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人工智能是应用程序开发行业中最大的趋势之一。人工智能正在通过移动应用程序慢慢渗透到我们的日常活动中，无论是教育，生产，医学还是经济学。这是在移动应用程序中使用人工智能的方法。随着技术的发展，人工智能的麻烦和复杂性正在减少，功能的易用性也在增加移动应用程序中的人工智能就是这种技术创新之一，它在最近已经出现。这款移动应用没有任何细微差别即可集成，因为它们具有趋势功能，并且AI越来越受欢迎。
人工智能市场处于非常好的位置，并且在未来几年中将会蓬勃发展。统计数据清楚地揭示了这一点。这只是领先的移动程序开发机构更新其技能和程序，并为其配备AI程序员和AI启用程序的重要因素之一。AI之所以受到人们的青睐有很多原因。它使技术巨头和用户受益。
人工智能提供的好处
1.神经网络
关于AI的有趣事物包括机器学习。机器学习在诸如呼叫或语音合成，汽车，航空航天，金融市场（例如财产评估，抵押，信用咨询）和军队使用（例如对标志，图像和自动驾驶仪）的使用等技术中得到了广泛的应用。
这些功能中的每一个都可以通过神经网络轻松实现。神经网络或我们通常称为机器学习的网络如今已经存在并被所有人使用。
以下是机器学习的一些常见用法：
一旦我们起草了电子邮件，便会自动进行语音识别和电子邮件分类。
在银行业中，自动测试阅读器，自动语音识别和签名认证系统是神经网络的结果。
自动面部检测并聚焦于电子相机。
此外，谷歌和微软都已经通过神经网络更新了他们的翻译程序。他们已经发布了适用于iOS和Android的新的基于AI的离线语言翻译器程序。
使用脱机功能，神经网络算法已被证明是有效的消费者。
2.了解用户的行为模式
当机器学习和自然语言处理系统结合在一起时，它会根据消费者的喜好提供逼真的交互。根据用户的喜好，技术可能会研究用户的行为及其蓝图，以向他们提供他们正在寻找的确切信息。
通过移动应用程序的此功能，可以为用户提供非常个性化的体验。
Netflix只是采用了此功能以监视和收集用户数据的最受欢迎的程序之一。根据这些信息，他们提供了内容推荐。移动程序用户当然喜欢获得所需的一切而无需寻找它。
3.提供对话式用户界面
对话UI属性是增加交流的绝佳选择。它提供了按个别条件与计算机进行交互的自由。语音识别并不是一个真正的新主意，但会话用户界面也使交流更加紧密。
通常，财务和管理程序会集成此技术，并通过文本或语音消息与客户进行社交。
甚至AI技术也可以评估义务，账目，支出以及许多可能向消费者提供最有效货币建议的方法。
4.提供自动推理
为了提高生产力，这是可用于移动应用程序的重要AI技术之一。应对这种情况的最佳案例是Uber。
优步（Uber）的出租车预订程序正在使用自动调整来获取最接近的路线，以使用户更快地落到目的地。
自动推理从所有乘坐出租车前往相似路线并从游览中了解的出租车司机收集数据。
5.快速完成单调的任务
在工作中重复执行非常相同的任务真的很乏味和沮丧。好吧，有了人工智能，这些沉闷的任务就可以轻松，快速地完成。重复执行完全相同的任务会浪费想象力，浪费资源和时间。
当人工智能进入这些工作时，用户有足够的时间来花费时间做一些革命性的事情，并解决一些实时问题。
6.准确性和完善性
人工智能是获得准确，完美的快速输出的最佳方法之一。在实施人工智能的每个部门中，出错的可能性都较小。较小的数值误差会造成巨大的灾难。使用AI可以解决此类错误并
移动应用中使用的8大AI技术
1.语音识别技术
在移动应用中最流行的AI技术，该语音管理系统，是语言识别。
只需对Siri和Cortana进行很好的说明，它们就可以将各种语言刷新并解码为计算机可以理解的格式。
许多移动程序开发公司都将此功能集成到其程序中，并使其与所有最新的AI趋势兼容。
2.聊天机器人
在开发业务程序时，这种人工智能属性非常有用。它可以帮助企业与填写反馈表或在查看反馈的同时询问企业的个人进行互动。
聊天机器人将成为您企业回答用户问题的数字助手。拥有数字助理的热门企业包括Apple，Amazon，Artificialoption，Google，IBM，CreativeVirtual，Microsoft，suit等。
3.自然语言技术
如果您想开发一个用于客户帮助的应用程序，那么自然语言技术就是您可以整合的AI技术。
用于生成报告和市场推荐的程序需要将此AI技术纳入其移动程序。
4.机器学习
它是大多数程序中最流行的AI技术之一。对于公司而言，使用具有机器学习功能的程序至关重要。
机器学习技术对于分类和预测非常有帮助。因此，如果您的业务涉及预测，那么购买基于ML的程序会很有帮助。
5.生物识别
生物识别技术是一种AI技术，可以解释，分析和跟踪人类行为。它可以识别身体的物理因素，构造，形状和尺寸。
生物识别AI技术还可以理解语音，手势管理和感觉识别。生物识别技术主要用于研究和营销。
6.情绪识别
人工智能提供了另一种引人入胜的技术，可以读取人类面部表情。情感识别技术利用高级图像处理或声音信息进行情感识别。
这样可以通过语音语调和微妙的语言符号来捕捉人类的感知。这项技术在初创企业中非常受欢迎。
7.图像识别
图片识别是移动应用程序开发的绝佳补充。图像识别技术取决于发现电子图片或电影中任何项目的过程。
该技术还定义了车牌，评估客户以他们自己的脸来检查消费者，并分析疾病。
8.文字识别
这也称为自然语言处理，它使用户可以在新闻，搜索引擎和结构纯文本中找到所需的所有相关信息。目前，该技术应用于欺诈检测系统和安全性。
如何在移动应用中使用人工智能？
您将需要确定自己的应用程序所需的AI技术或属性。以下是将AI集成到移动应用程序中的几种方法。
最大化移动程序的搜索过程。
集成程序中的声音或视频识别。
用于研究程序用户的行为模式。
做一个受过良好教育和友好的电子助手。
人工智能为应用程序开发铺平了道路。它不会很快到任何地方。因此，如果您要开发一个新的应用程序，则最好为其配备人工智能。
这是吸引新用户并保持现有用户参与度的最佳方法。它跟踪用户的行为，并为他们提供个性化的体验。
工商网监
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