1. Rozpoznawanie obrazów
Jednym z najbardziej widowiskowych zastosowań AI jest wizja komputerowa, czyli automatyczne rozpoznawanie tego, co znajduje się na zdjęciach lub w nagraniach wideo. Mając model sieci neuronowej, aplikacja C# może na przykład klasyfikować zdjęcia (czy obraz przedstawia kota czy psa), wykrywać konkretne obiekty na obrazie (np. rozpoznawać produkty na linii produkcyjnej) albo analizować obraz z kamery pod kątem nietypowych zdarzeń. W praktyce można to zrealizować, ładując w .NET pretrenowany model w formacie ONNX lub wykorzystując gotowy model TensorFlow poprzez ML.NET – ciężkie obliczenia wykona za nas biblioteka. Alternatywnie, możesz sięgnąć po zewnętrzne API chmurowe (np. Azure Cognitive Services Computer Vision), które dostarczy opis zawartości zdjęcia bez trenowania własnego modelu. Dzięki tym narzędziom dodanie funkcji rozpoznawania obrazów do aplikacji C# jest prostsze, niż się wydaje.
2. Analiza tekstu (NLP)
Uczenie maszynowe świetnie sprawdza się w automatycznej analizie języka naturalnego (ang. Natural Language Processing). Przykładowo, możesz zbudować filtr poczty w C#, który wykrywa spam w wiadomościach e-mail, albo aplikację analizującą opinie klientów i określającą ich wydźwięk (sentiment analysis, to znaczy czy recenzja jest pozytywna czy negatywna). Innym pomysłem jest automatyczne kategoryzowanie zgłoszeń w helpdesku na podstawie ich treści, by szybciej przydzielać je do odpowiednich działów. Wykorzystując .NET i ML, da się wytrenować model klasyfikacji tekstu, który "rozumie" dane wejściowe i wyciąga z nich przydatne informacje (np. oznacza wiadomość jako spam lub nie). Istnieją gotowe biblioteki i modele, które to ułatwiają - od wbudowanych struktur ML.NET do klasyfikacji tekstu, po usługi w chmurze (np. Azure Text Analytics) rozpoznające język, kluczowe frazy czy emocje w tekście. Dzięki temu Twoja aplikacja może automatycznie przetwarzać duże ilości danych tekstowych i reagować na nie inteligentnie.
3. System rekomendacji
Na pewno kojarzysz sekcje typu "Możesz też polubić..." w sklepach internetowych lub propozycje kolejnych filmów czy piosenek na platformach VOD. Takie spersonalizowane rekomendacje to zasługa algorytmów machine learning, które uczą się na bazie historii użytkowników. Mając dane o aktywności klientów, możemy w C# stworzyć model sugerujący użytkownikowi produkty lub treści, które z dużym prawdopodobieństwem go zainteresują. W praktyce wykorzystuje się tutaj techniki doszukujące się wzorców w zachowaniach wielu osób (np. użytkownicy o podobnym guście kupili/przeczytali także X, więc może spodoba Ci się X). Co ważne, ML.NET udostępnia przykładowe rozwiązania i gotowe schematy do budowy systemów rekomendacji, można więc oprzeć się na sprawdzonych wzorcach zamiast tworzyć wszystko od zera. Dodając taki moduł rekomendujący do swojej aplikacji .NET, zwiększysz personalizację doświadczenia użytkownika i zaangażowanie odbiorców.
4. Prognozowanie i wykrywanie anomalii
Uczenie maszynowe od lat z powodzeniem stosuje się do przewidywania przyszłych trendów na podstawie danych historycznych. Jako programista .NET możesz np. zbudować model ML, który prognozuje sprzedaż produktu na kolejny miesiąc lub kwartał w oparciu o wyniki z poprzednich okresów. Podobnie, model może przewidywać awarię maszyny przemysłowej analizując odczyty z jej czujników (tzw. utrzymanie predykcyjne, czyli zapobieganie usterkom zanim nastąpią). Innym zastosowaniem jest wykrywanie anomalii w danych, np. nietypowych skoków w dziennych transakcjach sklepu albo podejrzanych operacji finansowych odbiegających od normy (co może sugerować oszustwo). Takie zadania również są możliwe do zrealizowania za pomocą C# i ML.NET. Sam framework oferuje gotowe algorytmy zarówno do analiz szeregów czasowych (forecasting), jak i detekcji anomalii. W efekcie możemy wzbogacić naszą aplikację o funkcje przewidujące ważne zdarzenia lub ostrzegające przed nieprawidłowościami, co bywa bezcenne w biznesie.
5. Inteligentni asystenci (chatboty)
Coraz popularniejsze stają się aplikacje potrafiące prowadzić rozmowę z użytkownikiem i pomagać mu w różnych zadaniach. Przykładem może być chatbot na stronie obsługi klienta, który wstępnie odpowiada na pytania, albo domowy asystent głosowy wykonujący polecenia (np. odczytuje pogodę, steruje oświetleniem itp.). Takie rozwiązania bazują na technikach uczenia maszynowego, łączą analizę języka (aby zrozumieć pytanie czy komendę użytkownika) z generowaniem adekwatnej odpowiedzi. W C# możemy stworzyć prostego chatbota, korzystając z dostępnego modelu językowego poprzez API (np. wykorzystując model GPT od OpenAI) lub integrując naszą aplikację z odpowiednim serwisem kognitywnym (np. Azure Bot Service czy Google Dialogflow). Dzięki temu nasz program będzie w stanie interaktywnie reagować na potrzeby użytkownika w języku naturalnym. Co więcej, z czasem, na bazie kolejnych zapytań, taki asystent może uczyć się i udoskonalać swoje odpowiedzi, stając się coraz efektywniejszym w pomocy użytkownikom.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja otwiera przed programistami .NET zupełnie nowe możliwości. Jak widzisz na tych przykładach, nawet typowe aplikacje mogą zyskać na wartości, gdy dodamy do nich elementy inteligencji, czy to poprzez analizę danych, rozpoznawanie obrazów, czy personalizację doświadczeń użytkownika. Co ważne, rozpoczęcie przygody z ML w C# nie jest już tak trudne jak kiedyś. Dzięki narzędziom takim jak ML.NET, bibliotekom oraz bogatej bazie przykładów, możemy krok po kroku dodawać inteligentne funkcje do naszych projektów bez opuszczania ekosystemu .NET.
Warto również zauważyć, że umiejętność wykorzystania AI w projektach to obecnie bardzo cenny atut na rynku pracy – firmy coraz częściej szukają programistów, którzy potrafią tworzyć inteligentne rozwiązania. Jeżeli czujesz, że AI to coś dla Ciebie i chcesz zgłębić temat od praktycznej strony, zapraszam Cię do mojego szkolenia online Szkoła AI w C#/.NET. W tym szkoleniu krok po kroku pokazuję, jak od podstaw budować własne aplikacje oparte o sztuczną inteligencję w C# – od prostych modeli uczenia maszynowego aż po bardziej zaawansowanych agentów AI.
