PHP Framework combine l'intelligence artificielle pour obtenir des applications d'automatisation efficaces

introduction

Avec l'accélération continue de la numérisation et de l'intelligence, la technologie d'automatisation est devenue un moyen important pour les entreprises d'optimiser les processus et d'améliorer l'efficacité. En combinant l'intelligence artificielle (IA) et des cadres PHP, des applications plus flexibles et intelligentes peuvent être construites. En tant que l'un des cadres PHP traditionnels, Laravel fournit une bonne base et une bonne évolutivité pour l'automatisation axée sur l'IA.

Condition préalable

• Avoir des connaissances de programmation PHP de base
• Familier avec l'utilisation de base de Laravel Framework
• Master Python pour la formation des modèles d'IA

Cas des applications: reconnaissance d'image

La reconnaissance d'image est un scénario typique pour l'application de la technologie de l'IA. Par exemple, lorsqu'une entreprise doit classer automatiquement les images téléchargées par les clients, ce processus peut être terminé via un modèle d'IA formé. Cela améliore non seulement l'efficacité du traitement, mais assure également la précision des résultats.

Configuration de l'environnement

• Installer et configurer le framework Laravel
• Installez Python et Tensorflow et d'autres bibliothèques d'IA
• Utilisation de TensorFlow pour former un modèle de classification d'image
• Intégrer le modèle formé dans l'application Laravel

Implémentation de code

Définir les itinéraires pour le traitement des images téléchargées dans Routes / web.php :

 Route::post('/upload-image', 'ImageController@store');

Créez un contrôleur dans App / Http / Controllers / ImageController.php pour le téléchargement d'image et la classification:

 use App\Http\Controllers\Controller;
use Illuminate\Http\Request;

class ImageController extends Controller
{
    public function store(Request $request)
    {
        // Enregistrer les images téléchargées
        $image = $request->file('image');
        $path = $image->store('uploads');

        // Images classifiées（Échantillon de pseudo-code）
        $model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5');
        $predictions = $model.predict(Image.load(imagePath));
        $category = $predictions.argmax();

        // Enregistrer les résultats de la classification
        $image->category = $category;
        $image->save();
    }
}

Ajoutez un formulaire de téléchargement dans la vue:

 <form action="/upload-image" method="POST" enctype="multipart/form-data">
    <input type="file" name="image">
    <button type="submit">Télécharger</button>
</form>

Résumer

En combinant le cadre PHP avec des modèles AI, il est facile d'implémenter des scénarios automatisés dans les applications. Qu'il s'agisse de reconnaissance d'image ou d'autres tâches complexes, l'automatisation dirigée par l'IA peut améliorer considérablement l'efficacité et la précision. Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, davantage de processus métier seront optimisés par l'automatisation intelligente à l'avenir.