Искусственный интеллект (ИИ) – это моделирование процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами. Искусственный интеллект сегодня является горячей темой в технологиях, с быстрым развитием и все более широким распространением во многих областях, например. смартфоны, умные дома и беспилотные автомобили среди прочего. Искусственный интеллект и автоматизация в бизнесе имеют огромный потенциал и изменят будущее рабочей силы.

Введение в TensorFlow

TensorFlow — это библиотека ИИ с открытым исходным кодом для машинного обучения. Созданный Google, TensorFlow предназначен для реализации, обучения, тестирования и развертывания нейронных сетей с глубоким обучением.

Нейронные сети используются в различных приложениях, особенно в задачах классификации, таких как речь и распознавание изображений. Сайт TensorFlow предоставляет ряд учебников для начала работы.

Включите распознавание изображений AI в рабочий процесс Joget

Как платформа приложений с малым объемом кода для быстрой разработки приложений и автоматизации бизнеса, Joget Workflow позволяет расширять функциональные возможности платформы с помощью динамической архитектуры подключаемых модулей.

В этом примере мы рассмотрим включение обученной модели нейронной сети TensorFlow в приложение Joget Workflow v6.

ОБЗОР ДЕМО

Чтобы проиллюстрировать использование распознавания изображений в приложении, давайте разработаем простое приложение Joget Workflow:

  1. Разрешить пользователю загружать изображение
  2. Загруженное изображение будет помечено и классифицировано на основе распознанного изображения.
  3. Затем рабочий процесс перенаправляется к различным действиям в зависимости от метки изображения.

В демонстрационных целях предположим, что мы ищем изображения львов, потому что львы потрясающие!

РАЗРАБОТКА ПЛАГИНА РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ AI

Проект TensorFlow предоставляет пример модели и код Java для маркировки изображений.

Мы инкапсулировали его в плагин инструмента процесса Joget Workflow, который предоставляет параметры конфигурации для выбора поля загрузки файла и определения места хранения результатов.

ДИЗАЙН ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

С помощью Конструктора форм создается простая форма для загрузки файла.

Затем Генератор приложений используется для создания полноценного рабочего пользовательского интерфейса.

Используя Process Builder, простой процесс предназначен для управления маршрутизацией действий на основе классификации изображений при отправке формы, как показано на схеме процесса ниже.

Инструмент AI Label Image сопоставляется с плагином AI Label Image, разработанным ранее.

ПРИЛОЖЕНИЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ AI В ДЕЙСТВИИ

После публикации приложения нажмите ссылку «Загрузить изображение», чтобы загрузить изображение.

Обученная нейронная сеть в образце использует предварительно обученную начальную модель (http://arxiv.org/abs/1512.00567), которая распознает около 1000 различных меток изображений.

Загрузка изображения льва приведет к «Активности льва».

С другой стороны, загрузка изображения другого типа (например, автомобиля ниже) приведет к действию, не связанному со львом.

ЧТО ДАЛЬШЕ?

Этот небольшой пример демонстрирует потенциал использования ИИ в ваших приложениях и рабочих процессах.

Загрузите приложение и плагин для этой демонстрации и начните работу с TensorFlow и Joget Workflow.