“미국 구글로 검색하고, 마이크로소프트(MS)의생성형 인공지능(AI)과 상담하고, 중국 알리익스프레스로 필요한 물건을 구매하는게 일상이 되도록 만들겠다는 정부가 정말 우리나라 정부가 맞습니까. '공정함'에만 매몰돼 해외 기업에 국내 시장 빗장 열어주는 '호구'가 되는 것을 자처하겠다는 정도입니다. 이는 정부가 내년 총선을 앞두고 소상공인 표심을 얻기 위해 미래 디지털 경제와 플랫폼 기업을 버리는 행위입니다.”
공정거래위원회가 19일 추진을 발표한 '플랫폼 공정경쟁 촉진법'에 대한 플랫폼 업계 관계자들의 공통된 반응이다. 플랫폼 업계는 공정위의 새로운 규제 발표에 당혹스러움을 감추지 못했다.
◇국내 플랫폼 기업에 '제초제', 혁신기업 성장 막는 '악법' 될 것
플랫폼 업계 관계자들은 이구동성으로 공정위의 플랫폼 공정경쟁 촉진법이 기업의 성장을 막는 제초제이고 혁신기업의 성장과 투자와의 연결고리를 끊는 악법이 될 것이라고 우려했다.
익명을 요청한 한 플랫폼 기업 관계자는 “정부의 자율규제 방침 속에서 나온 사약과 같은 과도한 사전규제라서 당혹스럽다”라며 “설명회 등 업계 의견수렴 절차도 거치지 않고 너무 갑작스럽게 공정위가 안을 만들어서 나온거라 많은 문제가 발생할 것으로 보인다”라고 말했다.
이 관계자는 “우리나라 플랫폼 기업은 이제 글로벌 기업과 경쟁하고 있는 상황이고, 유튜브가 우리나라를 장악한 것은 유튜브 대적할 플랫폼이 없었기 때문”이라며 “몇 안되는 플랫폼 기업이 글로벌 시장에서 경쟁을 펼치고 있는데 이들을 지배적 플랫폼으로 규정해 옥죄겠다는 것은 이해할 수 없는 방침”이라고 말했다.
또 다른 플랫폼 기업 관계자는 “플랫폼 비즈니스가 절대 악이 아닌데 마치 악인 것처럼 몰고가는 정부의 행태가 납득이 되지 않는다”라며 “자국 플랫폼 기업을 키우며 플랫폼 제국주의 형태를 보이고 있는 글로벌 시장은 보지 않고 선거 표심에만 매몰돼 합리적인 판단을 내리지 못하는거 같아 안타깝다”라고 말했다.
이 관계자는 “가장 큰 문제는 정부가 스타트업과 소상공인을 배려해 공정한 경쟁을 위해 규제를 만든다지만, 정작 스타트업이유니콘이되고 대형 사업자가 될 수 있도록 투자 받고 성장하는 길을 가로막는 법이 될 것이라는 점”이라고 꼬집었다.
◇무한 경쟁 플랫폼 시장에 국내 기업 역차별 우려
국내 플랫폼 시장은 글로벌 플랫폼 기업들과 무한 경쟁 상황에 놓여있다. 공정위가 추진하는 법안은 몇 개의 국내 플랫폼 기업을 타깃으로 한 것으로 보이며, 해외 빅테크와의 치열한 경쟁 속에서 국내 산업 경쟁력 악화를 초래할 것으로 예상된다.
국내 시장은 구글(검색엔진), 넷플릭스(OTT), 메타·인스타그램(SNS), 알리익스프레스(쇼핑) 등 해외기업들의 시장점유율 확대는 물론 일부 산업에서는 이미 시장을 잠식당하고 있는 상황이다. 국내 산업 보호를 위한 지원정책이 마련돼야 할 때에 오히려 과도한 규제 도입으로 국가 경쟁력 자체가 위협을 받을 수 있다.
해외 사업자와 국내 사업자 간 규제 형평성에 대한 고민이 없다면, 공정위가 추진하는 법안은 자국 플랫폼에만 과한 규제를 적용할 우려가 클 것으로 전망된다. 특히 이미 해외 빅테크들의 디지털 활동이 활성화된 시장에서 우리나라 기업의 성장에 캡을 씌우게 되는 등 산업 악영향이 걱정된다.
과거 사례를 비춰볼 때 정부의 플랫폼 기업 규제는 항상 국내 기업들에게만 엄격하고 해외 기업들은 규제하지 못하고 질질 끌려가는 모습을 보여왔다. 이번 플랫폼 공정경쟁 촉진법 역시 만들어지면 국내 플랫폼 기업이 새로운 혁신 사업을 추진할 때마다 걸림돌이 되고, 그 사이 국내 규제를 무시하는 해외 기업들이 세를 넓히도록 하는 역할을 할 것으로 보인다.
새로운 법이 입증 책임을 사업자에게 돌리는 것 외에 현행 공정거래법 등 기존 법령과 차이가 있다고 보기 어렵다는 것도 문제로 지적된다. 국내 플랫폼기업이 시장 지배력을 남용하거나 불공정 거래하는 경우 기존 공정거래법으로 충분히 제재 가능하다.
업계는 국내 거래금액이 200조원이 넘는 온라인 커머스 시장은 사실상 완전경쟁 상태로 특정한 온라인 플랫폼이 지배력을 남용할 수 있는 상황이 아니라는 주장이다. 단순히 매출액과 이용자 수 규모 등으로 사업자를 사전 지정하는 형태로 규제를 도입하겠다는 것은 경쟁제한성 판단 등을 전제로 하는 현 공정거래법과도 다른 방향이다.
◇미국·중국 자국 플랫폼 우대, 유럽·일본은 플랫폼 규제
미국과 중국 등 빅테크를 보유한 국가에서는 플랫폼 기반 AI 분야 경쟁력이 국력이라는 판단하에 자국 플랫폼 규제를 없애고 진흥책을 펼치고 있다. 올해 미국 의회에 발의된 빅테크 규제 법안 6개 중 5개가 폐기됐다. 빅테크에 대한 강도 높은 규제가 예상됐으나,틱톡·핀둬둬 등 미국 내 중국 플랫폼의 선전으로 인해 AI 기술 패권에 대한 위기감 생성되며 자국 빅테크 기업 보호로 선회하고 중국 기업을 압박하고 있다.
중국은 자국 플랫폼 기업 지원책을 고심하고 있다. 최근 '플랫폼 기업의 발전 및 고용, 국제 경쟁력 확보 추진'을 선언 등 미국 기업과 AI 기술 경쟁에서 뒤지지 않기 위해 자국 기업 키우기에 열중하고 있다. 중국 내 챗GPT 형태의 AI를 개발 중인 기업은 바이두·알리바바 등 12개에 달하며, 틱톡 등을 통해 공격적으로 수집한 학습데이터를 기반으로 미국과 격차를 좁히고 있다.
유럽은 미·중 빅테크에 대한 포괄적 사전규제를 위한 디지털시장법(DMA)을 시행했다. DMA는 시가 총액, 유럽경제지역 내 매출 규모, EU 내 월간 사용자 수 등 여러 기준 중 일정 요건을 충족하는 플랫폼 기업을 '게이트키퍼'로 지정해 규제한다.
대표적인 적용 대상은 구글·애플·아마존·페이스북·틱톡 등이다. 일본 역시 애플 앱스토어 및 구글 검색 서비스에 대한 규제 방안을 논의하고 있다. 지난 2021년 빅테크에 거래 조건 등 정보 공개 의무화를 한 '디지털 플랫폼 거래 투명화법'에 이은 제2의 글로벌 빅테크 규제다.
플랫폼 기업에 대한 규제를 만든 국가들의 공통점은 자국 플랫폼 기업이 존재하지 않는다는 점이다. 전문가들은 유럽에서 DMA법을 제정한 배경을 '브리쉘 이펙트'라고 해석한다. 자국 플랫폼 기업이 없기 때문에 규제를 통해 미국과 중국 빅테크를 견제하기 위한 방식을 채택했다는 것이다. 이런 상황에서 토종 플랫폼 기업을 보유한 우리나라가 DMA법을 벤치마킹해 규제를 신설한다는 것은 앞뒤가 맞지 않는 선택이다.
이처럼 코슬라벤처스의 투자는 창업자를 최우선으로 두고, 그들이 직접 만들어가는 베팅에 투자합니다.미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 직접 그 미래를 만드는 것이다라는 말. 기억하시나요? 코슬라벤처스의 투자가 그런 전략을 취합니다. 실패 가능성이 90% 라고 하더라도 100배의 수익을 거둘 확률이 10% 라도 있으면 투자하는 것이 코슬라벤처스의 투자스타일입니다.
비노드 코슬라는 최근 자신의 X 계정을 통해서 아래와 같은 미래 예측을 내놓았는데요. 이 중 상당부분이 코슬라벤처스가 투자한 스타트업이 만들어가려고 하는 미래에서 나온 예측입니다.
AI가 교사, 의사, 변호사 대체
코딩을 못해도 프로그래머가 된다
이족보행 로봇이 100만대 생긴다
도시의 차량이 자율주행차로 바뀐다
음악과 엔터의 초개인화
AI 에이전트로 인터넷에 접속한다
새로운 원자재가 더 많이 발견된다
화력 발전소(탄소배출)가 사라진다
뉴욕-런던 90분 초음속 비행기
동물 단백질이 사라진다
탄소배출 문제가 해결된다
어떠세요? 미라클레터를 많이 읽으셨다면 그렇게 새로워보이는 전망은 아닐 것 같은데요. 자세한 건 그의X 계정에서 읽어보시길 추천해 드립니다.
The GitHub Arctic Code Vault is a data repository preserved in the Arctic World Archive (AWA), a very-long-term archival facility 250 meters deep in the permafrost of an Arctic mountain. The archive is located in a decommissioned coal mine in the Svalbard archipelago, closer to the North Pole than the Arctic Circle. GitHub will capture a snapshot of every active public repository on 02/02/2020 and preserve that data in the Arctic Code Vault. For more information on the GitHub Arctic Code Vault, and the other archival projects GitHub is working on, visit https://archiveprogram.github.com/
PyWhatKit은다양한 유용한 기능을 갖춘 Python 라이브러리입니다.사용하기 쉽고 추가 설정이 필요하지 않습니다.현재 WhatsApp 및 YouTube 자동화를 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다.새로운 기능과 버그 수정이 포함된 새로운 업데이트가 자주 출시됩니다.
PyWhatKitis a Python library with various helpful features. It's easy-to-use and does not require you to do any additional setup. Currently, it is one of the most popular library for WhatsApp and YouTube automation. New updates are released frequently with new features and bug fixes.
import pywhatkit as kit
import datetime
import time
# Replace these values with your own
phone_number = "+1234567890" # Include the country code without '+' or '0'
message = "Hello, this is a test message!"
# Set the time to send the message (24-hour format)
hour = 12
minute = 0
# Get the current time
now = datetime.datetime.now()
current_hour = now.hour
current_minute = now.minute
# Calculate the delay in seconds until the specified time
delay_seconds = ((hour - current_hour) * 60 + (minute - current_minute)) * 60
# Wait until the specified time
if delay_seconds > 0:
print(f"Waiting for {delay_seconds} seconds until {hour}:{minute}")
time.sleep(delay_seconds)
# Send the WhatsApp message
kit.sendwhatmsg(phone_number, message, now.hour, now.minute + 1) # Adding 1 minute to the current time
print("Message sent successfully!")
AI를 Flutter와 통합하는 것은 모바일 앱에 새로운 차원을 추가하는 것과 같습니다. 사용자를 이해하고, 배우고, 함께 성장하는 경험을 만드는 것입니다. 음성 비서 및 챗봇부터 예측 분석 및 이미지 인식에 이르기까지 AI와 Flutter의 융합은 앱이 단순한 도구 이상의 역할을 하는 미래를 위한 길을 열어줍니다. 그들은 지적인 동료입니다.
이 기사에서는 Flutter에서 AI 통합의 이유, 내용, 방법을 살펴보겠습니다. 우리는 AI-Flutter 통합을 기다리는 다양한 통합 방법, 실제 사례, 장점, 과제 및 흥미로운 미래를 탐구할 것입니다. 앞서 나가기를 원하는 노련한 개발자이든 최신 기술 발전을 활용하려는 기업이든 이 포괄적인 가이드는 Flutter 모바일 앱에서 AI의 힘을 활용할 수 있는 통찰력과 영감을 제공할 것입니다.
Flutter의 AI 통합이 미래인 이유 경쟁이 치열한 환경에서 혁신은 두각을 나타내는 열쇠입니다. Flutter에 AI를 도입하는 개발자는 경계를 넓히고 모바일 앱으로 가능한 것을 재정의하려는 개발자입니다. AI의 기능을 활용하면 기능적일 뿐만 아니라 획기적인 제품을 만들어 사용자 참여와 만족에 대한 새로운 표준을 설정할 수 있습니다.
통합 방법 AI는 다양하고 흥미로운 방식으로 Flutter 앱에 통합될 수 있으며 각각 고유한 기능을 제공합니다.
자연어 처리(NLP) : 인간의 언어를 이해함으로써 NLP는 대화 방식으로 사용자 쿼리에 응답하는 챗봇을 강화하여 상호 작용을 더욱 자연스럽고 공감할 수 있게 만듭니다. 기계 학습(ML) : ML을 사용하면 앱이 사용자 행동을 학습하고 시간이 지남에 따라 적응할 수 있습니다. 제품 추천이든 성능 최적화이든 ML은 앱을 더욱 사용자 중심적으로 만드는 인텔리전스 계층을 추가합니다. 컴퓨터 비전(CV) : 얼굴 인식부터 물체 식별까지 CV는 이미지 기반 상호 작용의 세계를 열어줍니다. 앱은 시각적 세계를 보고 이해할 수 있으며 혁신적이고 대화형인 기능을 제공합니다. Flutter 앱의 AI 실제 사례 Flutter에 AI가 통합되는 것은 먼 미래가 아닙니다. 지금 일어나고 있습니다. 다음은 몇 가지 고무적인 예입니다.
Google Lens : CV를 활용하여 사물과 장소를 식별하고 현실 세계와 디지털 세계의 격차를 해소합니다. Amazon Lex : NLP를 활용하여 인간과 같은 느낌의 대화 인터페이스를 만듭니다. Vivafit : AI와 CV를 활용하여 정적인 운동 계획을 뛰어넘어 춤, 재미, 긍정적인 감정을 바탕으로 새로운 차원의 홈 피트니스 경험을 제공하는 피트니스 앱입니다. 이러한 사례는 빙산의 일각에 불과합니다. AI가 계속 발전함에 따라 Flutter와의 통합은 더욱 강력하고 매력적인 경험을 제공하여 모바일 앱이 단순한 도구가 아니라 사용자를 이해하고, 적응하고, 함께 성장하는 지능적인 엔터티가 되는 미래를 위한 무대를 마련합니다. 모바일 앱 개발의 미래가 여기에 있으며 AI 및 Flutter와 얽혀 있습니다.
모바일 개발에서 AI의 장점 인공 지능과 모바일 개발의 융합은 가능성과 이점의 새로운 시대를 열었습니다. AI가 제공하는 몇 가지 뛰어난 이점은 다음과 같습니다.
향상된 사용자 경험 개인화 : AI 알고리즘이 사용자 행동과 선호도를 분석해 맞춤형 경험을 선사합니다. 노래 추천, 제품 제안, 앱 인터페이스 조정 등 AI는 앱이 개별 사용자의 공감을 불러일으키도록 보장합니다. 지능형 상호 작용 : AI 기반의 챗봇 및 음성 도우미와 같은 기능은 원활하고 직관적인 상호 작용을 제공하여 앱이 더욱 인간과 같고 매력적인 느낌을 줍니다. 예측 분석 : AI는 사용자가 요청하기 전에도 사용자 요구를 예측하고 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 사용자 만족도를 높이고 보다 효율적인 사용자 여정을 창출합니다. 생산성 향상 자동화 : AI는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하여 개발자와 기업이 보다 중요한 측면에 집중할 수 있도록 합니다. 고객 지원부터 데이터 분석까지 자동화는 프로세스 속도를 높이고 효율성을 향상시킵니다. 실시간 의사결정 : 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하는 AI의 능력은 보다 빠르고 정보에 입각한 의사결정을 가능하게 합니다. 마케팅 전략을 조정하든 앱 성능을 최적화하든 상관없이 실시간 통찰력이 성공을 주도합니다. 오류 감소 : AI 알고리즘은 인간 개입에 비해 오류가 발생할 가능성이 적습니다. 일관성과 정확성을 제공하여 보다 안정적이고 강력한 앱 경험을 보장합니다. 새로운 수익원 AI 기능 수익 창출 : 개발자는 프리미엄 AI 기반 기능을 도입하여 수익 창출을 위한 새로운 길을 만들 수 있습니다. 예를 들어 기본 사진 편집 앱은 AI를 사용하여 이미지를 자동으로 향상시키는 프리미엄 기능을 제공할 수 있습니다. 타겟 광고 : AI의 데이터 분석 기능을 통해 보다 타겟이 명확하고 개인화된 광고가 가능해 전환율이 높아지고 광고 수익이 증가합니다. 고객 유지 강화 : AI는 사용자 요구에 지속적으로 적응하고 개인화된 경험을 제공함으로써 고객 유지에 도움을 줍니다. 만족한 사용자는 앱을 계속 사용할 가능성이 높아 꾸준한 수익 흐름을 보장합니다. 강화된 보안 사기 탐지 : AI 알고리즘은 비정상적인 패턴과 행동을 탐지하여 사용자와 관리자에게 잠재적인 보안 위협이나 사기 행위에 대해 경고할 수 있습니다. 생체인식 인증 : AI를 기반으로 한 안면 인식 및 지문 스캔과 같은 기능은 앱에 더 높은 수준의 보안을 제공하여 사용자 데이터를 보호합니다. 혁신적인 특징과 기능 증강 현실(AR) 경험 : AI와 AR을 결합하면 쇼핑 앱의 가상 체험부터 대화형 게임까지 몰입형 경험으로 이어질 수 있습니다. 실시간 언어 번역 : 여행 및 커뮤니케이션 앱은 AI를 사용하여 실시간 언어 번역을 제공하고 언어 장벽을 허물고 글로벌 연결성을 강화할 수 있습니다. 생성적 AI(Generative AI) : 디자인 및 크리에이티브 플랫폼은 AI를 사용하여 독특한 시각 및 청각 콘텐츠를 생성하고 예술적 표현을 위한 새로운 길을 열어주며 멀티미디어 경험을 혁신할 수 있습니다. Flutter 앱에 AI를 통합하는 데 따른 과제 Flutter 앱에 AI를 통합하면 수많은 이점을 제공하지만 어려움도 있습니다. 개발자와 기업은 AI 환경을 효과적으로 탐색하기 위해 이러한 장애물을 인식해야 합니다. AI 통합 중에 직면하게 되는 몇 가지 주요 과제는 다음과 같습니다.
데이터 수집 품질 및 수량 : AI 모델이 효과적으로 작동하려면 상당한 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터를 수집하는 것은 시간이 많이 걸리고 복잡할 수 있으며, 특히 데이터를 정리하고 구조화해야 하는 경우 더욱 그렇습니다. 개인 정보 보호 문제 : 개인 데이터 또는 민감한 데이터 수집은 GDPR과 같은 개인 정보 보호 규정을 준수하여 수행되어야 합니다. 데이터를 안전하고 윤리적으로 수집하고 처리하는 것이 무엇보다 중요합니다. 데이터 저장 및 관리 : 대규모 데이터 세트를 저장하고 관리하는 것은 리소스 집약적일 수 있으며 고급 스토리지 솔루션이 필요할 수 있습니다. 모델 개발 올바른 모델 선택 : 특정 작업에 적합한 AI 모델을 선택하는 것은 특히 사용 가능한 옵션이 무수히 많기 때문에 어려울 수 있습니다. 잘못된 선택은 비효율성과 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 훈련 과제 : AI 모델을 훈련하려면 전문 지식과 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 특히 복잡한 모델의 경우 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 프로세스일 수 있습니다. 과적합 및 과소적합 : AI 모델이 훈련 데이터에서는 매우 잘 수행되지만 새로운, 보이지 않는 데이터에서는 제대로 수행되지 않는 과적합 위험이 있으며, 모델이 훈련 데이터에서 제대로 수행되지 않고 잘 일반화할 수 없는 과소적합 위험이 있습니다. 새로운 데이터에. 모델 배포 통합 문제 : AI 모델을 Flutter 앱에 통합하면 특히 모델이 다른 프레임워크를 사용하여 개발된 경우 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 성능 오버헤드 : AI 모델, 특히 복잡한 모델을 실행하는 것은 리소스 집약적일 수 있으며 잠재적으로 앱 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 모델 업데이트 : AI 모델은 새로운 데이터나 변화하는 사용자 행동을 기반으로 정기적인 업데이트가 필요할 수 있습니다. 사용자 경험을 방해하지 않고 원활한 업데이트를 보장하는 것은 어려울 수 있습니다. 외부 서비스에 대한 의존성 타사 플랫폼에 대한 의존성 : 많은 앱이 타사 AI 서비스에 의존합니다. 이러한 서비스가 변경되거나 중단되면 앱 기능에 영향을 미칠 수 있습니다. 네트워크 종속성 : 클라우드 기반 AI 서비스를 사용하는 앱의 경우 안정적인 인터넷 연결이 중요합니다. 특히 연결 상태가 좋지 않은 지역에서는 이것이 항상 실현 가능한 것은 아닙니다. Flutter에서 새로운 AI 구현 가능성을 열어보세요 Flutter에 AI를 통합하는 것은 끊임없이 진화하는 분야로, 새로운 가능성과 혁신적인 솔루션의 문을 열어줍니다. 개발자가 Flutter 모바일 개발에서 AI 구현의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
맞춤형 AI 모델 개발 사전 훈련된 모델 : 이미지 인식, 자연어 처리, 기계 번역 등 다양한 작업에 사전 훈련된 AI 모델이 많이 있습니다. 이러한 모델은 필요에 맞게 미세 조정되고 앱에 신속하게 통합되어 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 원하는 대로 사용할 수 있는 프레임워크 : TensorFlow 및 PyTorch와 같은 도구를 사용하면 맞춤형 모델을 더 쉽게 구축하고 학습할 수 있습니다. 개발된 후에는 이러한 모델을 Flutter와 호환되는 형식(예: ONNX )으로 변환하거나 나중에 애플리케이션에서 사용할 수 있는 API를 통해 배포할 수 있습니다. 클라우드 AI 서비스 통합 용이성 : 많은 클라우드 제공업체는 API를 통해 액세스할 수 있는 즉시 사용 가능한 AI 서비스를 제공합니다. OpenAI, Google Cloud AI, Microsoft Azure Cognitive Services 또는 Amazon Rekognition과 같은 플랫폼은 Flutter 앱에 쉽게 통합할 수 있는 AI 기능을 제공합니다. 다양한 기능 : 클라우드 AI 서비스는 음성 인식, 언어 번역, 얼굴 인식 등 다양한 AI 기능을 포괄하여 다양한 AI 요구에 맞는 원스톱 솔루션을 제공합니다. 온디바이스 AI 개인정보 보호 및 오프라인 지원 : 온디바이스 AI는 모든 AI 처리가 사용자 기기에서 직접 이루어지도록 보장합니다. 이를 통해 데이터 개인정보 보호를 보장할 뿐만 아니라 앱이 오프라인 모드에서도 AI 기능을 제공할 수 있습니다. 프레임워크 및 패키지 : TensorFlow Lite 및 Flutter의 tflite 패키지 와 같은 도구를 사용하면 기기 내 AI 통합에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 개발자는 모바일 장치에서 AI 모델을 배포하고 실행할 수 있으므로 네트워크 연결에 의존하지 않고 원활한 사용자 경험을 보장할 수 있습니다. Flutter용 AI 플러그인 및 패키지 Flutter 생태계에는 AI 기능 통합을 단순화하도록 설계된 플러그인과 패키지가 풍부합니다. 이러한 도구는 복잡한 AI 작업을 캡슐화하여 개발자가 복잡한 기계 학습이나 데이터 과학에 깊이 관여하지 않고도 AI의 기능을 더 쉽게 활용할 수 있도록 해줍니다. Flutter에서 사용할 수 있는 몇 가지 뛰어난 AI 플러그인과 패키지를 살펴보세요.
Flutter용 인기 AI 프레임워크 Firebase MLKit : 강력한 머신러닝 API 세트인 Firebase MLKit는 개발자에게 이미지 인식, 객체 감지, 텍스트 분류와 같은 작업에 적합한 사전 학습된 여러 모델을 제공합니다. Flutter와의 원활한 통합을 통해 개발자는 번거로움을 최소화하면서 AI 기능을 추가할 수 있습니다. TensorFlow Lite : TensorFlow의 모바일 최적화 버전인 TensorFlow Lite는 모바일 장치용으로 특별히 설계되었습니다. 이를 통해 개발자는 모바일에서 직접 기계 학습 모델을 교육하고 배포하여 효율적인 성능을 보장하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다. PyTorch Mobile : 인기 있는 PyTorch 프레임워크의 확장인 PyTorch Mobile은 모바일 플랫폼에 맞춰 제작되었습니다. 모바일 장치에서 기계 학습 모델을 교육하고 배포할 수 있는 유연성을 제공하여 성능과 기능 간의 균형을 제공합니다. 유용한 링크 및 패키지 Flutter Gems는 기계 학습 전용 섹션을 제공하는 Flutter용으로 선별된 패키지 가이드입니다. 다양한 AI 기능을 지원하는 다양한 패키지를 나열하여 개발자에게 AI 통합을 위한 원스톱 리소스를 제공합니다. Image Picker를 사용하면 개발자는 장치의 카메라나 갤러리를 사용하여 이미지를 캡처할 수 있으며, 이미지 인식이나 개체 감지와 같은 작업을 위해 AI를 사용하여 처리할 수 있습니다. Speech to Text를 사용하면 앱에서 음성 단어를 텍스트로 변환하여 음성 활성화 기능을 사용할 수 있습니다. 이러한 리소스를 활용함으로써 개발자는 AI 알고리즘의 복잡성으로 인해 어려움을 겪지 않고 독특하고 매력적인 사용자 경험을 만드는 데 집중할 수 있습니다.
합산 인공 지능과 Flutter의 융합은 모바일 앱 개발 세계의 혁신적인 변화를 의미합니다. 우리가 살펴본 것처럼 이 통합은 단순히 고급 기능을 도입하는 것이 아닙니다. 이는 모바일 애플리케이션의 핵심 본질을 재정의하는 것입니다. AI를 통해 앱은 단순한 도구에서 사용자와 함께 이해하고, 적응하고, 성장하는 지능적인 개체로 발전합니다.
What the Flutter 에서는 AI-Flutter 통합의 잠재력을 인식합니다. 우리의 전문가 팀은 이러한 능력을 활용하여 귀하의 비즈니스 요구에 맞는 최첨단 모바일 솔루션을 만드는 데 전념하고 있습니다. 기존 앱을 혁신하거나 새로운 프로젝트를 시작하려는 경우 Flutter 및 AI에 대한 전문 지식을 통해 귀하의 비전이 정밀성, 혁신 및 우수성으로 실현될 수 있도록 보장합니다.
