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Inteligencia Artificial en Android cómo empezar

26697Puntos

hace 7 años

Hoy quiero darte una guía básica para saber dónde y cómo comenzar si quieres incluir Inteligencia Artifical en tus aplicaciones móviles Android. Ahora que en Platzi recién estrenamos la carrera me he motivado mucho a seguir aprendiendo del tema, y por supuesto Android es una tecnología que en el presente y en el futuro es impresindible incluirlo.

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Siempre hacemos chistes sobre “Una app que haga…” lo curioso es que de ahí han salido miles de ideas que hoy son una realidad. Ahora imagina implementar Inteligencia Artificial en tus apps. Ese chiste sería mucho más PODEROSO.

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No soy una experta en AI pero quiero darte algunas recomendaciones si es que deseas iniciar en este camino.

Aplicaciones de inteligencia artificial

1. Comienza experimentando. Integra y Consume API’s

Experimentar con API’s externas y probar plataformas te ayudará a tener un primer acercamiento para entender cómo funciona este tema.

La mayoría de API’s que exisen se han enfocado en el procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de voz, voy a recomendarte algunas para Android:

Esta librería presume de tener un API que puede ser utilizada en Bots, Aplicaciones Móviles, Domótica, Wearables y Robots.

Posee una interfaz dónde puedes entrenar un modelo pasandole cierta cantidad de datos que pueden ser todas las posibles interacciones que pueden tener tus usuarios con la aplicación, por ejemplo. Puedes pasar todas las posibles formas de preguntar la hora y establecer que para todas ellas siempre se devuelva la hora. Una vez definido esto, nos permite crear el API para conectarnos desde la app y enviar “preguntas” y recibir respuestas.

  • 220px-Dialogflow_logo.svg.pngde Google

Básicamente fue diseñado para crear nuestros propios agentes e incorporarlos a nuestras apps como asistentes personales estilo Google Assistant, Amazon Alexa y hasta Facebook Messenger. Recuerdas esos chats dónde no sabes si estás hablando con un humano o un bot, justo esos son.

Tiene una consola web https://console.dialogflow.com dónde a través de una interfaz muy sencilla puedes crear tus propios agentes y después conectarlos a tus aplicaciones.

2. Aprende Machine Learning

Una vez que ya tuviste un acercamiento con estas plataformas construidas irás entendiendo que cada una es una herramienta que usa Machine Learning para hacer que un sistema sea artificiamente inteligente mira aquí la diferencia entre Machine Learning e Inteligencia Artificial. Adicional a esto en Platzi tenemos un Curso de Introducción a Machine Learning que puedes tomar ahora mismo.

Entonces para ir más allá lo mejor es que empieces a hacer tus propios desarrollos.

Por ejemplo si quisieramos hacer un sistema inteligente que tenga reconocimiento de patrones numericos, es decir, una app donde dibujes un número y este lo reconozca. Podrías seguir lis siguientes pasos.

2.1. Recolecta Datos

Debes tener un monton de información hacerca de, todas las respuestas posibles al problema. Estos pueden venir en PDF’s, TXT, CVS, SQL, etc. generalmente no importa la forma en cómo los obtengas, el punto es tener la mayor cantidad posible.

Para nuestro caso si queremos reconocer el número 6 debemos tener todas las posibles formas que puede ser dibujado un número 6.

Handwriting-6s.jpg

Esto quiere decir que podemos clasificar el 6 dibujado en cualquiera de estas opciones, es decir, clasificar que cosa sí es un 6 y qué cosa no es un 6. A esto se le llama aprendizaje supervisado.

Por lo tanto necesitamos un clasificador que en Machine Learning se le conoce como modelo. Lo que nos lleva al siguiente paso.

2.2. Elige un modelo

Existen muchísimos modelos ya creados, también se conocen como algoritmos de Machine Learning, probablemente en la Universidad te topaste con alguno de estos:

  • Arboles de decisión
  • Bayesianos
  • Deep Learning
  • Regression
  • etc.

Dependiendo de la cantidad/tamaño de información que tengamos será el tipo de algoritmo que utilicemos. Si tienes muchísima información lo mejor es usar un algoritmo de deep learning
por el contrario si tenemos poca información lo mejor es usar un linnear classifier, el cual para nuestro caso funcionaría.

Los siguientes pasos serán Entrenar el modelo y Testear el modelo, y para esto necesitaremos algo de programación. Hoy en día tenemos una librería open source que Google puso a nuestra disposición, TensorFlow.

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Además este año se anunció una versión Lite para móviles.

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Por lo tanto los siguientes pasos los trabajaremos usando TensorFlow lo cual cubriremos en próximos capitulos, haremos una app que tenga reconocimiento de patrones numéricos. Mientras tanto documentate más toma los cursos que te sugerí más arriba y preparemonos para hacer nuestra primera aplicación Android Inteligente.

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hace 7 años

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¿Cuándo comienza el curso o ya comenzo?

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No veo el botón para empezar con este curso ¿ya no existe?
Pd. Lo estoy viendo desde mi celular

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ya hay un curso de android con IA…? lo necesito :'c