Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Pengembangan Aplikasi Seluler

Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Pengembangan Aplikasi Seluler
Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Pengembangan Aplikasi Seluler

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

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.

Read More

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.

Menerapkan 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. Menerapkan Kecerdasan Buatan Untuk 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.

Related posts

Leave a Reply

Your email address will not be published.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