat seluler besar, seperti Samsung dan Apple bekerja sama dengan produsen chip utama untuk mengoptimalkan perangkat keras guna memenuhi kebutuhan khusus kecerdasan buatan mereka sambil menerapkan metode pembelajaran mendalam. Pembuat chip terkenal Qualcomm dan Nvidia telah memperkenalkan perangkat keras yang dioptimalkan dengan kecerdasan buatan yang dapat menjalankan beban kerja pembelajaran mesin di ponsel cerdas. Baca Mengetahui Apa Itu Chip Kecerdasan Buatan

 

10. Manajemen Keputusan

Manajemen Keputusan adalah salah satu aspek terpenting dari kecerdasan buatan. Beberapa organisasi industri sedang mengembangkan mesin yang dapat memasukkan logika dan aturan ke dalam sistem kecerdasan buatan. Membantu organisasi dan pengguna membuat keputusan melalui kemampuan pengambilan keputusan otomatis mereka.

 

 

Menggunakan Kecerdasan Buatan Di Aplikasi Seluler Dalam Perspektif Organisasi

Jika membahas dari segi organisasi, maka berikut ini adalah manfaat yang dapat digunakan oleh organisasi atau startup ketika mengimplementasikan kecerdasan buatan pada aplikasi seluler.

 

Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Pengembangan Aplikasi Seluler

 

1. Mempromosikan Penjualan Dan Pemasaran

Penggunaan kecerdasan buatan dalam operasi penjualan dan pemasaran organisasi dapat membantu meningkatkan statistik secara signifikan. Baca 6 Proses Bisnis Menggunakan Teknologi Kecerdasan Buatan

 

2. Pembiayaan Proyek Lebih Mudah

Saat ini, lebih mudah bagi perusahaan baru yang menerapkan kecerdasan buatan untuk mendapatkan pembiayaan. Sehingga persaingan pasar akan semakin ketat. 

 

3. Tingkatkan Pengalaman Pengguna

Kecerdasan buatan meningkatkan fungsionalitas aplikasi dan meningkatkan pengalaman pengguna. 

 

4. Keamanan Yang Ditingkatkan

Kecerdasan buatan dapat membantu organisasi meningkatkan keamanan pengguna akhir dan mendeteksi transaksi berbahaya. 

 

5. Sumber Daya Manusia 

Kecerdasan buatan dapat membantu orang mengurangi tugas yang berulang dan mengoptimalkan sumber daya manusia. Sehingga membantu mengendalikan biaya dalam prosesnya.

 

 

Bagaimana Mengintegrasikan Kecerdasan Buatan Dan Mengembangkan Aplikasi Seluler

 

Langkah-langkah berikut dapat digunakan untuk mengimplementasikan dan mengintegrasikan kecerdasan buatan dalam proyek aplikasi seluler.

 

1. Mengenali Masalah Yang Harus Diselesaikan

Kecerdasan buatan dapat diterapkan pada aplikasi seluler sebagai satu atau lebih fungsi. Namun, disarankan untuk menerapkan kecerdasan buatan sekaligus untuk mencegah kompleksitas dan memanfaatkan sepenuhnya semua keunggulan kecerdasan buatan. 

 

Implementasi bertahap dari kecerdasan buatan dapat meningkatkan kompleksitas. Orang harus mengenali masalah yang perlu diselesaikan dengan menggunakan teknologi kecerdasan buatan dalam aplikasi seluler, dan harus menilai laba atas investasi dan nilai layanan sebelum proses integrasi dimulai.

 

2. Pahami Ekspektasi Kecerdasan Buatan

Tidak ada keraguan bahwa kecerdasan buatan adalah teknologi yang sangat berpengaruh yang tidak diragukan lagi dapat meningkatkan aplikasi yang ada dan membawanya ke tingkat yang baru. Namun, penting untuk memahami potensi kecerdasan buatan dan jenis perbaikan yang dicari darinya. Orang dapat mengevaluasi fungsionalitas aplikasi yang ada dan fokus pada fungsi atau fitur yang dapat ditambahkan ke aplikasi yang diusulkan untuk memanfaatkan kecerdasan buatan. 

 

Organisasi dapat melakukan analisis pasar secara menyeluruh untuk memahami apakah penerapan serupa telah diterapkan di pasar dan layanan apa yang dapat diberikan kepada konsumen. Organisasi harus menganalisis apakah kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pemrosesan gambar dan pengenalan pola benar-benar diperlukan serta manfaat dan laba atas investasi yang diharapkan. Ini adalah langkah dasar untuk menentukan masalah dan ruang lingkup implementasinya.

 

3. Pahami Sifat Data Di Aplikasi Seluler

Data adalah dasar dari kecerdasan buatan dan sangat penting bagi organisasi untuk memahami aliran data. Kecerdasan buatan beroperasi pada data dan mode kerjanya berubah seiring dengan perubahan sifat data dalam aplikasi seluler. Setelah aliran data dievaluasi, penyempurnaan data harus dipertimbangkan. Organisasi harus memastikan bahwa modul kecerdasan buatan menyediakan data yang bersih, informatif dan tidak berulang.

 

5. API Berbasis AI

Ada beberapa API terkait AI di pasaran, tetapi menggunakan API berbasis AI tidak menjamin solusi lengkap berbasis AI. Organisasi harus mencurahkan lebih banyak sumber daya untuk pemodelan data dan aspek terkait kecerdasan buatan lainnya untuk mengembangkan sistem yang benar-benar cerdas.

 

Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Pengembangan Aplikasi Seluler

 

Studi Kelayakan Peningkatan Penggunaan Kecerdasan Buatan Dalam Aplikasi Seluler

Setelah organisasi memiliki prasyarat dasar, maka harus dilakukan uji kelayakan secara menyeluruh. Pengujian ini dapat membantu organisasi memahami apakah penerapan kecerdasan buatan akan meningkatkan pengalaman pengguna akhir dan meningkatkan keterlibatan pengguna. Peningkatan atau migrasi yang berhasil dapat memuaskan pengguna akhir dan menarik lebih banyak pengguna potensial untuk menggunakan aplikasi seluler. Ini perlu dievaluasi di sini. 

 

Jika peningkatan tidak meningkatkan efisiensi dan fungsionalitas aplikasi seluler, tidak perlu mengeluarkan uang dan tenaga untuk ini. Organisasi juga perlu menganalisis apakah sumber daya saat ini dapat memulai dan memberikan implementasi AI yang diharapkan.  Atau apakah organisasi memerlukan sumber daya eksternal untuk meningkatkan kapabilitas. Jika perlu, sikap terbuka harus diadopsi untuk mengadopsi sumber daya baru atau pekerjaan outsourcing ke penyedia layanan.

 

Setelah organisasi mempekerjakan pakar kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, merumuskan strategi implementasi. Menyelesaikan analisis awal dan memahami persyaratan teknisnya. Organisasi tersebut harus mempekerjakan pakar kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin untuk mengembangkan aplikasi. 

 

Yang penting adalah mempercayakan pekerjaan pengembangan kepada penyedia layanan dengan keahlian dan pengalaman kecerdasan buatan. Kemudian hanya organisasi yang dapat mewujudkan produk yang diinginkannya. Tim pengembangan harus terdiri dari konsultan perangkat lunak, perancang dan ahli kecerdasan buatan. 

 

Serta sumber daya manajemen proyek yang dapat membantu organisasi merumuskan strategi proyek dan melaksanakan pekerjaan sesuai dengan rencana yang ditentukan. Mereka harus melakukan analisis perilaku pengguna, ekspektasi aplikasi dan tingkat personalisasi yang diperlukan. Berikut hal-hal yang perlu diperhatikan.

 

1. Integrasi Dan Keamanan Data

Memiliki model organisasi data yang pasti sangat penting. Organisasi harus memastikan pengelolaan yang tepat atas data yang ada. Pengelolaan yang tidak tepat dapat memengaruhi efisiensi dan efektivitas penyebaran kecerdasan buatan. Penting untuk fokus pada kumpulan data dan database serta strukturnya.  Baca Kecerdasan Buatan Dan Keamanan Dunia Internet Bagai Pedang Bermata Dua

 

Data yang terstruktur dengan baik dan terorganisir dengan baik serta integrasinya akan meningkatkan kinerja aplikasi dan memastikan hasil yang lebih berkualitas. Keamanan data adalah aspek penting lainnya dan harus diberi prioritas. Organisasi perlu mengadopsi strategi yang tepat untuk mengintegrasikan standar keamanan. Sehingga aplikasi memiliki kemampuan untuk menahan serangan dunia maya dan keamanan yang memadai untuk memenuhi tantangan keamanan.

 

2. Tahap Implementasi

Setelah semua analisis yang diperlukan dan tugas lainnya diselesaikan. Organisasi dapat melanjutkan pekerjaan pengembangan. Sebelum memperkenalkan lingkungan waktu nyata, penting untuk menguji dan menerapkan hasil penerapan ini dengan cermat. Disarankan untuk menggunakan sistem analisis kuat yang sesuai sebelum mengintegrasikan fungsi kecerdasan buatan ke dalam aplikasi seluler yang diusulkan. Ini akan membantu organisasi menganalisis pro dan kontra integrasi kecerdasan buatan dan membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik di masa depan.

 

3. Menggunakan Teknologi Bantuan Yang Benar

Organisasi harus memilih teknologi dan perangkat yang tepat untuk mengembangkan solusi digital yang dibutuhkan. Untuk menjaga konsistensi aplikasi seluler organisasi, layanan komputasi, infrastruktur komputasi awan, penyimpanan data,  layer pengembangan, basis data, perangkat lunak cadangan, alat keamanan, dan solusi pengoptimalan lainnya harus andal, kuat, dan tahan terhadap pengujian di masa mendatang. Jika teknologi dan perangkat yang tepat tidak dipilih, aplikasi yang diadopsi oleh organisasi akan berdampak buruk pada kinerja.

 

Baca juga : Tantangan Keamanan Cloud Computing Dan Solusinya

 

4. Mengaktifkan Indikator Untuk Mengevaluasi Efektivitas Integrasi Kecerdasan Buatan

Mengevaluasi kinerja integrasi kecerdasan buatan memang merupakan tugas penting. Kinerja hanya dapat dievaluasi setelah organisasi memiliki metrik yang sesuai. Organisasi dapat meninjau dan mengevaluasi kinerja integrasi kecerdasan buatan berdasarkan indikator dan membuat keputusan yang tepat bila diperlukan.

 

5. Dapatkan Bantuan Dari Data Scientist

Ilmu data dapat membantu mengatur dan meningkatkan data dan memenuhi persyaratan manajemen datanya. Data memainkan peran paling penting dalam penerapan kecerdasan buatan, dan organisasi membutuhkan keahlian yang tepat untuk memenuhi persyaratan ini.

 

6. Perluasan Data

Augmentasi data dapat membantu pengembang mengelola keragaman data tanpa mengumpulkan data baru. Beberapa teknik peningkatan data seperti padding, flipping dan trimming dapat digunakan untuk jaringan neural besar yang memproses berbagai data. Organisasi harus cukup siap dalam sistem untuk memastikan operasi normal dalam berbagai data dan lingkungan.

 

Alat yang bisa digunakan Untuk Pengembangan Kecerdasan Buatan Pada Aplikasi Seluler

Organisasi dapat menggunakan alat berikut dalam proyek aplikasi seluler untuk mengimplementasikan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam aplikasi seluler.

 

Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Pengembangan Aplikasi Seluler

 

1. IBM Watson 

Membantu organisasi mengembangkan dan melatih model kecerdasan buatan. Menyediakan fungsi untuk mempersiapkan dan menganalisis data dalam lingkungan terintegrasi.

 

2. TensorFlow

Platform open source untuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Menyediakan ekosistem sumber daya yang fleksibel yang dapat membantu pengembang membangun aplikasi seluler berdasarkan kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin.

 

3. Azure 

Layanan komputasi awan dan kecerdasan buatan yang memungkinkan organisasi membangun dan menerapkan model dan solusi kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin.

 

4. API.ai 

Gunakan kecerdasan buatan atau algoritma pembelajaran mesin untuk mengevaluasi dan mencocokkan kebutuhan pengguna. Membantu organisasi mengembangkan kecerdasan buatan dinamis atau model pembelajaran mesin yang sesuai.

 

5. Clarifai

Platform perusahaan untuk kecerdasan buatan yang menggunakan pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk memahami teks, gambar dan video.

 

6. WIT.ai

Framework bot chat Facebook dan antarmuka bahasa alami. Pengembang dapat menggunakan fungsi pemrosesan bahasa aslinya untuk mengubah kalimat menjadi data terstruktur.

 

7. Amazon AI

Menyediakan berbagai layanan kecerdasan buatan untuk menyediakan layanan cerdas untuk aplikasi organisasi. Layanan kecerdasan buatannya dapat dengan mudah diintegrasikan dengan aplikasi organisasi untuk memecahkan masalah yang kompleks.

 

 

Dampak Kecerdasan Buatan Bagi Kehidupan Manusia

Kecerdasan buatan pernah dianggap sebagai salah satu teknologi paling kompleks. Namun, kini sudah menjadi bagian dari keseharian masyarakat bahkan tanpa disadari keberadaannya. Dalam statistik, mereka akan menunjukkan kepada orang-orang popularitas kecerdasan buatan dan dampak potensial pada kehidupan orang-orang. Baca 7 Kecerdasan Buatan Yang Perlu Diwaspadai Manusia

 

Menurut firma riset pasar MarketsandMarkets, industri kecerdasan buatan dapat menjadi industri senilai $ 190 miliar pada tahun 2025. Menurut survei yang dilakukan oleh lembaga riset terkenal IDC. Pada tahun 2021, pengeluaran global untuk kecerdasan buatan bisa mencapai 57,6 miliar dolar AS. Sebuah laporan survei yang dirilis oleh DC pada tahun 2019 menunjukkan bahwa lebih dari 40% rencana transformasi digital menggunakan kecerdasan buatan sebagai teknologi pendukung. 

 

DC memperkirakan bahwa pada tahun 2021, 75% aplikasi bisnis akan menggunakan kecerdasan buatan sampai batas tertentu. Lebih dari 80% pemimpin teknologi dan bisnis mengatakan bahwa kecerdasan buatan akan membantu mereka meningkatkan produktivitas dan menciptakan jutaan pekerjaan. Lebih dari 80% pakar pemasaran percaya bahwa perangkat lunak chatbot telah sepenuhnya mengubah pengalaman konsumen, dan mereka berencana untuk mengadopsi alat tersebut pada tahun 2020. Laporan survei Gartner menunjukkan bahwa pada tahun 2020, lebih dari 40% aplikasi seluler akan didukung oleh jaringan saraf berbasis cloud.

 

 

Kesimpulan

Tujuan utama dari menerapkan kecerdasan buatan adalah untuk membuat jaringan dan perangkat komputer lebih pintar dan untuk memastikan bahwa mereka saling berkoordinasi dengan cara yang terbaik. Ini memberikan cara bagi organisasi untuk meningkatkan aktivitas manusia. Dengan perkembangan kecerdasan buatan dan teknologi terkait, pekerjaan dan kehidupan manusia akan membawa perubahan revolusioner.

 

Menerapkan kecerdasan buatan dalam aplikasi bisnis dapat menguntungkan organisasi dalam banyak hal. Paling tidak, ini dapat membantu organisasi memahami perilaku pengguna akhir dan menyediakan fitur pencarian, pemasaran digital dan personalisasi yang lebih baik. Munculnya blockchain dan cryptocurrency mengharuskan bank dan lembaga keuangan untuk menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk memahami perilaku pengguna dan meningkatkan keamanan.

 

Labkom99 dalam artikel ini  bagaimana cara Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Pengembangan Aplikasi Seluler. Menjelaskan pentingnya kecerdasan buatan dan memberikan beberapa tips berguna untuk menjelaskan integrasi kecerdasan buatan ke dalam aplikasi seluler organisasi dan peran apa yang dapat dimainkan kecerdasan buatan dalam aplikasi seluler. Harapan dapat membantu organisasi menentukan cara yang tepat untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan dengan aplikasi seluler mereka.

Related posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *