ما هي دورة حياة تطوير البرمجيات الذكاء الاصطناعي

 ما هي دورة حياة تطوير البرمجيات الذكاء الاصطناعي.

1. تحديد هناك العديد من الابتكارات التكنولوجية المثيرة ، ومع ذلك ، فإن عملك / مؤسستك لها وظائفها الأساسية لتفريغها ، وليس مجرد القفز إلى كل عربة تكنولوجية! في حين أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات تحويلية ، فأنت بحاجة إلى معرفة سبب استخدامه.

إن الوضوح في هذا هو الخطوة الأولى. لا يمكنك تحقيق هذا الوضوح بمجرد فرض الذكاء الاصطناعي بطريقة من أعلى إلى أسفل من البداية. في كل شركة أو مؤسسة ، يكون الأشخاص الذين يخدمون العملاء في الخطوط الأمامية ، ولديهم رؤية مباشرة للمكان الذي تحتاج فيه المؤسسة إلى التحول.

في حين أن اتخاذ القرار رفيع المستوى لمكان استخدام الذكاء الاصطناعي يقع على عاتق كبار القادة في المؤسسة ، يجب أن تأتي مدخلات ذلك من الأشخاص الذين يخدمون العملاء. سيؤدي ذلك إلى جعل تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملك ذا مغزى ، ويمكنك أن تقرأ عن هذا في "كيفية جعل مشروع الذكاء الاصطناعي أكثر احتمالا للنجاح". يجب أن يكون لديك مدير مشروع (مساءً) متاح بدوام كامل خلال هذه المرحلة.

2. ابحث عن ما ستقوم بأتمتة

توضيح أولا! الذكاء الاصطناعي ليست أتمتة كما نفهمها تقليديا ، وفي الواقع ، الذكاء الاصطناعي مختلفة تماما عن الأتمتة القائمة على القواعد. تتضمن الأتمتة المستندة إلى القواعد برمجة أتمتة المهمة ، بناء على مجموعة من القواعد. من ناحية أخرى ، يتضمن الذكاء الاصطناعي أنظمة الكمبيوتر التعلم من التجربة ، وأداء المهمة بشكل أفضل بطريقة آلية.

على الرغم من الاختلاف بين الاثنين ، فمن المحتمل أنك تفكر في الذكاء الاصطناعي أتمتة أجزاء من عمليات عملك أو وظائفك التنظيمية. تريد تحقيق قيمة أكبر مما يمكن أن توفره الأتمتة المستندة إلى القواعد ، ولهذا السبب تخطط لتنفيذ الذكاء الاصطناعي.

ماذا تقوم بأتمتة بالرغم من ذلك؟ هذا سؤال أساسي لأن هدفك هو فتح فرص أكبر أو تحسين كفاءتك التنظيمية. لا يزال موظفوك قيمين للغاية ، وتريدهم أن يعملوا على الأشياء ذات القيمة المضافة الحقيقية.

3. تخطيط مجموعات البيانات لحل الذكاء الاصطناعي المقترح

الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى بيانات. ومع ذلك ، ما هي البيانات التي يجب أن تستخدمها لتدريب نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك؟ هذا السؤال مهم للغاية لأن الاختيار المناسب لمجموعات البيانات هو ما سيمنحك أفضل قيمة من حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

هل يجب عليك تغذية أكبر قدر ممكن من البيانات إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي أومل؟ حسنا ، قد يبدو ذلك جذابا لأن الخوارزميات لديها المزيد من البيانات "للتعلم" منها. ومع ذلك ، في الممارسة العملية ، هذا ليس دائما النهج الصحيح!

لا تتمتع معظم الشركات بالوضوح بشأن الكثير من بياناتها ، وفي مثل هذه الحالات ، لن يؤدي تغذية البيانات إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي / مل إلى تقديم القيمة المثلى. تحتاج إلى استخدام "التسلسل الهرمي لعلوم البيانات للاحتياجات" ، الذي أنشأته مونيكا روجاتي ، شريك الأسهم في البيانات الجماعية. اقرأ عنها في هذه المقالة حول التقنيات الناشئة: "التسلسل الهرمي الذكاء الاصطناعي للاحتياجات".

في هذا التسلسل الهرمي ، المستوى الأول هو جمع البيانات من المصادر ذات الصلة. تحتاج المنظمة إلى تخزين هذه البيانات بشكل آمن ، وبالتالي تحتاج إلى استكشافها وتحويلها. يحتاجون بعد ذلك إلى تجميعها وتسميتها ، متبوعة بالتحسين.

يجب على المؤسسة بعد ذلك تغذية مجموعات البيانات الناتجة إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي / مل. يضمن ذلك أن نظام الذكاء الاصطناعي المقترح يحتوي على البيانات الصحيحة "للتعلم" منها ، ويمكنك قراءة المزيد عنها في البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. أنت بحاجة إلى خبراء نمذجة البيانات جنبا إلى جنب مع مساءً والمهندس المعماري في هذه المرحلة.

4. تحديد القدرات الذكاء الاصطناعي التي تحتاجها

الذكاء الاصطناعي ليست متجانسة. تأتي القيمة الهائلة التي يخلقها الذكاء الاصطناعي من قدرات الذكاء الاصطناعي المختلفة ، وقد يحتاج حل الذكاء الاصطناعي المقترح إلى العديد منها. تحتاج إلى دراسة قدرات الذكاء الاصطناعي التالية واختيار القدرات التي تحتاجها:

التعلم الآلي (مل): يتضمن ذلك التعلم العميق والخوارزميات الخاضعة للإشراف والخوارزميات غير الخاضعة للإشراف.

معالجة اللغة الطبيعية (البرمجة اللغوية العصبية): يشمل ذلك استخراج المحتوى والتصنيف والترجمة الآلية والإجابة على الأسئلة وإنشاء النصوص.

الأنظمة الخبيرة هي قدرة رئيسية أخرى.

الرؤية: وهذا يشمل التعرف على الصور ورؤية الآلة.

الكلام: يتم تضمين تحويل الكلام إلى نص وتحويل النص إلى كلام في هذه الإمكانية.

التخطيط والروبوتات هي قدرات الذكاء الاصطناعي رئيسية أخرى ، ويمكنك أن تقرأ عنها في "الذكاء الاصطناعي: التعريف ، الأنواع ، الأمثلة ، التقنيات". في هذه المرحلة ، يجب أن يتكون فريقك من رئيس الوزراء والمهندس المعماري وخبراء نمذجة البيانات ومهندس حلول الذكاء الاصطناعي / مل.

يجب عليك أيضا إنشاء تقدير تقريبي لحجم المشروع (ذاكرة للقراءة فقط) حتى تتمكن من الحصول على الموافقات اللازمة من راعي المشروع. اقرأ المزيد عن تقدير ذاكرة للقراءة فقط في "الترتيب التقريبي لتقدير الحجم".

5. الاتفاق على نموذج SDLC المناسب للمشروع

يعد مشروع تطوير البرمجيات لتطوير حل الذكاء الاصطناعي مشروعا استراتيجيا لأنه يعالج أهدافا عالية القيمة. يعد وضع اللمسات الأخيرة على المتطلبات مقدما أمرا مهما هنا نظرا لأن زحف النطاق لاحقا في الدورة سيكون مكلفا.

نموذج شلال SDLC هو النموذج المناسب لمثل هذه المشاريع. يشدد على تحديد المتطلبات بعناية قبل بدء التصميم ، علاوة على ذلك ، يسهل هذا النموذج المراجعات في الوقت المناسب للمشروع بعد المراحل الرئيسية. اقرأ المزيد عن نموذج الشلال في "ما هي دورة حياة تطوير البرامج وما الذي تخطط له؟".

يحتوي هذا النموذج على المراحل التالية:

تحليل المتطلبات؛

تصميم;

تطور;

اختبار;

نشر;

6. تحليل المتطلبات

تحتاج إلى إعداد محللي الأعمال في فريقك في هذه المرحلة حتى يمكن أن تبدأ مرحلة تحليل المتطلبات. بينما يجب عليك اتباع عمليات تحليل المتطلبات المتوافقة مع معايير الصناعة ، هناك بعض أفضل الممارسات لمشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي.

يجب أن يأخذ تحليل الأعمال في الاعتبار العوامل التالية أثناء تحليل متطلبات حل الذكاء الاصطناعي:

• التعاطف مع العملاء ؛

• التجارب;

• يجب أن يتكون الحل الذكاء الاصطناعي من مكونات أصغر ؛

• تجنب التحيز الناشئ عن البيانات الخاطئة.

• اقرأ "4 نصائح لكتابة متطلبات الذكاء الاصطناعي" لمعرفة المزيد حول هذا الموضوع.

يجب على رئيس الوزراء والمهندسين المعماريين إعداد تقدير الميزانية في هذه المرحلة. يمكنك قراءة دليلنا "ما هي تكلفة تطوير حل الذكاء الاصطناعي لشركتك؟" واكتساب رؤى حول كيفية القيام بذلك.

7. تصميم البرمجيات

الخطوة التالية في عملية تطوير البرمجيات الذكاء الاصطناعي هي مرحلة التصميم ، وهذا يستغرق وقتا طويلا للغاية وسيتطلب قيادة تطوير الذكاء الاصطناعي. بافتراض أنك تخطط لتشغيل التطبيق على الويب و أندرويد ودائره الرقابه الداخليه ، فأنت بحاجة إلى عملاء التطوير المقابلين. يحتاج قائد الاختبار وقائد ديف أوبس إلى المشاركة أيضا.

تتضمن هذه المرحلة التصميم منخفض المستوى للحل الذكاء الاصطناعي ، ويحتاج المهندسون المعماريون وقادة التطوير إلى العمل على جوانب مختلفة مثل مراحل العملية ومصادر المعلومات وشروط الإجراءات المستهدفة والسلوكيات الديناميكية وما إلى ذلك. يمكنك قراءة المزيد عنها في "كيفية تصميم نظام الذكاء الاصطناعي".

يمكن لمنصات التطوير الذكاء الاصطناعي تسريع المشروع لأنها تقدم ما يلي:

• قدرات الذكاء الاصطناعي مثل مل و البرمجة اللغوية العصبية والأنظمة الخبيرة والأتمتة والرؤية والكلام ؛

• بنية تحتية سحابية قوية.

• خلال هذه المرحلة ، تحتاج إلى تقييم منصات تطوير الذكاء الاصطناعي المختلفة ، على سبيل المثال:

• مايكروسوفت أزور الذكاء الاصطناعي منصة;

• منصة جوجل كلاود الذكاء الاصطناعي ؛

• منصة آي بي إم واتسون الذكاء الاصطناعي ؛

• بيج مل.

• انفوسيس نيا.

• يمكنك قراءة "أفضل أدوات تطوير برامج الذكاء الاصطناعي" لمزيد من الأفكار.

8. التنمية

أنت بحاجة إلى فريق التطوير الكامل الخاص بك جاهزا قبل البدء في هذه المرحلة ، لذلك تحتاج إلى إدخال مطوري الذكاء الاصطناعي والويب والجوال. نظرا لتعقيد إنشاء شبكات عصبية الذكاء الاصطناعي ، أوصيك بالانضمام إلى فريق تطوير خبير ميداني ، كما أوضحت في "فريق تطوير التطبيقات المستقل مقابل فرق تطوير البرامج الخبيرة الميدانية".

تقدم منصات تطوير الذكاء الاصطناعي المختلفة وثائق شاملة لمساعدة فرق التطوير. اعتمادا على اختيارك للنظام الأساسي الذكاء الاصطناعي ، تحتاج إلى زيارة صفحات الويب المناسبة لهذه الوثائق ، وهي كما يلي:

9. الاختبار

قم بإعداد فرق اختبار البرامج و ديف أوبس قبل هذه المرحلة ، وابحث عن المختبرين ذوي الخبرة في أنظمة الذكاء الاصطناعي و مل. في حين أن مفاهيم الاختبار الأساسية قابلة للتطبيق بالكامل في مشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي ، إلا أن هناك اعتبارات إضافية أيضا. هذه هي كما يلي:

يمكن أن يكون حجم بيانات الاختبار كبيرا ، مما يمثل تعقيدات.

يمكن أن تؤثر التحيزات البشرية في اختيار بيانات الاختبار سلبا على مرحلة الاختبار ، وبالتالي ، فإن التحقق من صحة البيانات أمر مهم.  يجب أن يختبر فريق الاختبار الخاص بك خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع مراعاة التحقق من صحة النموذج وقابلية التعلم الناجحة وفعالية الخوارزمية. يعد اختبار الامتثال التنظيمي واختبار الأمان أمرا مهما نظرا لأن النظام قد يتعامل مع البيانات الحساسة ، علاوة على ذلك ، فإن الحجم الكبير للبيانات يجعل اختبار الأداء أمرا بالغ الأهمية. أنت تقوم بتنفيذ حل الذكاء الاصطناعي سيحتاج إلى استخدام البيانات من أنظمتك الأخرى ، وبالتالي ، فإن اختبار تكامل الأنظمة يفترض أهمية.

يجب أن تتضمن بيانات الاختبار جميع المجموعات الفرعية ذات الصلة من بيانات التدريب ، أي البيانات التي ستستخدمها لتدريب نظام الذكاء الاصطناعي. يجب على فريقك إنشاء مجموعات اختبار تساعدك على التحقق من صحة نماذج التعلم الآلي الخاصة بك.يمكنك قراءة المزيد حول هذه الاعتبارات في "كيفية اختبار برنامج ضمان الجودة الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي".

10. النشر

يجب أن تأخذ في الاعتبار اعتبارات معينة عند نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي / مل ، وهي كما يلي:

يحتاج فريق المشروع إلى عملية تسليم داخلية قوية بين عمليات تكنولوجيا المعلومات وفرق التطوير. بالنظر إلى الذكاء الاصطناعي / مل جديد على العديد من المنظمات ، يحتاج فريق العمليات إلى فهم كاف لمشروع التطوير.

انشر حل الذكاء الاصطناعي/مل كخدمة مركزية يمكن للمؤسسة بأكملها الاستفادة منها.

اقرأ المزيد حول هذا الموضوع في "كيفية نشر حلول الذكاء الاصطناعي للإنتاج".

11. الصيانة

يتضمن ذلك دعم ما بعد النشر ودعم الضمان والصيانة طويلة الأجل. يجب أن يكون لديك جزء من فريق هندسة البرمجيات الخاص بك متاحا خلال هذه المرحلة لأن هذا سيساعد فريق الصيانة على تعلم النظام. يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي الأدوات أيضا بشكل كبير في تخفيف العبء على فريقك أيضا.

هل تخطط لإطلاق حل الذكاء الاصطناعي؟

سيساعد هذا الدليل لدورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي ، ومع ذلك ، فإن مثل هذه المشاريع معقدة. لإنشاء مشروع جديد ، ستحتاج إلى فريق يتمتع بجميع خبرات إدارة المشاريع والهندسة المعمارية والتطوير والاختبار و ديف أوبس المناسبة.

يجب أن تفكر في إشراك مطوري برامج شركة تطوير برمجيات مرموقة ، فلماذا لا تأخذ لحظة لملء نموذج مواصفات المشروع الخاص بنا لمعرفة ما إذا كان بإمكاننا مساعدتك.

يتمتع مطورو ديف تيم سبيس بمهارة في أحدث لغات البرمجة ومكدسات تقنية الذكاء الاصطناعي بما في ذلك

ليسب -بايثون تينسور-فلو وما إلى ذلك ، ولديهم خبرة في تطوير أتمتة العمليات الروبوتية أو تقنية بالإضافة إلى حلول التعلم الآلي الأخرى.