AI Software Development Services
100+ Spokojených a šťastných klientů, kterým jsme sloužili po celém světě.
Co děláme
Rozvíjejte své podnikání a zároveň rozvíjejte svou datovou krajinu s najímáním konzultantů pro vývoj softwaru s umělou inteligencí
Rostoucí objem dat a jejich složitost lze zjednodušit pomocí Tableau – sady pro business intelligence a vizuální analýzu dat, která pomáhá firmám a lidem činit informovaná rozhodnutí. Vývoj softwaru s umělou inteligencí s námi pro správu dat, hloubkovou analýzu a efektivní vizuální prezentaci, které jsou rychlé, pohodlné a zaměřené na výsledky, aby se vytvořila datová kultura a podnítily změny. S našimi vývojáři Tableau proměňte své datové poznatky v akce založené na hodnotě.
.
Služby vývoje softwaru s umělou inteligencí od devstudio360
Konzultace v oblasti softwaru s umělou inteligencí
Můžeme vám navrhnout koncept softwaru s umělou inteligencí, pomoci s výběrem vhodných modelů strojového učení (ML) a navrhnout škálovatelnou a vysoce výkonnou architekturu řešení. Naši odborníci radí s výběrem technologického balíčku, plánováním vývoje, snižováním celkových nákladů na vlastnictví (TCO), trénováním modelů, dodržováním předpisů a mnoha dalšími aspekty.
Komplexní vývoj softwaru s umělou inteligencí
Naši odborníci dokáží vytvořit software s umělou inteligencí jakékoli složitosti, od jednoduchých nástrojů běžících na open-source modelech umělé inteligence až po inovativní systémy poháněné proprietárními enginy strojového učení. Abychom ověřili proveditelnost řešení a vyhnuli se zbytečným rizikům, můžeme začít s testováním konceptu neboli MVP.
Přidání umělé inteligence do stávajícího softwaru
Analyzujeme váš stávající software a IT infrastrukturu a navrhneme cenově efektivní a bezpečný způsob zavedení umělé inteligence. Můžeme vám poskytnout poradenství s výběrem modelu strojového učení, školením, testováním a integrací nebo se postarat o celý proces vývoje vašeho softwaru s funkcemi umělé inteligence.
Návrh a školení modelů umělé inteligence/strojového učení
>Naši datoví vědci dokáží navrhnout a natrénovat proprietární modely umělé inteligence, včetně sítí hlubokého učení (CNN, RNN, GAN), pro různé úkoly od generování obsahu až po zpracování přirozeného jazyka a rozpoznávání obrázků. Naše modely strojového učení stabilně dosahují 95% přesnosti.
Řešení a schopnosti umělé inteligence, které vytváříme
Jako společnost zabývající se vývojem softwaru pro umělou inteligenci s praktickými zkušenostmi ve více než 30 odvětvích přizpůsobujeme řešení umělé inteligence jedinečným potřebám každé oblasti, včetně zdravotnictví, BFSI, výroby, maloobchodu a elektronického obchodování, reklamy, profesionálních služeb a dalších.
Zákaznický servis
- Virtuální agenti zákaznické podpory a chatboti poskytující pomoc specifickou pro daný obor (např. s plánováním návštěv lékaře, podáváním žádostí o pojistné události, podáváním žádostí o úvěr).
- Převod řeči na text a textu na řeč.
- Doporučení založená na umělé inteligenci ohledně optimálních akcí pro lidské agenty.
Asistentní pracovníci s umělou inteligencí zaměření na dané odvětví
Specializovaní asistenti založení na generativních modelech umělé inteligence, jako je GPT-4, mohou vyniknout v různých odvětvích, včetně:
- Zdravotnictví (virtuální průvodci fyzioterapií, písaři s umělou inteligencí).
- Vzdělávání (personalizovaní plánovači studia, virtuální lektoři).
- Digitální reklama a marketing (generátory reklamního obsahu, správci sociálních médií).
- BFSI (virtuální hypoteční poradci, obchodníci s umělou inteligencí).
- Hraní her (realistické NPC postavy, adaptivní virtuální soupeři).
Diagnostika, léčba a lékařské zobrazování
- Asistence umělé inteligence pro správu elektronických zdravotních záznamů (např. rozpoznávání řeči, shrnutí schůzek, inteligentní návrhy pro zadávání dat).
- Analýza lékařských snímků pro MRI, CT, PET, SPECT, rentgenové snímky, ultrazvukové snímky.
- Diagnostická asistence a doporučení léčby s využitím umělé inteligence.
- Identifikace skrytých faktorů, které ovlivňují zdravotní výsledky (např. předchozí diagnózy, vedlejší účinky léků, životní styl, demografické údaje).
- 3D mapování těla.
Financial management
- 3D mapování těla.
- Detekce a prevence finančních podvodů.
- Řízení finančních rizik.
- Řízení výdajů za účelem identifikace příležitostí ke snížení nákladů a optimalizace výdajů.
- Optimalizace daní za účelem minimalizace daňových závazků.
- Finanční výkaznictví a monitorování souladu s předpisy.
- Optimalizace aktiv a investičního portfolia.
Řízení dodavatelského řetězce
- Optimalizace tras dodávek v reálném čase a monitorování vozového parku.
- Výběr dodavatele s pomocí umělé inteligence a hodnocení jeho výkonnosti.
- Prediktivní údržba skladového vybavení, nákladních vozidel a dalších aktiv.
- Počítačové vidění pro automatizovanou kontrolu produktů.
- Automatizace skladových operací pomocí robotů a dronů.
- Automatizace komunikace s dodavateli (např. připomenutí plateb, sdílení faktur)
Správa zásob
- Počítačové vidění pro počítání zásob.
- Prognóza poptávky po zásobách na základě dat ze všech kontaktních bodů dodavatelského řetězce, včetně zákazníků, dodavatelů, výrobců a distributorů.
- Nástroje pro optimalizaci zásob v reálném čase, které dynamicky upravují úroveň bezpečnostních zásob, body pro opětovné objednání atd.
- Dynamická optimalizace cen pro snížení úrovně zásob uplatněním slev.
Modely a technologie strojového učení, se kterými pracujeme
Neuronové sítě, včetně hlubokého učení
- Transformační modely, modely velkých jazyků (LLM).
- Konvoluční a rekurentní neuronové sítě (včetně LSTM a GRU).
- Autoenkodéry (VAE, DAE, SAE atd.).
- Generativní adversární sítě (GAN).
- Hluboké Q-sítě (DQN).
- Dopředné neuronové sítě, včetně Bayesovského hlubokého učení.
- Modulární neuronové sítě.
Strojové učení bez neuronových sítí
- Algoritmy učení s dohledem, jako jsou rozhodovací stromy, lineární regrese, logistická regrese a support vector machines.
- Algoritmy neřízeného učení: shlukování K-průměrů, hierarchické shlukování atd.
- Metody učení s posilováním, včetně Q-učení, SARSA a metody časových rozdílů.
Často kladené otázky
Narušení soukromí se stává tématem novinových titulků. Řekněme, že používáme umělou inteligenci ke zpracování zákaznických dat – jak do aplikace zabudujeme ochranu soukromí?
V devstudio360 začínáme vývoj umělé inteligence vytvořením 100% bezpečného prostředí pro zpracování a ukládání dat během vývoje umělé inteligence, přičemž v celém SDLC aplikujeme náš systém řízení bezpečnosti certifikovaný podle ISO 27001 a osvědčené postupy DevSecOps. Pokud k trénování modelu umělé inteligence používáme citlivá data, anonymizujeme je, abychom se vyhnuli riziku narušení dat.
Abychom zajistili, že samotné řešení umělé inteligence nepředstavuje zbytečná rizika, implementujeme šifrování dat v klidu i při přenosu a robustní mechanismy řízení přístupu založené na rolích. Kromě toho používáme maskování dat, vynucujeme přísné postupy protokolování a monitorování a využíváme pokročilé mechanismy detekce hrozeb, jako je detekce narušení založená na strojovém učení.
Naši experti na dodržování předpisů zajišťují, aby řešení umělé inteligence bylo v souladu s regionálními a odvětvovými předpisy a standardy, včetně HIPAA, GDPR, KYC/AML a dalších. Také garantujeme transparentnost pro uživatele: dostanou jasná vysvětlení, jaké osobní údaje se shromažďují a za jakým účelem, a jsou požádáni o souhlas se shromažďováním a zpracováním údajů.
Plánujeme iniciativu v oblasti umělé inteligence, ale pochybujeme o její proveditelnosti. Jak víme, že umělá inteligence v našem případě bude fungovat?
V takových případech doporučujeme začít s ověřením konceptu, abychom co nejrychleji ověřili proveditelnost nápadu. Návrh ověření konceptu (PoC) je dobrý způsob, jak ukázat, jak bude řešení fungovat, odhadnout potenciální hodnotu, řešit hlavní obavy a vypracovat strategii pro zmírnění rizik. PoC je také nejlepší volbou pro začínající společnost, aby si mohla pořídit demo verzi budoucí aplikace a využít ji k přilákání investic. PoC se důrazně doporučuje pro inovativní řešení umělé inteligence, kde může existovat několik technologických možností, které dosud nebyly testovány.
Momentálně vybíráme dodavatele a plánujeme náš rozpočet na umělou inteligenci. Máte ceník vašich služeb?
Abychom mohli poskytnout přesné odhady nákladů na iniciativu v oblasti umělé inteligence, musíme nejprve dokončit průzkum projektu, ale chápeme, že naši klienti často potřebují cenovou nabídku mnohem dříve. Abychom těmto potřebám vyhověli, nabízíme přibližné cenové nabídky (použijte naši online kalkulačku k jejímu získání) a předběžné odhady poskytujeme v raných fázích plánování projektu (např. pomocí metody stanovení velikostí triček nebo PERT). Pokud jde o konečnou cenovou nabídku, poskytujeme podrobný rozpis nákladů a sestavujeme rozpočet na nepředvídané události, abychom se ujistili, že naši klienti přesně vědí, za co platí. Neváhejte se seznámit s našimi postupy odhadování nákladů v příslušném průvodci.
Slyšeli jsme, že kvalita dat je jedním z nejdůležitějších faktorů úspěchu umělé inteligence. Nevíme, zda jsou naše data dostatečně kvalitní.
Kvalita dat skutečně do značné míry určuje přesnost výstupu umělé inteligence. Kvalita však není inherentním ani objektivním atributem žádné datové sady. Každý projekt má jiné požadavky, takže i když je kvalita vašich dat nižší, než se očekávalo, naši datoví inženýři ji mohou vylepšit, aby dosáhli požadované úrovně. Naši profesionálové používají automatizované nástroje k posouzení, čištění a deduplikaci dat, aby se předešlo lidským chybám a ušetřili čas. V případě, že vaše data nejsou dostatečná, můžeme je také obohatit pomocí externích zdrojů (např. finančních datových tržišť, sociálních médií, GIS).
Jak spolehlivý je výstup umělé inteligence? Budeme potřebovat lidský personál k jeho kontrole a řízení?
Potřeba lidského zapojení závisí na konkrétním případu. Vysoce rizikové úkoly, jako je analýza lékařských snímků, mohou vyžadovat neustálou lidskou přítomnost k ověření výstupu umělé inteligence, zatímco úkoly s nižším rizikem (např. zadávání dat) budou vyžadovat nulovou nebo téměř nulovou lidskou účast. Zde jsou některé z klíčových faktorů, které ovlivňují kvalitu výstupu umělé inteligence v závislosti na případu použití:
Kvalita a kvantita dat. Trénovací data by měla být čistá, relevantní pro daný případ užití a reprezentativní pro budoucí vstup, který bude umělá inteligence zpracovávat. Vzhledem k tomu, že větší datové sady často vedou k vyšší kvalitě výstupu, snažíme se shromáždit co nejvíce dat a můžeme rozšířit datové sady poskytované našimi klienty. Například můžeme získat další data z relevantních online zdrojů pomocí nástrojů pro web scraping nebo použít generativní adversarial networks (GAN) k vygenerování syntetických dat pro trénovací sadu.
Výběr modelu a trénování. V závislosti na specifikách projektu vybíráme modely ML, které zajistí odpovídající přesnost výstupu a přijatelný poměr nákladů a výkonu. Pro vysoce inovativní případy vyvíjíme modely ML na míru.
Validace a testování modelu. Implementujeme robustní mechanismy validace a testování strojového učení, včetně křížové validace.
Metriky hodnocení. Definujeme a používáme jasné metriky hodnocení, které jsou v souladu s cílem řešení umělé inteligence. Mezi běžné metriky patří přesnost, úplnost, F1-skóre a střední kvadratická chyba. Pomocí těchto metrik monitorujeme a hodnotíme výkon modelu.
Human-in-the-Loop (HITL). V závislosti na případu použití a kritičnosti výstupu může být nutné implementovat systém Human-in-the-Loop (HITL). Ten zahrnuje lidské recenzenty, kteří mohou v případě potřeby validovat nebo upravovat výstup umělé inteligence. Může být doporučen v případech, jako je moderování obsahu, lékařská diagnostika a kontrola právních dokumentů.
Smyčka zpětné vazby. Po každé iteraci je výstup umělé inteligence odeslán k odbornému posouzení. Zpětná vazba je poté začleněna do další verze modelu, aby se zlepšila jeho přesnost.
Monitorování a upozorňování. Můžeme implementovat monitorovací a upozorňovací systémy pro detekci anomálií nebo poklesů výkonu modelu. To umožňuje proaktivní zásah, když se přesnost umělé inteligence zhorší.
Je známo, že umělá inteligence je náchylná k předsudkům a může porušovat lidská práva. Jak se tomu vyhnout?
V současné době je nejlepším způsobem, jak se vyhnout škodlivým předsudkům ve výstupech umělé inteligence, vytvářet software v souladu s přístupem UNESCO k umělé inteligenci v oblasti lidských práv. Za tímto účelem doporučujeme zahájit vývoj softwaru pro umělou inteligenci s posouzením dopadů na lidská práva (HRIA), aby se identifikovaly potenciální případy, kdy by technologie mohla ovlivnit práva jednotlivců. Při provádění výzkumu je nezbytné kombinovat odborné znalosti v dané oblasti se zpětnou vazbou od více zúčastněných stran, včetně potenciálních koncových uživatelů a zástupců dotčených komunit.