Phát triển ứng dụng AI là quá trình tạo ra các phần mềm tích hợp trí tuệ nhân tạo để tự động hóa, phân tích và đưa ra quyết định thông minh. Bài viết này sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ cần chuẩn bị gì – từ dữ liệu, kỹ thuật đến chi phí – trước khi bắt đầu một dự án AI hiệu quả.
1. Phát triển ứng dụng AI là gì?
What is AI app development? – Source: Becoming Human
Phát triển ứng dụng AI cho phép bạn tạo ra nhiều loại ứng dụng có các chức năng như:
Tự động nhận diện ký tự
Nhận diện khuôn mặt
Nhận diện âm thanh nền
Nhận diện hành vi
Ví dụ: Nhiều ứng dụng AI đã được áp dụng trong ngành Y học, như Trường đại học Stanford đã nghiên cứu và thử nghiệm các thuật toán AI để phát hiện ung thư da với hiệu quả ngang mức con người.
Ngoài ra, công ty phát triển phần mềm dựa trên AI tại Đan Mạch đã thử nghiệm chương trình học sâu, cho phép máy tính “nghe lén” các cuộc gọi khẩn cấp. Thuật toán AI phân tích nội dung bao gồm:
Người nói
Giọng nói
Âm thanh nền
Từ đó, phát hiện tình trạng ngừng tim với tỷ lệ thành công lên đến 93%, cao hơn mức 73% do con người thực hiện.
2. Nhu cầu phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI App development) trong thực tế
Artificial Intelligence App development process – Source: Devteam.Space
2.1. Thu thập dữ liệu
Ở giai đoạn này, bạn cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như số lượng, màu sắc, giới tính, khảo sát văn bản,… tùy theo vấn đề mà doanh nghiệp muốn giải quyết.
Dữ liệu là yếu tố rất quan trọng, vì nó giúp doanh nghiệp phân tích các hiện tượng trong quá khứ, từ đó hình thành các mô hình học máy (machine learning) để chuẩn bị cho các biến động trong tương lai.
Một số tiêu chuẩn khi thu thập dữ liệu:
Không có lỗi
Dữ liệu phải liên quan đến bài toán cần giải
2.2. Tiền xử lý dữ liệu
Giai đoạn này rất quan trọng để loại bỏ lỗi hoặc dữ liệu không liên quan.
Ví dụ: Khi thu thập dữ liệu để phát triển nhận diện khuôn mặt, nếu không xác định đúng dữ liệu hoặc dữ liệu quá ít, thì học máy sẽ không thể hoạt động hiệu quả. Vì vậy, giai đoạn tiền xử lý là cần thiết.
Các bước xử lý:
Dữ liệu thô ban đầu: thường được lưu trữ ở dạng data lake hoặc data warehouse.
Dữ liệu đã xử lý: chuyển về dạng bảng phục vụ cho quá trình học máy.
Kỹ thuật tạo đặc trưng (Feature engineering): điều chỉnh các đặc trưng đầu vào phù hợp với mô hình, tạo ra các đặc trưng mới phục vụ cho dự đoán.
2.3. Học máy (Machine Learning)
Machine learning process – Source: Slideshare
Giai đoạn này doanh nghiệp cần huấn luyện mô hình bằng dữ liệu đã xử lý ở bước trước. Việc huấn luyện này nhằm tạo ra mô hình có khả năng giải quyết các tác vụ cụ thể.
Một số chỉ số cần theo dõi:
Độ chính xác khi huấn luyện (Training accuracy)
Độ chính xác khi kiểm định (Validation accuracy)
Độ mất mát khi huấn luyện (Training Loss)
Độ mất mát khi kiểm định (Validation Loss)
Các công cụ phổ biến hỗ trợ theo dõi:
Matplotlib
Tensorboard
2.4. Triển khai ứng dụng (Deploy for Application)
Đây là giai đoạn cuối cùng, đảm bảo mô hình AI hoạt động thực tế thông qua các ứng dụng web hoặc chương trình Python.
Ngoài ra, quy trình nên có thêm bước đánh giá mô hình trong môi trường sản xuất nhằm kiểm tra độ phù hợp với mục tiêu ban đầu.
3. Chi phí phát triển ứng dụng AI
Hiện nay, thị trường phát triển ứng dụng AI đang tăng trưởng nhanh, và chi phí là yếu tố được doanh nghiệp quan tâm hàng đầu.
Chi phí sẽ phụ thuộc vào:
Các chức năng mong muốn
Quy mô ứng dụng
Tích hợp công nghệ cao cấp (AI nâng cao, xử lý ảnh, xử lý âm thanh, NLP, v.v.)
Mức giá trung bình: Từ 30.000 USD đến 100.000 USD đối với các công ty có kinh nghiệm.
Kết luận
Đây là những kiến thức cơ bản mà doanh nghiệp nên xem xét khi muốn phát triển ứng dụng AI. Không chỉ cần đội ngũ kỹ sư giàu kinh nghiệm, doanh nghiệp còn cần một đối tác đáng tin cậy để đồng hành.
BAP tự tin có thể là đối tác phù hợp trong hành trình phát triển ứng dụng AI của doanh nghiệp. Với đội ngũ kỹ thuật chuyên nghiệp, chúng tôi sẵn sàng hỗ trợ doanh nghiệp từ giai đoạn thu thập yêu cầu cho đến khi hoàn thiện sản phẩm đầu ra với hiệu năng cao nhất.
Hãy liên hệ với chúng tôi nếu bạn có nhu cầu!
