生成式人工智能/机器学习
为业务领导者解锁生成式人工智能的价值
精选内容

生成式人工智能就是答案:
问题是什么?
生成式人工智能不仅是一个流行语,还是一项颠覆性技术,可以与印刷机和电力等历史创新相提并论。与 AWS 企业战略分析师 Tom Godden、Phil Le-Brun 和 Miriam McLemore 一起讨论如何利用生成式人工智能的力量实现价值驱动的结果。
在您的组织中集成生成式人工智能和机器学习

生成式人工智能代表在所有产业以及组织每条业务线内进行转型创新的机会。策略性思考将人工智能集成到现有工作流中的领导者将提高组织敏捷性和卓越运营,同时引领推动新的使用案例。
关于生成式人工智能的领导者访谈

“领导者访谈”是一个播客,主要内容是高管层关于领导力、愿景、文化和创新的讨论。收听该节目的剧集,重点关注生成式人工智能应用场景、战略见解以及技术领导者如何帮助组织为即将发生的事情做好万全准备。

AWS 客户和领导者如何使用生成式人工智能和机器学习

倾听 AWS 客户和资深领导者的观点,了解他们的组织如何思考并实现生成式人工智能和机器学习。








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生成式人工智能在定义、衡量和减轻对公平性、毒害和知识产权等担忧方面带来了新的挑战。但是,人们已经开始制定解决方案。
— Michael Kearns,美国宾夕法尼亚大学计算机与信息科学教授
负责任人工智能的 AWS 之声:认识 Diya
观看视频认识 Diya,其领导客户参与负责任的人工智能,深入了解人工智能如何处于包容性、多元化和公平性与新兴技术的交叉点,以及每个人在以负责任方式打造人工智能方面所扮演的角色。
负责任的人工智能:在 Thomson Reuters 培养信任感
观看视频倾听 Thomson Reuters 人工智能/机器学习和 BI 平台副总裁 Maria Apazoglou 的观点,了解 Thomson Reuters 为何在整个生命周期中优先考虑采用负责任的人工智能,范围从训练模型到模型建立,再到持续监控。
人工智能法规与培养对负责任人工智能的信任
阅读博客尽管人工智能的好处已经显而易见,并且每天都在改善我们的生活,但要充分发挥人工智能的潜力,就需要在消费者中建立更大的信心。阅读有关如何赢得公众对负责任地使用人工智能的信任的更多内容。

信息简介
将负责任的人工智能付诸实践
人工智能(AI)和机器学习(ML)是我们这一代会遇到的一些最具变革性的技术 — 解决商业和社会问题、改善客户体验以及促进创新。随着人工智能得到广泛使用和规模不断增长,我们必须在公平/偏见、解释性、隐私/安全性、稳健性、管控和透明度等维度负责任地使用人工智能。
在此 IDC 信息简介中,了解在机器学习生命周期中培养信任感并集成负责任人工智能的最佳实践和指导原则。您将探索重要的主题,例如:
- 操作负责任的人工智能和人工智能治理
- 全球新兴法规
- 人工智能治理的基础知识
- AWS 针对负责任人工智能提供的新资源和工具
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