פיתוח חוויות חכמות ב-Android באמצעות AI

התקדמו עם החדשנות באפליקציות ל-Android באמצעות טכנולוגיות ה-AI העדכניות של Google. אתם יכולים לנסות את היכולות הגנרטיביות במכשיר עם Gemini Nano וממשקי ה-API של AI גנרטיבי כחלק מ-ML Kit, להשתמש במודלים חזקים בענן כמו Gemini Flash (כולל יצירת תמונות עם Nano Banana),‏ Gemini Pro ו-Imagen באמצעות Firebase, ולבצע אופטימיזציה של משימות ML מסורתיות באמצעות LiteRT ו-ML Kit.

איך למצוא את הנתיב ל-AI ב-Android

תוכלו לבחור מבין הפתרונות המתקדמים של Google ל-AI וללמידת מכונה כדי לשפר את חוויית השימוש של משתמשי האפליקציה ל-Android.
גישה ליכולות ה-AI במכשיר באמצעות Gemini Nano וממשקי ה-API של GenAI כחלק מ-ML Kit.
אתם יכולים לגשת ליכולות המלאות של מודלים מובילים כמו Gemini Pro,‏ Gemini Flash (כולל Nano Banana) ו-Imagen באמצעות Firebase AI.
למצוא את הפתרון המתאים של AI-ML לאפליקציה שלכם יכול להיות אתגר. כדאי לקרוא את הסקירה הכללית שלנו כדי למצוא את הכלי המתאים לתרחיש לדוגמה שלכם.

תכונות חדשות של AI ב-Android

משפרים את האפליקציות ל-Android בעזרת חידושי ה-AI האחרונים.
תכונה חדשה
אתם יכולים להשתמש בממשקי ה-API של GenAI שמבוססים על Gemini Nano כדי לעזור לאפליקציה לבצע משימות נפוצות.
תכונה חדשה
Play for On-device AI עוזר לשפר את ביצועי מודל ה-ML ולפשט את הפצת האפליקציה באמצעות חבילות אפליקציות והעברה דרך Google Play.

מקרים לדוגמה בנושא AI

Envision משתמשת בתכונה Summarization של GenAI API כדי לספק למשתמשים סיכומים תמציתיים ומשמעותיים של מסמכים.
איך מפתחי Android משתמשים ב-AI מבית Firebase כדי להוסיף לאפליקציות שלהם תכונות של AI גנרטיבי?
Gemini Nano עם מולטי-מודאליות מאפשר ל-TalkBack לספק תיאורי תמונות ברורים ומפורטים גם אם המכשיר במצב אופליין או אם החיבור לרשת לא יציב.
אפליקציית ההקלטה הקולית של Google Pixel משתמשת ב-Gemini Nano כדי לספק מסקנות אופליין ומסקנות במכשיר, וכך ליצור סיכומים של הקלטות קוליות.

פתרונות למידת מכונה מסורתיים

ניצול יכולות העיבוד של מכשירי Android לזיהוי ולסיווג של תמונות, אודיו וטקסט באמצעות למידת מכונה במכשיר.
ב-ML Kit יש פתרונות למשימות נפוצות שאפשר להשתמש בהם בסביבת הייצור, בלי צורך בידע ב-ML. המודלים מובנים ועוברים אופטימיזציה לנייד. קל להשתמש ב-ML Kit, והוא מאפשר לכם להתמקד בפיתוח תכונות במקום באימון ובאופטימיזציה של מודלים.
כדי לקבל יותר שליטה או לפרוס מודלים משלכם של למידת מכונה, Android מספק סטאק למידת מכונה בהתאמה אישית שנבנה על גבי LiteRT ו-Google Play Services, וכולל את הרכיבים הבסיסיים הנדרשים לפריסה של תכונות למידת מכונה עם ביצועים גבוהים.
‏MediaPipe מציע פתרונות למידת מכונה מותאמים אישית בקוד פתוח לפלטפורמות שונות, לשימוש במדיה בשידור חי ובסטרימינג.
פריסת מודלים מותאמים אישית של למידת מכונה ו-AI גנרטיבי לתכונות AI במכשיר, וניהול שלהם ביעילות באמצעות Play for On-device AI. Google Play מפשט את תהליך העברת המודלים, ומאפשר לכם לשפר את חוויית המשתמש תוך שמירה על אופטימיזציה של גודל האפליקציה.

האצת הפיתוח

כלים מבוססי-AI יכולים לבצע אוטומציה של משימות חוזרות, להציע קוד, לנפות באגים ועוד – כך שתוכלו להתמקד בפתרון בעיות ובחדשנות ברמה גבוהה יותר.
Gemini ב-Android Studio הוא שותף הקוד שלכם לפיתוח Android. הוא יכול ליצור קוד, למצוא מקורות מידע רלוונטיים, ללמוד שיטות מומלצות, לפתור בעיות ולחסוך זמן.
הדרך המהירה ביותר להתחיל להשתמש ב-Gemini היא באמצעות Google AI Studio, כלי מבוסס-אינטרנט שמאפשר ליצור אב טיפוס, להריץ הנחיות ישירות בדפדפן ולהתחיל להשתמש ב-Gemini API.

החדשות והסרטונים האחרונים

קהילה ותמיכה

אם אתם מפתחים תכונות של AI גנרטיבי, נשמח לדבר איתכם. כדי לשמור על קשר, אפשר למלא את הטופס או להצטרף לקבוצה קיימת של הקהילה.