Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект (ИИ) – это революционная технология, которая позволяет машинам выполнять задачи вместо людей. Искусственный интеллект позволяет компаниям принимать более взвешенные решения в нужном масштабе: от распознавания изображений и создания креативного контента до прогнозирования на основе данных.
В современном цифровом мире организации генерируют огромные объемы данных с помощью датчиков, пользовательских взаимодействий и системных журналов. ИИ использует эти данные для оптимизации операций: автоматизации поддержки клиентов, совершенствования маркетинговых стратегий и предоставления полезной информации с помощью расширенной аналитики.
С помощью AWS компании могут легко интегрировать искусственный интеллект для ускорения инноваций, оптимизации обслуживания клиентов и решения сложных задач. Решения AWS по искусственному интеллекту позволяют компаниям обеспечивать персонализированное взаимодействие, автоматизировать принятие решений и открывать новые возможности роста в быстро меняющемся цифровом мире, пользуясь при этом обязательствами AWS по обеспечению конфиденциальности, безопасности и ответственного использования ИИ.
Как развивался искусственный интеллект?
В 1950 году Алан Тьюринг представил концепцию искусственного интеллекта в своей основополагающей статье «Вычислительные машины и разум», в которой он исследовал возможность мышления машин подобно людям. Хотя Тьюринг и заложил теоретические основы, известный нам сегодня искусственный интеллект является результатом десятилетий инноваций, сформированных коллективными усилиями ученых и инженеров, продвигающих технологию во многих областях.
1940–1980 гг.
В 1943 году Уоррен Маккаллох и Уолтер Питтс предложили модель искусственных нейронов, заложив основу нейронных сетей – главную технологию ИИ.
Вскоре после этого в 1950 году Алан Тьюринг опубликовал книгу «Вычислительные машины и разум», в которой представил концепцию теста Тьюринга для оценки машинного интеллекта.
Это привело к тому, что аспиранты Марвин Мински и Дин Эдмондс создали первую нейросетевую машину, известную как SNARC, Фрэнк Розенблатт разработал Perceptron, который является одной из самых ранних моделей нейронной сети, а Джозеф Вейценбаум создал ELIZA – одного из первых чат-ботов, имитирующих диалог с психотерапевтом Карлом Роджерсом в период с 1951 по 1969 год.
С 1969 по 1979 год Марвин Мински демонстрировал ограничения нейронных сетей, что привело к временному снижению их исследований. Первый «застой ИИ» произошел из-за сокращения финансирования, а также аппаратных и вычислительных ограничений.
1980–2006 гг.
В 1980-х годах интерес к искусственному интеллекту вновь возрос благодаря государственному финансированию и исследованиям, особенно в таких областях, как перевод и транскрибирование. За это время благодаря моделированию принятия решений человеком в специализированных областях, таких как медицина, приобрели известность экспертные системы, например MYCIN. Возрождению интереса к нейронным сетям также поспособствовала новаторская работа Дэвида Румелхарта и Джона Хопфилда по методам глубокого обучения, продемонстрировавшая, что компьютеры могут учиться на собственном опыте.
Однако в период 1987–1997 гг. социально-экономические факторы, включая «пузырь доткомов», привели ко второй «зиме искусственного интеллекта», во время которой исследования стали более фрагментированными и коммерчески ограниченными.
Ситуация изменилась в 1997 году, когда компания IBM Deep Blue одержала знаменитую победу над чемпионом мира по шахматам, Гарри Каспаровом, что стало важным достижением в истории искусственного интеллекта. Примерно в то же время работа Джуды Перла в области теории вероятностей и принятия решений существенно продвинула эту область вперед, а такие первопроходцы, как Джеффри Хинтон, возродили интерес к глубокому обучению, заложив основу для возрождения нейронных сетей. Хотя путь к коммерческому интересу еще не был пройден, эти инновации заложили основу для следующего этапа развития искусственного интеллекта.
2007 – настоящее время
С 2007 по 2018 год развитие облачных вычислений сделало вычислительные мощности и инфраструктуру ИИ более доступными. Это привело к расширению внедрения инноваций и развитию машинного обучения. Среди достижений – архитектура сверточной нейронной сети (CNN) под названием AlexNet, разработанная Алексом Крижевским, Ильей Суцкевером и Джеффри Хинтоном, победившая в конкурсе ImageNet и продемонстрировавшая возможности глубокого обучения в распознавании изображений, а также AlphaZero от Google, освоившая игры в шахматы, сёги и го без участия человека.
В 2022 году чат-боты, использующие искусственный интеллект (ИИ) и обработку естественного языка (NLP) для ведения человекоподобных разговоров и выполнения задач, такие как ChatGPT от OpenAI, стали широко известны благодаря своим разговорным способностям, что оживило интерес и развитие ИИ.
В чем разница между машинным обучением, глубоким обучением и искусственным интеллектом?
Искусственный интеллект (ИИ) – это общий термин для различных стратегий и методов, используемых для того, чтобы сделать машины более похожими на людей. Он включает в себя все: от беспилотных автомобилей до роботов-пылесосов и интеллектуальных помощников, таких как Alexa. Хотя и машинное обучение, и глубокое обучение относятся к искусственному интеллекту, с ними связаны не все виды деятельности в сфере ИИ. Например, генеративный искусственный интеллект, демонстрирующий творческие способности, подобные человеческим, представляет собой очень продвинутую форму глубокого обучения.
Машинное обучение
Хотя термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение» во многих случаях используют как синонимы, технически машинное обучение является одной из многих других отраслей искусственного интеллекта. Это наука о разработке алгоритмов и статистических моделей для корреляции данных. Компьютерные системы используют алгоритмы машинного обучения для обработки больших объемов статистических данных и выявления шаблонов данных. В наше время под машинным обучением понимается набор статистических методов, называемых моделями машинного обучения, которые можно использовать независимо или для поддержки других более сложных методов ИИ.
Подробнее о различиях искусственного интеллекта и машинного обучения
Глубокое обучение
Глубокое обучение – это своего рода следующий уровень машинного обучения. В моделях глубокого обучения используются нейронные сети, которые совместно изучают и обрабатывают информацию. Они состоят из миллионов программных компонентов, выполняющих микроматематические операции с небольшими блоками данных для решения более крупной задачи. Например, они обрабатывают отдельные пиксели изображения для классификации этого изображения. Современные системы искусственного интеллекта часто объединяют несколько нейронных сетей глубокого обучения для выполнения сложных задач, таких как написание стихов или создание изображений из текстовых запросов.
Как устроен искусственный интеллект?
Системы искусственного интеллекта используют передовые технологии для преобразования необработанных данных – будь то текст, изображения, видео или аудио – в значимую аналитическую информацию. Выявив в данных закономерности и взаимосвязи, искусственный интеллект позволяет в широком масштабе принимать интеллектуальные решения. Такие системы обучаются на огромных наборах данных, что позволяет им постоянно развиваться и совершенствоваться с течением времени, подобно тому, как люди учатся на собственном опыте. С каждым взаимодействием модели искусственного интеллекта становятся все более точными, стимулируя инновации и открывая новые возможности для бизнеса.
Нейронные сети
Искусственные нейронные сети – основа технологий искусственного интеллекта. Они повторяют процессы, происходящие в человеческом мозге. В мозге содержатся миллионы нейронов, которые обрабатывают и анализируют информацию. Искусственные нейронные сети состоят из искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию. Каждый искусственный нейрон или узел использует математические расчеты для обработки информации и решения сложных задач.
Обработка естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка (NLP) использует нейронные сети для интерпретации и анализа текстовых данных, а также для понимания их смысла. Эта технология использует различные вычислительные методы для расшифровки и понимания человеческого языка. Такие методы позволяют машинам обрабатывать слова, грамматические синтаксические структуры и словосочетания для обработки текста, созданного человеком, и даже для генерирования нового текста. Обработка естественного языка играет важную роль в создании сводок документов и чат-ботов, а также в анализе настроений.
Машинное зрение
Машинное зрение использует методы глубокого обучения для извлечения информации и аналитических данных из видео и изображений. Можно фильтровать неприемлемый контент в сети, распознавать лица и классифицировать детали изображений. Эта возможность очень важна в любой задаче: от модерации контента до автономных транспортных средств, где решающее значение имеет возможность принятия решений за доли секунды.
Распознавание речи
Программное обеспечение для распознавания речи использует модели глубокого обучения для интерпретации человеческой речи, идентификации слов и определения смысла. Нейронные сети могут преобразовывать речь в текст и определять тональность голоса. Распознавание речи можно использовать при создании виртуальных помощников и программного обеспечения для колл-центров, чтобы облегчить выполнение поставленных задач и определять смысл сказанного.
Подробнее о преобразовании речи в текст
Генеративный искусственный интеллект
Генеративный искусственный интеллект – это системы искусственного интеллекта, создающие новый контент и артефакты, такие как изображения, видео, текст и аудио, из простых текстовых запросов. В отличие от прежнего ИИ, который ограничивался анализом данных, генеративный искусственный интеллект использует глубокое обучение и обрабатывает большие наборы данных для создания высококачественных творческих решений, похожих на человеческие. Несмотря на то, что технология позволяет создавать интересные творческие приложения, существуют опасения, связанные с предвзятостью, вредоносным контентом и интеллектуальной собственностью. В целом генеративный искусственный интеллект имеет более широкие возможности в части создания текстов на естественном языке и нового контента и артефактов в стиле, близком к человеческому.
Каковы основные компоненты приложений искусственного интеллекта?
Архитектура искусственного интеллекта состоит из трех основных уровней, и все они поддерживаются надежной ИТ-инфраструктурой, обеспечивающей вычислительную мощность и память, необходимые для масштабирования искусственного интеллекта. Каждый уровень играет важную роль в обеспечении бесперебойных операций ИИ, от обработки данных до принятия сложных решений.
Уровень 1. Данные
Искусственный интеллект основан на различных технологиях, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и распознавание изображений. Центральное место в этих технологиях отводится данным, которые являются основным уровнем ИИ. На этом уровне основное внимание уделяется подготовке данных для приложений искусственного интеллекта.
Уровень 2. Модели
Современный искусственный интеллект в основном использует базовые и большие языковые модели для выполнения сложных цифровых задач. Базовые модели – это модели глубокого обучения, обученные на широком спектре обобщенных и немаркированных данных. На основе текстовых запросов эти модели могут выполнять широкий спектр разрозненных задач с высокой степенью точности.
Организации используют существующие предварительно обученные базовые модели и настраивают их на основе внутренних данных, чтобы добавить возможности ИИ в существующие приложения или создать новые на базе ИИ.
Важно отметить, что многие организации продолжают использовать модели машинного обучения для решения многих цифровых задач. Модели машинного обучения могут превосходить базовые модели во многих примерах использования, а разработчики искусственного интеллекта могут гибко выбирать лучшие модели для конкретных задач.
Подробнее о базовых моделях »
Уровень 3. Прикладной уровень
Третий уровень – это прикладной уровень, часть архитектуры ИИ, ориентированная на клиента. Вы можете запрашивать у систем ИИ выполнение определенных задач, генерирование информации, предоставление сведений или принятие решений на основе данных. Благодаря прикладному уровню конечные пользователи могут взаимодействовать с системами искусственного интеллекта.
Как компании используют возможности искусственного интеллекта?
Ознакомьтесь с реальными примерами того, как компании используют возможности искусственного интеллекта для внедрения инноваций и повышения эффективности.
Чат-боты и интеллектуальные помощники
Чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ изменяют взаимодействие с клиентами, ведя человекоподобные разговоры с учетом контекста. Они отлично справляются с такими задачами, как поддержка клиентов, виртуальная помощь и создание контента, предоставляя интеллектуальные и последовательные ответы на запросы на естественном языке. Эти модели искусственного интеллекта постоянно обучаются и совершенствуются с течением времени, обеспечивая персонализированный подход, повышающий удовлетворенность клиентов и операционную эффективность.
Компания Deriv, один из крупнейших онлайн-брокеров в мире, внедрила помощника на базе искусственного интеллекта для управления данными на платформах поддержки клиентов, маркетинга и рекрутинга. Используя искусственный интеллект, компания Deriv сократила время адаптации новых сотрудников на 45 % и сократила время выполнения задач по набору персонала на 50 %.
Интеллектуальная обработка документов (IDP)
Искусственный интеллект упрощает извлечение значимых данных из неструктурированных форматов, таких как электронные письма, PDF-файлы и изображения, превращая полученные сведения в полезную информацию. Интеллектуальная обработка документов (IDP) использует передовые технологии, такие как обработка естественного языка (NLP), глубокое обучение и компьютерное зрение, для оптимизации рабочих процессов с большим количеством документов.
Департамент HM Land Registry (HMLR), который управляет правами собственности более чем на 87 % территории Англии и Уэльса, внедрил искусственный интеллект для автоматизации сравнения юридических документов. Благодаря искусственному интеллекту работникам департамента удалось сократить время рассмотрения документов на 50 % и ускорить одобрение передачи имущества. Узнайте о том, как HMLR использует Amazon Textract.
Мониторинг производительности приложений (APM)
Мониторинг производительности приложений на основе искусственного интеллекта помогает компаниям поддерживать максимальную производительность, прогнозируя и предотвращая проблемы еще до того, как они повлияют на пользователей. Эти инструменты анализируют исторические данные, чтобы рекомендовать упреждающие решения, обеспечивающие продолжительное время непрерывной работы и операционную эффективность.
Atlassian использует инструменты APM на базе искусственного интеллекта для постоянного мониторинга и приоритизации проблем приложений. Руководствуясь рекомендациями по машинному обучению, команды работников компании могут быстрее решать проблемы производительности и повышать надежность приложений. Подробнее об APM.
Ознакомьтесь с примерами использования искусственного интеллекта
Каковы возможности технологий ИИ?
ИИ предлагает широкий набор мощных технологий, которые преобразовывают отрасли и открывают новые возможности для бизнеса. Ниже представлены ключевые возможности ИИ, которые можно использовать для внедрения инноваций и масштабирования деятельности.
Генерация изображений
ИИ превращает простые текстовые описания в высококачественные реалистичные изображения в считанные секунды. Например, при вводе текстового запроса «закат над горами» искусственный интеллект может мгновенно создать потрясающие изображения. Эта передовая технология производит революцию в творческих отраслях, таких как маркетинг, развлечения и дизайн, значительно ускоряя создание контента.
Генерация текста
ИИ может автоматически генерировать текст, похожий на созданный человеком: от краткого контента, такого как сообщения электронной почты, до сложных отчетов. Эта технология, широко применяемая в сфере поддержки клиентов, маркетинга и создания контента, повышает эффективность и экономит драгоценное время за счет оптимизации процесса написания.
Генерация и распознавание речи
Технология генерации речи с помощью ИИ создает естественную речь, похожую на человеческую, а технология распознавания речи позволяет машинам понимать и обрабатывать произнесенные слова. Эти технологии играют ключевую роль в обеспечении бесперебойных возможностей с голосовым управлением, предлагаемых в виртуальных помощниках, таких как Alexa, улучшении обслуживания клиентов, интеллектуальных устройствах и решениях со специальными возможностями.
Мультимодальный ИИ
Мультимодальный ИИ объединяет текст, изображения и аудиоданные, чтобы обеспечить более полное понимание сложного контента. Одновременно распознавая объекты, расшифровывая речь и интерпретируя текст на экране, мультимодальный ИИ предоставляет расширенные аналитические сведения в реальном времени. Эта возможность крайне важна для отраслей, использующих ИИ для анализа видеоданных, автономных транспортных средств и многого другого. Она позволяет принимать решения более быстро и обдуманно и открывает новые возможности для внедрения инноваций.
Как искусственный интеллект трансформирует отрасли сегодня?
Искусственный интеллект коренным образом изменяет отрасли, стимулирует инновации, автоматизирует сложные процессы и обеспечивает исключительное качество обслуживания пользователей в любом масштабе.
Рекомендации по контенту
Искусственный интеллект поддерживает механизмы рекомендаций для ведущих сервисов потоковой трансляции, таких как Netflix и Spotify, анализируя предпочтения пользователей и составляя индивидуализированные предложения по контенту. Обеспечивая вовлеченность клиентов, искусственный интеллект помогает компаниям улучшить удержание клиентов и повысить уровень их удовлетворенности.
Индивидуальный подход к покупкам
Платформы электронной коммерции используют искусственный интеллект для предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам на основе истории просмотров и предпочтений клиентов, что способствует увеличению продаж и улучшению обслуживания покупателей.
Здравоохранение
Искусственный интеллект переформатирует систему здравоохранения благодаря усовершенствованной диагностике, планированию лечения и мониторингу пациентов. Системы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские изображения для раннего выявления заболеваний и настраивать планы лечения на основе истории болезни и данных пациента.
Управление трафиком
Искусственный интеллект оптимизирует транспортные потоки, анализируя данные в режиме реального времени, прогнозируя структуру трафика и предлагая альтернативные маршруты. Эти операции повышают эффективность транспортировки, уменьшают заторы и помогают снизить выбросы.
Сохранение природы
Искусственный интеллект – мощный инструмент природоохранной деятельности, помогающий выполнять мониторинг дикой природы, бороться с вырубкой лесов и предотвращать браконьерство с помощью дронов на базе искусственного интеллекта и спутниковых снимков. Возможности ИИ по мониторингу в режиме реального времени преобразуют стратегии защиты окружающей среды.
Каковы преимущества искусственного интеллекта для трансформации бизнеса?
Любая организация может использовать возможности искусственного интеллекта для оптимизации операций, повышения качества обслуживания клиентов и масштабного внедрения инноваций.
Интеллектуальная автоматизация
Системы, управляемые искусственным интеллектом, могут интеллектуально сканировать и записывать данные, например счета, по любому шаблону, классифицировать информацию по различным критериям, таким как поставщик или регион, и даже обнаруживать ошибки, обеспечивая бесперебойную обработку платежей с минимальным вмешательством человека.
Повышение производительности
ИИ расширяет возможности специалистов в сфере знаний, предоставляя им доступ к важной информации мгновенно и с учетом контекста. Например, для медицинских работников ИИ упрощает выполнение таких задач, как сбор данных о пациентах, а для сотрудников авиакомпаний – поиск данных о рейсах, что позволяет персоналу сосредоточиться на действительно важных делах. Например, Ryanair, крупнейшая авиакомпания Европы, внедрила системы ИИ для повышения производительности и удовлетворенности сотрудников, сделав извлечение информации более быстрым и эффективным.
Решение сложных проблем
ИИ отлично справляется с анализом огромных наборов данных, выявляя закономерности и получая аналитические сведения, которые позволяют решать даже наиболее сложные задачи. В таких отраслях, как производство и здравоохранение, ИИ можно использовать для принятия решений на основе данных, например для составления оптимальных графиков технического обслуживания на основе результатов анализа машинных данных и отчетов об использовании, что позволяет значительно сократить расходы. ИИ также может коренным образом изменить такие сферы, как геномные исследования, ускоряя открытие новых лекарств и внедрение инноваций.
Новый взгляд на обслуживание клиентов
ИИ позволяет компаниям предоставлять клиентам персонализированное, безопасное и оперативное обслуживание. Объединяя данные профиля клиента с информацией о продуктах или услугах, ИИ предоставляет рекомендации в режиме реального времени и индивидуальные решения, повышающие вовлеченность. Например, компания Lonely Planet использовала ИИ для составления тщательно подобранных маршрутов путешествий для клиентов. Это позволило сократить затраты времени на 80 % и предоставлять персонализированные рекомендации по путешествиям в требуемом масштабе.
Как сервисы и инструментов на базе ИИ раскрывают потенциал бизнеса?
Генеративный искусственный интеллект
Ускорьте внедрение инноваций в области генеративного искусственного интеллекта с возможностями безопасности корпоративного уровня, конфиденциальности и выбора передовых базовых моделей (FM). Благодаря подходу, ориентированному на данные, и сверхсовременной инфраструктуре AWS обеспечивает высочайшую производительность и оптимизацию затрат. С помощью AWS организации любого размера преобразовывают свои прототипы и демонстрационные версии в реальные инновации, ощутимо повышая свою производительность.
Изучите сервисы и инструменты генеративного искусственного интеллекта
Сервисы искусственного интеллекта
Предварительно обученные сервисы ИИ на AWS предоставляют готовые интеллектуальные функции, которые можно использовать в своих приложениях и рабочих процессах. Сервисы ИИ можно без труда интегрировать со своими приложениями для использования в стандартных примерах использования, например для создания персонализированных рекомендаций, модернизации контакт-центра, повышения безопасности и защищенности и увеличения активности клиентов.
Машинное обучение
Получайте более глубокое представление о своих данных и сокращайте расходы с помощью машинного обучения. AWS поможет вам на каждом этапе внедрения машинного обучения, предлагая наиболее полный набор сервисов машинного обучения и специализированную инфраструктуру. Amazon SageMaker упрощает создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения и базовых моделей в любом масштабе. Благодаря SageMaker специалисты по обработке данных и инженеры по машинному обучению могут гибко и детально контролировать инфраструктуру и инструменты для предварительного обучения, оценки, настройки и развертывания более 250 FM для оптимизации производительности, задержек и затрат.
Изучите сервисы и ресурсы машинного обучения
Инфраструктура искусственного интеллекта
С развитием искусственного интеллекта растет использование, управление и стоимость инфраструктурных ресурсов. Чтобы максимизировать производительность, снизить затраты и избежать сложностей при обучении и развертывании базовых моделей в рабочей среде, AWS предоставляет специализированную инфраструктуру, оптимизированную для ваших примеров использования искусственного интеллекта.
Изучите специализированные инфраструктурные сервисы искусственного интеллекта
Архитектура данных для искусственного интеллекта
Только AWS предоставляет самый полный набор возможностей обработки данных для комплексной архитектуры данных, которая поддерживает любую рабочую нагрузку или пример использования, включая генеративный искусственный интеллект. Быстро и легко подключайтесь ко всем данным и действуйте в соответствии с ними, используя сквозное управление данными, которое помогает командам работать быстрее и увереннее. А благодаря искусственному интеллекту, встроенному в наши сервисы данных, AWS упрощает управление данными, поэтому вы тратите меньше времени на управление данными и больше времени на извлечение из них пользы.
Создайте комплексную архитектуру данных для искусственного интеллекта
Что такое ответственное использование ИИ?
Концепция ответственного использования ИИ учитывает влияние систем искусственного интеллекта на общество и окружающую среду, обеспечивая при этом справедливость, прозрачность и подотчетность при разработке и использовании ИИ. Поскольку искусственный интеллект становится все более трансформационным, перед организациями стоит задача создавать такие системы, которые способствуют инновациям без ущемления гражданских свобод и прав человека. Компания AWS стремится к ответственному развитию искусственного интеллекта, применяя подход, ориентированный на людей, который ставит во главу угла образование, науку и наших клиентов. Мы интегрируем ответственное использование ИИ на протяжении всего его жизненного цикла благодаря таким инструментам, как Ограничения для Amazon Bedrock, Amazon SageMaker Clarify и многими другими.
Какие трудности возникают при внедрении искусственного интеллекта?
Хотя искусственный интеллект обладает огромным потенциалом, существуют ключевые проблемы, с которыми организации должны справиться, чтобы в полной мере раскрыть его преимущества.
Управление ИИ
Политики управления данными должны соответствовать нормативным ограничениям и законам о конфиденциальности. Чтобы внедрить искусственный интеллект, необходимо управлять качеством, конфиденциальностью и безопасностью данных. Вы несете ответственность за данные клиентов и защиту их конфиденциальности. Для того чтобы управлять безопасностью данных, в вашей организации должны знать, как модели ИИ используют эти данные и взаимодействуют с ними на каждом уровне.
Технические трудности
Машинное обучение ИИ требует огромных ресурсов, а для функционирования технологий глубокого обучения необходим высокий порог вычислительной мощности. Необходимо использовать надежную вычислительную инфраструктуру для запуска приложений ИИ и обучения моделей. Вычислительные мощности могут быть дорогостоящими, тем самым ограничивая масштабируемость систем ИИ.
Ограничения данных
Для того чтобы обучить системы искусственного интеллекта непредвзятому подходу, необходимо ввести огромные объемы данных. Вам потребуется достаточный объем памяти для хранения и обработки обучающих материалов. Кроме того, необходимо внедрить эффективное управление и контроль качества данных, чтобы обеспечить их точность в обучении.
Как начать использовать искусственный интеллект в работе?
Чтобы начать использовать ИИ в своей работе, определите области, в которых он может повысить эффективность, например автоматизация обслуживания клиентов с помощью чат-ботов, анализ данных для принятия более эффективных решений или персонализация маркетинговых усилий. Такие инструменты, как прогнозная аналитика, создание контента на основе ИИ и системы рекомендаций, могут способствовать росту бизнеса.
Как начать использовать искусственный интеллект в повседневной жизни?
Вы можете начать использовать ИИ в повседневной жизни с помощью виртуальных помощников, таких как Alexa, или устройств умного дома, которые автоматизируют задачи. Кроме того, приложения на базе ИИ для отслеживания физической формы, изучения языка и составления бюджета могут повысить эффективность повседневной деятельности и адаптировать ее к вашим потребностям.
Что такое инновации в области искусственного интеллекта на AWS и как их создать и масштабировать?
Переосмыслите качество обслуживания клиентов и оптимизируйте операции с помощью самого полного набора сервисов искусственного интеллекта и машинного обучения
Разрабатывайте вместе с проверенным лидером в области искусственного интеллекта
Масштабируйте следующую волну инноваций в области искусственного интеллекта, используя более чем 25-летний новаторский опыт Amazon в области искусственного интеллекта. AWS открывает доступ к искусственному интеллекту для более широкого круга людей – от разработчиков и специалистов по обработке данных до бизнес-аналитиков и студентов. Обладая наиболее полным набором сервисов, инструментов и ресурсов в области искусственного интеллекта, AWS предоставляет глубокие знания и опыт более чем 100 000 клиентов, чтобы удовлетворить потребностей их бизнеса и раскрыть ценность их данных. Безопасность, конфиденциальность и ответственное использование ИИ никогда не были столь важны. Благодаря AWS пользователи могут создавать и масштабировать с учетом конфиденциальности, комплексной безопасности и управления искусственным интеллектом, достигая беспрецедентной скорости трансформации.
Что представляет собой обучение работе с искусственным интеллектом для начинающих?
Как правило, в начале обучения ИИ изучаются основы программирования и информатики. Необходимо освоить такие языки, как Python, а также математику, статистику и линейную алгебру.
Затем вы сможете перейти к более специализированному обучению. Получите степень магистра в области искусственного интеллекта, машинного обучения или анализа данных, чтобы иметь более глубокое понимание и практический опыт с этих дисциплин. Эти программы обычно включают такие темы, как нейронные сети, обработка естественного языка и углубленное машинное зрение.
Однако традиционное образование – не единственный доступный путь. Вы можете выбрать онлайн-курсы и учиться в удобном для себя темпе, чтобы овладеть определенными навыками. Например, Обучение генеративному искусственному интеллекту на AWS включает сертификацию экспертами AWS по перечисленным ниже темам.
Как AWS может удовлетворить ваши требования к искусственному интеллекту?
AWS открывает доступ к искусственному интеллекту для более широкого круга людей – от разработчиков и специалистов по обработке данных до бизнес-аналитиков и студентов. Обладая наиболее полным набором сервисов, инструментов и ресурсов в области искусственного интеллекта, AWS предоставляет глубокие знания и опыт более чем 100 000 клиентов, чтобы удовлетворить потребности их бизнеса и раскрыть ценность их данных. Благодаря AWS пользователи могут создавать и масштабировать с учетом конфиденциальности, комплексной безопасности и управления искусственным интеллектом, достигая беспрецедентной скорости трансформации. ИИ в AWS включает предварительно обученные сервисы ИИ для готовой аналитики и инфраструктуры, позволяющие раскрыть весь потенциал производительности и снизить затраты.
AWS открывает доступ к искусственному интеллекту для более широкого круга людей – от разработчиков и специалистов по обработке данных до бизнес-аналитиков и студентов. Обладая наиболее полным набором сервисов, инструментов и ресурсов в области искусственного интеллекта, AWS предоставляет глубокие знания и опыт более чем 100 000 клиентов, чтобы удовлетворить потребности их бизнеса и раскрыть ценность их данных. Благодаря AWS пользователи могут создавать и масштабировать с учетом конфиденциальности, комплексной безопасности и управления искусственным интеллектом, достигая беспрецедентной скорости трансформации.
ИИ в AWS включает предварительно обученные сервисы ИИ для готовой аналитики и инфраструктуры, позволяющие раскрыть весь потенциал производительности и снизить затраты.
Далее приведены примеры предварительно обученных сервисов.
- Amazon Rekogniton автоматизирует, оптимизирует и масштабирует распознавание изображений и анализ видео.
- Amazon Textract извлекает печатный текст и анализирует рукописный, а также автоматически собирает данные из любого документа.
- Amazon Transcribe преобразовывает речь в текст, извлекает важную бизнес-информацию из видеофайлов и улучшает бизнес-результаты.
Далее приведены примеры инфраструктуры ИИ.
- Amazon Bedrock предлагает широкий выбор высокопроизводительных базовых моделей и различные возможности. Вы можете попробовать различные лучшие базовые модели и самостоятельно настроить их в соответствии со своими данными.
- Amazon SageMaker предлагает инструменты для предварительного обучения базовых моделей с нуля, чтобы их можно было использовать внутри компании.
- Инстансы Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Trn1 на базе чипов AWS Trainium специально созданы для высокопроизводительного глубокого обучения (DL) моделей генеративного искусственного интеллекта.
Начните работать с искусственным интеллектом на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня!