Featured

Now AI become more accessible to all industries

The ability to use AI become more accessible to all industries, with the help of MLOps platforms, which provide much of the scaffolding software needed to take an AI system to production, so teams no longer have to develop this software. This allows teams to deploy AI systems — and bridge the gap between proof of concept and production weeks rather than months.

Artificial intelligence offers immense value, and every business should try and take advantage of it. With AI, you can expedite processes, get value from company data, and provide clients with a better experience. All those benefits can help drive sales and boost revenue.

The key to creating valuable AI systems is that we need to program with data rather than program with code. To unleash AI’s full potential, executives in all industries should adopt a new, data-centric approach to building AI. Specifically, they should aim to build AI systems with careful attention to ensuring that the data clearly conveys what they need the AI to learn. This requires focusing on data that covers important cases and is consistently labeled, so that the AI can learn from this data what it is supposed to do: Data identification is 70% of AI development.

Outsourced AI management allows you to pass-on the responsibility of your AI. Your dedicated partner handles the development, launch, management, and maintenance of your AI solution. Compared to in-house AI management, outsourced management costs less because your business doesn’t have in-house hiring costs. You pay a monthly rate or one-time fee (depending on your service plan) and your AI partner takes care of the rest.

Do you want to learn more about how AI can accelerate your company’s growth? Get a quick estimate of your AI project within 1 business day. Delivered straight to your inbox!.

AI Now Basic Package: One-time fee

How to build rest API and deploy it in AWS in 5 minutes

Are you looking to build rest API and deploy it on AWS, if yes, then you’ve landed in the right place.

Video with all the steps

In this article, you will build a simple restful to-do list API and after deploy it on AWS. I’ll pick the nodejs express framework, MongoDB as the MongoDB atlas database for building the API. You’ll be required to create an account on https://www.mongodb.com/cloud/atlas/register and create a free database then copy the database URL and paste it into the .env file in MONGO_URL variable. Install nodejs in your system. https://nodejs.org/en/ just download it, and install, by clicking the next and next buttons.

The first step is initiate the project by opening the cmd in window or terminal in mac:

npm init

The second step: Open again cmd/terminal, then install a few dependencies in our project:

npm install express cors mongoose dotenv

Let me explain each dependency:

express is a nodejs framework to make it easier to build web APIs, the framework is a collection of libraries that make the rapid development.
cors is a Cross-origin resource sharing which restricted the access the APIs to use by other websites except which we allowed.
mongoose is an ORM (Object Relation Mapping) that makes the clean code of database query.
dotenv protect the string data such as database name, and password, etc.

Now, let make the structure.
Third step: Create a few folders at the root of the project:

  1. controllers (in controller folder, we will write functions related to todo, such as AddTodo, EditTodo, DeleteTodo)
  2. models (Define the structure of task: such as task name, createdAt )
  3. routes ( it map the controller’s functions and give us access endpoint.
  4. config (We’ll create the databse.js file that connects the MongoDB with our API)
  5. server.js
  6. package.json

Fourth step: Create scripts:

Create the file todoController.js in the controllers folder and copy this code:

const Todo = require('./models/todoModel.js');

exports.createTodo = async (req, res) => {
  const todo = new Todo(req.body);
  await todo.save();

 res.json({
   success: true,
   message: 'Todo created'
 }) 
};

exports.deleteTodo = async (req, res) => {
  await Todo.findByIdAndDelete(req.params.id);

  res.json({
   success: true,
   message: "Todo deleted"
  })
};


Create the file todoModel.js in the models folder and copy this code:

const mongoose = require('mongoose');

const todoSchema = new mongoose.Schema({
  todo: String,
  createdAt: {
     type: Date,
     default: Date.now
   }
});

module.exports = mongoose.model("Todo", todoSchema);

Create the file todos.js in the routes folder and copy this code:

const express = require('express');
const { createTodo, deleteTodo } = require('../controller/todoController.js');

router.route('/').post(createTodo);
router.route('/:id').delete(deleteTodo);

const router = express.Router();

module.exports = router;

Create the file todos.js in the routes folder and copy this code:

כעת הבינה המלאכותית הופכת נגישה יותר לכל התעשיות

היכולת להשתמש בבינה מלאכותית הופכת נגישה יותר לכל התעשיות, בעזרת פלטפורמות MLOps, המספקות הרבה מתוכנת הפיגומים הדרושה כדי להביא מערכת בינה מלאכותית לייצור, כך שהצוותים כבר לא צריכים לפתח את התוכנה הזו. בכך לאפשר לצוותים ליישם מערכות בינה מלאכותית להתגבר על הפער בין הוכחת הרעיון,לשבועות ייצור ולא חודשים…

לבינה מלאכותית יש ערך עצום, וכל עסק צריך לנסות לנצל אותה. עם AI, אתה יכול להאיץ תהליכים, להפיק ערך מנתונים עסקיים ולספק ללקוחות חוויה טובה יותר. כל היתרונות הללו יכולים לעזור להגביר את המכירות להגדיל את ההכנסות.

המפתח ליצירת מערכות AI בעלות ערך הוא שעלינו לתכנת עם נתונים ולא בקוד. כדי למצות את מלוא הפוטנציאל של AI, מנהלים בכל התעשיות חייבים לנקוט בגישה חדשה ממוקדת נתונים לפיתוח AI. באופן ספציפי, עליהם לשאוף לבנות מערכות בינה מלאכותית תוך תשומת לב מיוחדת כדי להבטיח שהנתונים מעבירים בבירור את מה שהם צריכים שהבינה המלאכותית תלמד. זה דורש התמקדות בנתונים המכסים מקרים חשובים ומתויגים באופן עקבי, כך בינה מלאכותית יכולה ללמוד מהנתונים האלה מה היא אמורה לעשות – זיהוי נתונים הוא 70% מפיתוח הבינה המלאכותית.

ניהול AI דרך חברה חיצונית מאפשר לך להעביר אחריות על AI שלך. אנו דואגים לפיתוח, השקה, ניהול ותחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם. בהשוואה לניהול AI פנימי, ניהול במיקור חוץ עולה פחות מכיוון שלחברה שלך אין עלויות כוח אדם. משלמים תשלום חודשי או תשלום חד פעמי (בהתאם לתוכנית השירות שלהם) ואנחנו דואגים לכל השאר.

רוצה ללמוד עוד על איך בינה מלאכותית יכולה להאיץ את הצמיחה העסקית שלך? קבל הצעת מחיר מהירה לפרויקט בינה המלאכותית שלך תוך יום עסקים אחד. נשלח ישירות לתיבת הדואר שלך!