Как создать искусственный интеллект для андроид

Искусственный интеллект на Андроид на русском: 5 лучших приложений

Еще каких-нибудь 9-10 лет назад искусственный интеллект на Анд ро ид — это был предел мечтаний. Да и вообще вопрос об искусственном интеллекте многих бы в то время поставил в ступор.

Но мы, современники, уже знаем многое об ИИ, даже если не работаем в сфере IT. Почему? Да потому что в руках многих из нас сейчас можно увидеть современный смартфон, внутри которого есть функции, построенные на искусственном интеллекте. И если вы не знали , что это именно искусственный интеллект, то сейчас узнаете.

Искусственный интеллект на Андроид и других мобильных ОС

ИИ для Андроид часто используется для распознавания каких-либо объектов на изображениях и не только. Типичным примером такого использования нейросети явля ю тся:

Приложения для камеры, которые могут идентифицировать объект или происходящую сцену. При определении предмета в некоторых приложениях выдается информация об этом предмете из Википедии. При идентификации сцен часто возможна автоподстройка оптимальных настроек: свет, яркость, цвет и т. д.

Всем знакомое распознавание лица владельца смартфона — это т ож е искусственный интеллект на Андроид. Сам процесс происходит таким образом: вас фотографирует фронтальная камера , и потом ваш снимок ИИ сравнивает с имеющимся вашим изображением по нескольким ключевым точкам. Если вы «похожи» на свое изображение, то вам разблокируется телефон, если нет — тогда вы введете пароль вручную. А при этом система «внесет» изменения вашей внешности для будущей разблокировки ; это актуально, если вы начали носить очки, усы, бороду и др.

Распознавание речи. Всем известный «Окей , Гугл!» — это тоже ИИ для Андроид.

Онлайн — переводчики, тот же Google Translate Online. Или другие приложения, способные в онлайн — режиме переводить вашу речь или текст.

Помимо этого , еще есть более «тонкие» устанавливаемые приложения для определения движения объектов онлайн, распознавания жестов, автоматической настройки звука, дополненной реальности, систем навигации и др.

Помимо «видимых» моментов в вашем смартфоне, ИИ применяется для внутренней оптимизации производительности телефона. К примеру, когда вы читаете новости или просто слушаете музыку , телефону не нужно задействовать все свои ресурсы, тогда ИИ для этой работы включает несколько низкопроизводительных, но энергосберегающих ядер смартфона. Ну а если вы решили поиграть в какую-то игрушку, то ИИ может задействовать высокопроизводительные ядра смартфона, которые более требовательны к энергоресурсам.

Первое внедрение искусственного интеллекта непосредственно в систему смартфона на Андроид осуществила компания Huawei в 2017 году. С тех пор это стало нормой для современных смартфонов.

Перспективы внедрения искусственного интеллекта в смартфоны просто огромны, многие гиганты телефонной индустрии лишь понемногу приоткрывают «завесу». К примеру , в скором будущем будет внедрено такое свойство:

Фронтальная камера будет проводить постоянный анализ лица своего владельца, чтобы понимать его состояние, настроение и считывать эмоции. Далее на основе этих данных какой-нибудь помощник будет давать рекомендации, что и как лучше сделать, чтобы улучшить состояние владельца.

Это будет в будущем, а пока давайте посмотрим на 5 самых интересных приложений для Андроид, которые используют искусственный интеллект.

Приложения на основе ИИ для Андроид

Предлагаем посмотреть ТОП-5 интересных приложений для Андроид, которые используют ИИ:

JAESA. Это электронная женщина в вашем смартфоне за небольшие деньги. Она умеет: размышлять, выслушивать, давать советы, оказывать помощь при работе со смартфоном, а также самообучаться. Помимо этого , она способна делать простые вещи: отслеживать календарь, контролировать подключение по Wi — Fi или Bluetooth , переводить текст на нужный язык и др.

Moments. Тем , кто любит делать по пар е сотен фото в день, а потом выбирать , какие из них лучшие, эта программа очень пригоди тся . Она способна выбрать лучшие фотографии из всех сделанных, также она может отослать их вашим друзьям или опубликовать в Фейсбуке. Помимо этого , она способна распознавать лица на фото. К примеру, вы можете задать фото знакомого человека, а программа отберет все фото, где изображен этот человек.

Pic ai. Программа с ИИ для А ндро и д-камеры. Она способна распознать объекты и легко различает происходящую сцену, поэтому может предложить лучшие из возможных настроек съемки.

Musixmatch. Если вы любите слушать музыку и заучивать песни, то это приложение может вам помочь. Это плеер, который способен найти тексты к песням, которые он проигрывает. Если нужно, то он переведет вам текст песни с иностранного языка. Людям, которые играли в казино со смартфона или планшета через браузер, использование отдельного приложения способно существенно облегчить жизнь. Поэтому, если не хочешь расставаться со своим любимым гаджетом, и иметь доступ с любого устройства, переходи в онлайн казино пин ап и наслаждайся круглосуточным доступом к лучшим игровым слотам и оперативным выводом денег. В казино Пин Ап существуют определенные лимиты на денежные выплаты, ознакомиться с ними можно в тематическом разделе.

AM droid. Отследите свой сон. Это «умный» будильник, который не только точно вас разбудит, но и подскажет, что вам пора ложиться спать, чтобы вы успели выспаться.

Заключение

Искусственный интеллект , на самом деле , уже очень плотно зашел в наши Андроид- смартфоны. Приложений, которые используют нейросеть , уже очень много. В обозримом будущем приложений без нейросети просто не будет. ИИ плотно займет свою нишу , хотим мы этого или нет.

Мы будем очень благодарны

если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.

Источник

5 лучших приложений искусственного интеллекта для вашего телефона Android

В последнее время Samsung предоставляет услуги голосовой связи на основе искусственного интеллекта, которые его клиенты могут использовать во всех устройствах и продуктах Samsung, от смартфонов до телевизоров до стиральных машин.

Samsung является ведущим мировым производителем смартфонов на базе бесплатного программного обеспечения для Android от Google. Одним из основных флагманских устройств Samsung в этом году стал смартфон Galaxy S8, который оснастили искусственным интеллектом (ИИ). Об этом представители компании и приобретенного ею стартапа Viv объявили на пресс-конференции в Сеуле.

В этом обзоре мы рассмотрим некоторые приложения для телефонов Android, которые представляют собой искусственный интеллект (ИИ).

Использование искусственного интеллекта растет. Искусственный интеллект может сделать нашу жизнь лучше и легче. Вот список лучших приложений для искусственного интеллекта, которые вы можете использовать на своем смартфоне Android.

Мы все знаем, что использование искусственного интеллекта растет. ИИ может сделать нашу жизнь лучше и легче. В настоящее время традиционное использование ИИ покоится в голографических интеллектуальных приложениях, которые пытаются действовать в качестве помощника на мобильных телефонах.

Виртуальный помощник может выполнять несколько задач, которые могут сэкономить ваше драгоценное время, например, получить котировки, отправка сообщений, составления расписания, написания электронной почты и т. д. Здесь мы собираемся поделиться списком лучших AI-приложений, которые вы можете использовать на своем смартфоне Android.

Robin – голосовой помощник с ИИ

Робин — ваш голосовой помощник на дороге, прочитает вам текстовые сообщения, местную информацию, навигацию по GPS и даже шутки. Кроме того, у нее больше индивидуальности, чем у других продуктов для обработки голоса, помощников, чатов или ботов. Робин дает вашему смартфону более умный характер.

Google Allo

Google Allo — это приложение для смарт-сообщений, которое помогает вам больше говорить и делать больше. Лучшая часть этого приложения — это легко поможет вам в решении ваших задач. Это приложение не только отвечает на ваши запросы, оно может даже шутить.

Cortana – голосовой ассистент с ИИ

Cortana — известное приложение среди всех пользователей Windows. Приложение, которое ранее было доступно на Windows Phone, теперь доступно на Android. Вы можете использовать Cortana для отправки электронных писем, поиска нужных продуктов в Интернете.

HOUND — голосовой поиск и помощник

Hound — лучший способ поиска по вашему голосу. Самый быстрый и простой способ получить информацию, развлечения и услуги связи, которые вы хотите, Hound построен для вашей занятой жизни, позволяя вам получить то, что вам нужно, и двигаться дальше. Это приложение похоже на голосовой поиск Google.

Recent News

Recent — это приложение для смарт-новостей, которое предоставляет ваши новости. Оно основано на искусственном интеллекте, который изучает ваши интересы, предлагает соответствующие статьи и предлагает темы, которые вы, возможно, захотите прочитать. Это быстрый и лучший способ оставаться в курсе тем, которые вы любите.

Как мы уже говорили, искусственный интеллект — это умный и эффективный способ сэкономить ваше драгоценное время и поможет вам быть продуктивным на всем пути. Эти приложения помогут вам изучить потенциал искусственного интеллекта.

Так что ты думаешь об этом? Поделитесь своими взглядами в поле комментариев ниже.

Источник

Выводим нейронную сеть в продакшин для Android приложения

Написав нейронную, сеть которая делает какую-то очередную красивую штуку, разработчик задумывается как превратить её в удобный инструмент и впоследствии коммерциализировать. Для того чтобы сеть, созданная чтобы упростить жизнь домохозяйкам, была востребована, её нужно упаковать в удобное и простое в использовании пользовательское приложение. Иначе, домохозяйки при виде командной строки и чёрного экрана терминала упадут в обморок. Для коммерциализации приложения и этого мало: требуется создание каналов коммуникаций (сайт, страницы в соц. сетях), площадок для обсуждений (форумы, группы в соц. сетях), позитивного имиджа (статьи на тематических ресурсах, доклады).

В этой статье рассмотрим, как упаковать нейронную сеть для приложения под Android. Проделав этот пусть хочется поделиться знанием мест, где лежит множество подводных камней. Надеюсь, этот материал сэкономит время тому, кто будет заниматься этой же самой задачей.
В качестве пререквезита для дальнейшего использования материала предположим, что у вас уже есть сеть на Keras и мобильное приложение для Android. На Хабре есть прекрасные статьи, как их писать:

• Как обойти капчу: нейросеть на Tensorflow,Keras,python v числовая зашумленная капча
• Создаём развивающее приложение при помощи Android Studio

Упаковать весь пройденный путь в одну статью не получится: это несколько месяцев разработки. Поэтому, это будет цикл из нескольких статей. В этой статье я приведу обзор возможностей для архитектур интеграции Android-приложения и нейронной сети, опишу их сильные и слабые стороны. В следующих статьях я подробно разберу варианты архитектур, приведу код для вызова нейронной сети для получения прогноза.

В проекте, который мне посчастливилось реализовать, я использовал Android Studio и Java, а также сеть на keras и python. Для того чтобы осуществить грамотно экспорт сети пришлось глубоко окунуться в tensorflow. В этой статье я также буду основываться на этих технологиях.
Помимо Android приложения, построение пользовательского уровня для нейронной сети возможно следующими способами:

• сайт на популярной CMS или движке таком как Django, Flask, ASP.
• приложение для мобильного телефона или планшета не Android, например Apple.
• десктоп приложение для Windwos или Unix
• Web сервис – только для машинного интерфейса
• приложение для средств VR и дополненной реальности – скоро это направление станет мейнстримом
• приложение для менее-распространённых платформ (например для телевизора)
• приложение для пром. использования (для станков)

Возможные архитектуры для Android приложения с нейронной сетью
Возможности интеграции Android приложения и нейронной сети по истине велики. Ниже приведена диаграмма, на которой приведены известные автору способы интеграции нейронной сети в приложение.

Как видим, есть два основных пути интеграции:

1. Сеть внутри приложения
2. Сеть на сервере

У каждого способа есть свои сильные и слабые стороны, а также серьёзные ограничения.

при выборе технологии, необходимо прежде всего учитывать её ограничения

Если ограничения не учитывать, может оказаться что работа была проделана зря. Выбрав дешёвый путь, можно упереться в не расширяемое ограничение, получив перспективу всё переделывать.

Желание сэкономить на серверах, например, может привести к итоговому удорожанию за счёт стоимости рабочего времени разработки и позднему выходу на рынок. Например, в моём случае, пока я исследовал как интегрировать сеть внутрь приложения без сервера из экономии (проект то некоммерческий!), вышла сеть iCassava.

Не то чтобы эта сеть была конкурентом, скорее даже наоборот — она разогреет рынок, но, всё же, пальма первенства утеряна. В индустрии ИИ развитие происходит крайне быстро, пока вы всего неделю ковыряетесь с какой-то строчкой кода, кто-то уже может занять ваше место на рынке.

Размещение сети внутри приложения

Сильными и очень привлекательными сторонами при размещении сети внутри приложения являются:

• бесплатность – не надо платить за облако, администрировать и т.д.
• скорость отклика (нет запроса по сети)
• возможность работать там, где сети нет

Ограничением же для размещения сети внутри приложения является память. При чём как оперативная память целевого устройства, так и размер приложения.

внедрение в приложение 1-й сети получающее на вход изображение 100*100, приложение падало по причине нехватки ОЗУ.

Не то чтобы оно постоянно падало, но, если на телефоне запущены соц. сети, браузер, е-мейл клиент и т.д. что встречается крайне часто, приложение могло упасть совершенно непредсказуемо. При том сама сеть могла работать, но сделать новую фотку уже не получается.
Польстившись на бесплатность вычислений, внедрив в приложение все 3-х сети с хорошим входным вектором, объём дистрибутива достиг 1гб. Для мобильного устройства это недопустимо.
Это даже будет работать, но пользователь качнёт его случайно по платному каналу и напишет отзыв в отзовик поставив 2 балла из 5, после чего других пользователей у вас не будет.
В случае проекта, на борту приложения осталась всё же сеть первичной классификации, получающая на вход изображение 48*48 пикселей. Она работала мгновенно, бесплатно, занимает 10 мб. Но она почти не на что не способна.

К сожалению, экспорт модели в С++ не был мной достаточно изучен в связи с тем что эта возможность требует слишком много времени на её разработку. В теории, всё должно быть очень хорошо: в С++ вы можете управлять памятью как вам угодно и т.д. Но по времени разработки это ад. Для реализации моего проекта у меня просто не было столько времени, и так подобный проект вышел у другой организации раньше, чем у меня, а если я буду несколько недель разбираться с С++, писать эффективное управление памятью, а потом как интегрировать код С++ в Java, я точно опоздаю в рынок.

Размещение сети на серверах и/или в облаках

Самой главной сильной стороной расположения сети на сервере является преодоление ограничения, связанного с памятью и размерами приложения клиентской части. Сейчас для серьёзно сети альтернативы просто нет. Может быть, для десктопного решения и можно сеть внедрять внутрь, но для мобильного решения внутрь можно внедрять только слабосильную сетку.

Недостатками серверного решения являются:

• доступ по сети: пока 5G не внедрено повсеместно, могут быть задержки.
• есть много мест, где сети нет вообще. И это не только там, куда вы ходите в тур. поход. Ещё на этапе заброски, например, в сторону Эльбруса, выехав из Краснодара, вы столкнётесь с проблемой, что сеть там в целом есть, но скачать нельзя ничего.
• сервер платный. Для корп. сектора — это не деньги. Однако, если вы студент и пишите диплом, а на ваш диплом могут зайти миллионы, вы задумаетесь.

К сожалению, как описано выше, альтернатив, в большинстве случаев, нет: если сеть умещается в память, то размещайте её в памяти. Если же нет, то иное невозможно.
Для серверов и облачных решений есть несколько технологий размещения нейросети: вы можете арендовать сервер или воспользоваться каким-то встроенным сервисом выполнения сетей.

Преимущества и недостатки решений можно перечислить и суммировать быстро по шкале Автономность * Стоимость. Чем выше автономность, тем выше стоимость решения в особенности стоимость администрирования решения. Размещая сеть на сервисе выполнения сети вы делаете это почти мгновенно: нажимаете мышью кнопку «загрузить» и сеть уже там. Но вы зависите от поставщика.

Архитектура на основе Docker

Самое популярное на сегодняшний день решение. Сочетает в себе относительную простоту настройки, лёгкость деплоймента. Если есть деньги (это не ваш диплом), то в целом не дорого. Docker можно разместить в облаке или купить целый VDS, поставить на нём всё самому.
Преимуществом решения является наивысшая стабильность, зрелость технологии, переносимость на другие решения. Недостатком является то, что, когда ваша сеть простаивает, она всё равно потребляет память и процессорную мощность, вы за это платите облаку. Вместо того чтобы жить на 256мб, сети нужны гигабайты. Ну и вы это всё хозяйство поддерживаете.

Изучая Docker задаёшься вопросом: когда же сделают полноценный способ выполнения сетей, чтобы не надо было знакомиться с непонятно чем. Автор статьи избалован фирмой Microsoft, я привык что у программы есть какие-то окошки где вы можете задать основные параметры. Классно, если у вас есть лишняя неделя разбираться с особенностями командной строки, или вы вообще специализируетесь на одной технологии и готовы спать с докером ночью. Если же вам приходится сегодня работать с Аэрокосмическими технологиями, потом с Oracle, иногда с Drupal, заняться стратегическим маркетингом и фандрайзингом, вы ищете более лёгкой жизни.

Архитектура на основе Google AI Platform

Не знаю, как это работает на Google AI Platform, но там есть кнопка «Загрузить сеть», нажав на которую и выбрав файл, вы получаете полнофункциональное решение. Вам не надо ставить Docker, платить за VDS, оно как-то там само исполняется и, сдаётся мне, гораздо эффективнее использует память для системы в целом: система вряд ли держит отдельную виртуальную машину для каждой сети, выделяет ЦП только когда надо.

Технология пока не зрелая. Она официально почти что “beta” или только вышла из “beta”. Редко но бывают глюки неясного свойства. Особенно проблематичны задержки после длительного неиспользования: видимо сеть как-то кэшируется и если она ушла из кеша то вернуть её туда занимает несколько минут.

Google ограничивает размер модели 250 МБ. В целом, если их попросить, они могут расширить этот лимит. Но по умолчанию это ограничение есть. Для меня это стало проблемой: моя сеть занимала ровно 253 мб. Пришлось подсократить кол-во нейронов в dence слое, как раз.

В моём решение был создан промежуточный уровень на Google cloud functions (аналог flask), которые принимали REST вызовы. Однако это совершенно не оптимально:

• tensorflow позволяет указывать внутри модели обслуживающую функцию. Более детально можно разобраться изучив детали класса tf.estimator.
• GRPC вызовы эффективнее вызовов REST по объёму передаваемых данных.

То, что описано выше, мне предстоит реализовать в недалёком будущем.

Архитектура на основе Flask

На диаграмме выше осталась нераскрытой возможность использования Flask и поднятия сети прямо в нём. На flask обычно пишутся прокси к Tf Serving, но, имея полноценный питон, можно загрузить keras модель прямо в нём. Для промышленного использования, такой вариант самый прожорливый и медленный. Вы же не знаете заранее сколько у вас будет пользователей?

До появления Google Ai Platform, где загрузка модели делается щелчком мыши, это был хороший способ для быстрого создания рабочего прототипа. Если вы хотите демонстрировать приложение на лэптопе, это почти идеально: быстро, вы всё контролируете.

Источник