ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถทำงานการแก้ปัญหาที่คล้ายกับมนุษย์ได้ ตั้งแต่การจดจำภาพและการสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์ไปจนถึงการคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล AI ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดในระดับสูง
ในโลกดิจิทัลแบบปัจจุบัน องค์กรต่าง ๆ ได้สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลจากเซ็นเซอร์ การโต้ตอบของผู้ใช้ และข้อมูลบันทึกของระบบ AI ใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน ทำให้การสนับสนุนลูกค้าเป็นอัตโนมัติ ปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาด และให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ผ่านการวิเคราะห์ขั้นสูง
ด้วย AWS ธุรกิจสามารถรวม AI ได้อย่างราบรื่นเพื่อเร่งนวัตกรรม เพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของลูกค้า และแก้ปัญหาความท้าทายที่ซับซ้อน โซลูชัน AI ของ AWS ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถส่งเสริมการโต้ตอบแบบส่วนบุคคล การตัดสินใจโดยอัตโนมัติ และปลดล็อกโอกาสในการเติบโตใหม่ๆ ในโลกดิจิทัลที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว ในขณะเดียวกันก็ได้รับประโยชน์จากความมุ่งมั่นของ AWS ต่อความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และ AI ที่มีความรับผิดชอบ
ประวัติความเป็นมาของ AI คืออะไร
ในปี 1950 Alan Turing ได้แนะนำแนวคิดเรื่องปัญญาประดิษฐ์ในบทความสำคัญของเขา “เครื่องจักรคอมพิวเตอร์และปัญญา” ซึ่งเขาสำรวจความเป็นไปได้ของเครื่องจักรที่คิดเหมือนมนุษย์ ในขณะที่ทัวริงวางรากฐานทางทฤษฎี AI ที่เรารู้จักในปัจจุบันเป็นผลมาจากนวัตกรรมหลายทศวรรษ ซึ่งถูกกำหนดโดยความพยายามร่วมของนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรที่พัฒนาเทคโนโลยีในหลายสาขา
1940-1980
ในปี 1943 Warren McCulloch และ Walter Pittsได้เสนอแบบจำลองของเซลล์ประสาทเทียม โดยวางฐานสำหรับนิวรัลเน็ตเวิร์กซึ่งเป็นเทคโนโลยีหลักภายใน AI
ตามมาอย่างรวดเร็ว ในปี 1950, Alan Turing ได้ตีพิมพ์เรื่อง “เครื่องจักรคอมพิวเตอร์และปัญญา” แนะนำแนวคิดของการทดสอบทูริ่งเพื่อประเมินความฉลาดของเครื่อง
สิ่งนี้ทำให้นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา Marvin Minsky และ Dean Edmonds สร้างเครื่องนิวรัลเน็ตเวิร์กตัวแรกที่รู้จักกันในชื่อ SNARC Frank Rosenblatt พัฒนา Perceptron ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดลแรก ๆ ของนิวรัลเน็ตเวิร์ก และ Joseph Weizenbaum สร้าง ELIZA ซึ่งเป็นหนึ่งในแชทบอทแรกที่จำลองนักจิตบำบัดโรเจเรียระหว่าง 1951 ถึง 1969
ตั้งแต่ปี 1969 จนถึง 1979 Marvin Minsky แสดงให้เห็นถึงข้อจำกัดของนิวรัลเน็ตเวิร์กซึ่งทำให้การวิจัยนิวรัลเน็ตเวิร์กลดลงชั่วคราว “ฤดูหนาว AI” ครั้งแรกเกิดขึ้นเนื่องจากการระดมทุนและข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์และการคำนวณที่ลดลง
1980-2006
ทศวรรษ 1980 เป็นความสนใจใน AI ที่เพิ่มขึ้นอีกครั้งซึ่งได้รับแรงผลักดันจากการระดมทุนและการวิจัยของรัฐบาล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านต่างๆเช่นการแปลและการถอดความ ในช่วงเวลานี้ ระบบผู้เชี่ยวชาญเช่น MYCIN ได้รับความโดดเด่นด้วยการจำลองการตัดสินใจของมนุษย์ในสาขาเฉพาะเช่นการแพทย์ การฟื้นฟูเครือข่ายประสาทก็มีรูปร่างขึ้นเช่นกัน โดยมีผลงานเบื้องต้นจาก David Rumelhart และ John Hopfield เกี่ยวกับเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก แสดงให้เห็นว่าคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ได้
อย่างไรก็ตาม ระหว่างปี 1987 ถึง 1997 ปัจจัยทางเศรษฐกิจและเศรษฐกิจ รวมถึงการบูมของ dot-com นำไปสู่ “ฤดูหนาว AI” ครั้งที่สอง ในช่วงที่การวิจัยกลายเป็นเศษส่วนมากขึ้นและจำกัดในเชิงพาณิชย์
กระแสน้ำเปลี่ยนไปตั้งแต่ปี 1997 เมื่อ Deep Blue ของ IBM เอาชนะแชมป์หมากรุกโลก Garry Kasparov ซึ่งเป็นความสำเร็จอันดับสูงสุดของ AI ในเวลาเดียวกัน งานของ Judea Pearl ในทฤษฎีความน่าจะเป็นและการตัดสินใจได้ก้าวไปสู่สาขานี้ และผู้บุกเบิกอย่าง Geoffrey Hinton ได้กระตุ้นความสนใจในการเรียนรู้เชิงลึกอีกครั้ง โดยกำหนดเวทีสำหรับการฟื้นตัวของเครือข่ายประสาท แม้ว่าความสนใจเชิงพาณิชย์จะยังคงสร้างขึ้น แต่นวัตกรรมเหล่านี้เป็นฐานสำหรับการเติบโตในระยะต่อไปของ AI
2007-ปัจจุบัน
ตั้งแต่ปี 2007 ถึง 2018 ความก้าวหน้าในการประมวลผลบนคลาวด์ทำให้พลังการประมวลผลและโครงสร้างพื้นฐาน AI เข้าถึงได้มากขึ้น นำไปสู่การนำไปใช้เพิ่มขึ้น นวัตกรรม และความก้าวหน้าในแมชชีนเลิร์นนิง ความก้าวหน้ารวมถึงสถาปัตยกรรมนิวรัลเน็ตเวิร์กแบบสังวัตนาการ (CNN) ที่เรียกว่า AlexNet ซึ่งพัฒนาโดย Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever และ Geoffrey Hinton ชนะการแข่งขัน ImageNet ซึ่งแสดงให้เห็นถึงพลังของดีปเลิร์นนิงนการจดจำภาพ และ AlphaZero ของ Google เชี่ยวชาญในเกมหมากรุก โชกิ และ Go โดยไม่มีข้อมูลของมนุษย์ โดยอาศัยการเล่นด้วยตนเอง
ในปี 2022 แชทบอท ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อสนทนาเหมือนมนุษย์และทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ เช่น ChatGPT ของ OpenAI กลายเป็นที่รู้จักกันอย่างกว้างขวางในด้านความสามารถในการสนทนา ฟื้นฟูความสนใจและการพัฒนา AI
ความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิง ดีปเลิร์นนิง และปัญญาประดิษฐ์คืออะไร
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นคำที่มีความหมายกว้างๆ ที่ใช้เรียกกลยุทธ์และเทคนิคต่างๆ เพื่อทำให้เครื่องจักรมีลักษณะเหมือนมนุษย์มากขึ้น ซึ่งรวมถึงทุกอย่างตั้งแต่รถยนต์ไร้คนขับไปจนถึงหุ่นยนต์ดูดฝุ่นและผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง Alexa แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิงจะอยู่ภายใต้การทำงานของ AI แต่กิจกรรมของ AI ทั้งหมดนั้นไม่ใช่แมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิง ตัวอย่างเช่น AI ช่วยสร้างแสดงให้เห็นถึงความสามารถเชิงสร้างสรรค์ที่เหมือนกับมนุษย์ และเป็นรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกที่ก้าวหน้ามากของดีปเลิร์นนิง
แมชชีนเลิร์นนิง
แม้ว่าคุณอาจเห็นคำว่าปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงช้สลับกันได้ในหลายที่ แต่แมชชีนเลิร์นนิงถือเป็นหนึ่งในเทคนิคของปัญญาประดิษฐ์สาขาอื่นๆ โดยเป็นวิทยาศาสตร์แห่งการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองทางสถิติเพื่อเชื่อมโยงข้อมูล โดยระบบคอมพิวเตอร์ใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อประมวลผลข้อมูลในอดีตปริมาณมากและระบุรูปแบบข้อมูล ในบริบทปัจจุบัน แมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงชุดของเทคนิคทางสถิติที่เรียกว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่คุณสามารถใช้ได้อย่างอิสระหรือเพื่อสนับสนุนเทคนิค AI อื่นๆ ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง
อ่านเกี่ยวกับ AI เทียบกับแมชชีนเลิร์นนิง
ดีปเลิร์นนิ่ง
ดีปเลิร์นนิงนั้นช่วยยกระดับแมชชีนเลิร์นนิงไปอีกขั้นหนึ่ง โมเดลดีปเลิร์นนิงจะใช้นิวรัลเน็ตเวิร์กเทียมที่ทำงานร่วมกันเพื่อเรียนรู้และประมวลผลข้อมูล โดยประกอบด้วยส่วนประกอบซอฟต์แวร์นับล้านที่ดำเนินการทางคณิตศาสตร์ระดับจุลภาคในหน่วยข้อมูลขนาดเล็กเพื่อแก้ปัญหาที่ใหญ่กว่า ตัวอย่างเช่น ประมวลผลแต่ละพิกเซลในรูปภาพเพื่อแยกประเภทรูปภาพนั้น ระบบ AI สมัยใหม่มักจะรวมนิวรัลเน็ตเวิร์กระดับลึกหลายเครือข่ายเข้าด้วยกันเพื่อทำงานที่ซับซ้อน เช่น การเขียนบทกวี หรือการสร้างภาพจากข้อความพรอมต์
AI ทำงานอย่างไร
ระบบ AI ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อเปลี่ยนข้อมูลดิบ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ วิดีโอ หรือเสียง เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย ด้วยการระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลนี้ AI ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดในระดับสูง ระบบเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้พวกเขาสามารถเรียนรู้และปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป เช่นเดียวกับวิธีที่มนุษย์เรียนรู้จากประสบการณ์ ด้วยการโต้ตอบแต่ละแบบโมเดล AI จะมีความแม่นยำยิ่งขึ้น ขับเคลื่อนนวัตกรรมและปลดล็อกโอกาสใหม่สำหรับธุรกิจ
นิวรัลเน็ตเวิร์ก
นิวรัลเน็ตเวิร์กเทียมนับว่าเป็นแกนหลักของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โดยเลียนแบบการประมวลผลที่เกิดขึ้นในสมองของมนุษย์ สมองประกอบด้วยเซลล์ประสาทนับล้านเซลล์เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล นิวรัลเน็ตเวิร์กเทียมจะใช้เซลล์ประสาทเทียมเพื่อประมวลผลข้อมูลร่วมกัน เซลล์ประสาทเทียมแต่ละเซลล์หรือที่เรียกว่าโหนดจะใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์เพื่อประมวลผลข้อมูลและแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใช้นิวรัลเน็ตเวิร์กเพื่อตีความ ทำความเข้าใจ และรวบรวมความหมายจากข้อมูลข้อความ โดยมีการใช้เทคนิคการคำนวณต่างๆ ที่เชี่ยวชาญในการถอดรหัสและทำความเข้าใจภาษามนุษย์ เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้เครื่องจักรประมวลผลคำ ไวยากรณ์ และการผสมคำเพื่อประมวลผลข้อความของมนุษย์ หรือแม้แต่สร้างข้อความใหม่ การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีความสำคัญอย่างยิ่งในการสรุปเอกสาร แชทบอท และการดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึก
คอมพิวเตอร์วิชัน
คอมพิวเตอร์วิชันใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อดึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกจากวิดีโอและรูปภาพ คุณสามารถใช้คอมพิวเตอร์วิชันเพื่อตรวจติดตามเนื้อหาออนไลน์เพื่อหาภาพที่ไม่เหมาะสม จดจำใบหน้า และจัดประเภทตามรายละเอียดของรูปภาพได้ มันมีความสำคัญในทุกสิ่งตั้งแต่การควบคุมเนื้อหาไปจนถึงยานพาหนะอิสระ ซึ่งการตัดสินใจในบางวินาทีมีความสำคัญ
การจดจำเสียงพูด
ซอฟต์แวร์จดจำคำพูดใช้โมเดลดีปเลิร์นนิงเพื่อตีความคำพูดของมนุษย์ ระบุคำ และตรวจจับความหมาย นิวรัลเน็ตเวิร์กสามารถถอดเสียงคำพูดเป็นข้อความและบ่งบอกถึงความรู้สึกที่แฝงอยู่ในเสียงได้ คุณสามารถนำการจดจำคำพูดไปใช้ในเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น ผู้ช่วยเสมือนและซอฟต์แวร์สำหรับคอลเซ็นเตอร์ เพื่อระบุความหมายและดำเนินงานที่เกี่ยวข้องได้
อ่านเกี่ยวกับการแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ
AI ช่วยสร้าง
AI ช่วยสร้าง หมายถึงระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างเนื้อหาและอาร์ทิแฟกต์ใหม่ ๆ เช่น รูปภาพ วิดีโอ ข้อความ และเสียง จากพร้อมท์ข้อความธรรมดา ๆ ได้ AI ช่วยสร้างต่างจาก AI ในอดีตที่จำกัดอยู่เพียงการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ AI ช่วยสร้างจะใช้ประโยชน์จากดีปเลิร์นนิงและชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างผลลัพธ์เชิงสร้างสรรค์ที่มีคุณภาพสูงและคล้ายคลึงกับที่สร้างโดยมนุษย์ ในขณะที่นำแอปพลิเคชันสร้างสรรค์ที่น่าตื่นเต้นมาใช้งาน ก็มีข้อกังวลเกี่ยวกับอคติ เนื้อหาที่เป็นอันตราย และทรัพย์สินทางปัญญาเกิดขึ้นมา โดยรวมแล้ว AI ช่วยสร้างแสดงให้เห็นถึงวิวัฒนาการที่สำคัญในความสามารถของ AI ในการสร้างภาษามนุษย์และเนื้อหาและอาร์ทิแฟกต์ใหม่ๆ ซึ่งคล้ายคลึงกับที่สร้างโดยมนุษย์
องค์ประกอบสำคัญของสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชัน AI มีอะไรบ้าง
สถาปัตยกรรมปัญญาประดิษฐ์ประกอบด้วยชั้นหลักสามชั้นทั้งหมดได้รับการสนับสนุนจากโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่แข็งแกร่งซึ่งให้พลังงานคำนวณและหน่วยความจำที่จำเป็นในการเรียกใช้ AI ในระดับสเกล แต่ละเลเยอร์มีบทบาทสำคัญในการทำให้การดำเนินงาน AI ได้อย่างราบรื่น ตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลไปจนถึงการตัดสินใจขั้นสูง
เลเยอร์ที่ 1: เลเยอร์ข้อมูล
AI สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการจดจำรูปภาพ ศูนย์กลางของเทคโนโลยีเหล่านี้คือข้อมูล ซึ่งเป็นเลเยอร์ขั้นพื้นฐานของ AI เลเยอร์นี้จะเน้นไปที่การเตรียมข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชัน AI เป็นหลัก
เลเยอร์ที่ 2: เลเยอร์โมเดล
ปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันใช้โมเดลพื้นฐานและโมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นหลักเพื่อทำงานดิจิทัลที่ซับซ้อน โมเดลพื้นฐานเป็นโมเดลดีปเลิร์นนิงที่ได้รับการฝึกเกี่ยวกับสเปกตรัมกว้างของข้อมูลทั่วไปและข้อมูลที่ไม่ระบุ โมเดลเหล่านี้สามารถทำงานต่างๆ ที่แตกต่างกันได้อย่างหลากหลาย โดยมีระดับความแม่นยำสูงโดยอิงตามพรอมต์อินพุต
องค์กรจะใช้โมเดลพื้นฐานที่มีอยู่และผ่านการฝึกมาแล้วปรับแต่งด้วยข้อมูลภายในเพื่อเพิ่มความสามารถ AI ให้กับแอปพลิเคชันที่มีอยู่หรือสร้างแอปพลิเคชัน AI ใหม่
สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าหลายองค์กรยังคงใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับงานดิจิทัลจำนวนมากต่อไป โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำงานได้ดีกว่าโมเดลพื้นฐานสำหรับการใช้งานหลายๆ กรณี และนักพัฒนาปัญญาประดิษฐ์สามารถเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับงานเฉพาะได้อย่างยืดหยุ่น
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลพื้นฐาน »
เลเยอร์ที่ 3: เลเยอร์แอปพลิเคชัน
เลเยอร์ที่สามคือเลเยอร์แอปพลิเคชัน ซึ่งเป็นส่วนของสถาปัตยกรรม AI ที่ลูกค้าจะได้สัมผัส คุณสามารถขอให้ระบบ AI ทำงานบางอย่าง สร้างข้อมูล ให้ข้อมูล หรือตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบได้ เลเยอร์แอปพลิเคชันช่วยให้ผู้ใช้ปลายทางสามารถโต้ตอบกับระบบ AI
ธุรกิจใช้ประโยชน์จากพลังของ AI อย่างไร
สำรวจตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงเกี่ยวกับวิธีที่ธุรกิจใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรมและขับเคลื่อนประสิทธิภาพ
แชทบอทและผู้ช่วยอัจฉริยะ
แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI และผู้ช่วยเสมือนกำลังเปลี่ยนการโต้ตอบกับลูกค้าโดยการส่งมอบการสนทนาที่คล้ายกับมนุษย์และตระหนักถึงบริบท ซึ่งเป็นเลิศในด้านการสนับสนุนลูกค้า ความช่วยเหลือเสมือน และการสร้างเนื้อหาโดยเสนอการตอบกลับที่ชาญฉลาดและสอดคล้องกันสำหรับการสืบค้นในภาษาธรรมชาติ โมเดล AI เหล่านี้เรียนรู้และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป ทำให้มั่นใจได้ถึงประสบการณ์ส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนความพึงพอใจของลูกค้าและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน
Deriv หนึ่งในโบรกเกอร์ออนไลน์ที่ใหญ่ที่สุดในโลกได้ใช้ผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อจัดการข้อมูลในแพลตฟอร์มการสนับสนุนลูกค้า การตลาด และการสรรหาบุคลากร ด้วยการใช้ประโยชน์จาก AI Deriv ช่วยลดเวลาการจ้างงานใหม่ลง 45% และลดเวลาในการรับสมัครได้ลง 50%
การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP)
AI ช่วยลดความยุ่งยากในการแยกข้อมูลที่มีความหมายจากรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล ไฟล์ PDF และรูปภาพ โดยเปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP) ใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การเรียนรู้เชิงลึก และวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์เพื่อปรับปรุงขั้นตอนการทำงานที่หนักหน่วงของเอกสาร
HM Land Registry (HMLR) ซึ่งจัดการทรัพย์สินสำหรับกว่า 87% ของอังกฤษและเวลส์ ได้ปรับใช้ AI เพื่อการเปรียบเทียบเอกสารทางกฎหมายโดยอัตโนมัติ ด้วย AI ทำให้พวกเขาลดเวลาตรวจสอบเอกสารลง 50% และเร่งกระบวนการอนุมัติสำหรับการโอนทรัพย์สิน เรียนรู้ว่า HMLR ใช้ Amazon Textract อย่างไร
Application performance monitoring (APM)
การตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันที่ใช้ AI ช่วยให้ธุรกิจรักษาประสิทธิภาพสูงสุดโดยทำนายและป้องกันปัญหาก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อผู้ใช้ เครื่องมือเหล่านี้วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อแนะนำโซลูชันเชิงรุก ทำให้มั่นใจได้ถึงเวลาทำงานอย่างต่อเนื่องและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน
Atlassian อาศัยเครื่องมือ APM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อตรวจสอบและจัดลำดับความสำคัญของปัญหาแอปพลิเคชันอย่างต่อเนื่อง ด้วยการใช้ประโยชน์จากคำแนะนำการเรียนรู้ของเครื่อง ทีมของพวกเขาสามารถแก้ไขความท้าทายด้านประสิทธิภาพได้เร็วขึ้นและปรับปรุงความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชัน เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ APM
พลังของเทคโนโลยี AI คืออะไร
AI นำเสนอชุดเทคโนโลยีอันทรงพลังที่หลากหลายซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและปลดล็อกโอกาสใหม่ ๆ สำหรับธุรกิจ ต่อไปนี้คือความสามารถหลักด้าน AI ที่คุณสามารถนำไปใช้เพื่อสร้างสรรค์และขยายขนาดการดำเนินงานของคุณได้
การสร้างภาพ
AI จะแปลงคำอธิบายข้อความธรรมดาให้เป็นภาพคุณภาพสูงและสมจริงภายในไม่กี่วินาที ตัวอย่างเช่น ด้วยการป้อนข้อความเช่น “พระอาทิตย์ตกเหนือภูเขา” AI สามารถสร้างภาพที่สวยงามได้ทันที เทคโนโลยีที่ก้าวล้ำนี้กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมแห่งการสร้างสรรค์ เช่น การตลาด ความบันเทิง และการออกแบบ โดยเร่งกระบวนการสร้างเนื้อหาอย่างรวดเร็ว
การสร้างข้อความ
AI สามารถสร้างข้อความเหมือนมนุษย์โดยอัตโนมัติ ตั้งแต่เนื้อหาแบบสั้นเช่นอีเมลไปจนถึงรายงานที่ซับซ้อน มีการใช้เทคโนโลยีนี้กันอย่างแพร่หลายในการสนับสนุนลูกค้า การตลาด และการสร้างเนื้อหา ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประหยัดเวลาอันมีค่าโดยการปรับปรุงกระบวนการเขียน
การสร้างและการรู้จำเสียงพูด
การสร้างคำพูดที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะสร้างคำพูดที่เป็นธรรมชาติเหมือนมนุษย์ ในขณะที่การรู้จำคำพูดจะช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจและประมวลผลคำพูดได้ เทคโนโลยีเหล่านี้คือกุญแจสำคัญในการมอบประสบการณ์การสั่งงานด้วยเสียงที่ราบรื่นผ่านผู้ช่วยเสมือน เช่น Alexa ปรับปรุงการบริการของลูกค้า อุปกรณ์อัจฉริยะ และโซลูชันการเข้าถึง
AI หลายรูปแบบ
AI หลายรูปแบบได้ผสานรวมข้อความ รูปภาพ และข้อมูลเสียงเพื่อให้เข้าใจเนื้อหาที่ซับซ้อนได้ครอบคลุมยิ่งขึ้น ด้วยการจดจำวัตถุ การถอดเสียงคำพูด และการตีความข้อความบนหน้าจอทั้งหมดได้ในคราวเดียว ทำให้ AI หลายรูปแบบจึงสามารถมอบข้อมูลเชิงลึกขั้นสูงแบบเรียลไทม์ได้ ความสามารถนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมที่ใช้ประโยชน์จาก AI สำหรับการวิเคราะห์วิดีโอ ยานพาหนะอัตโนมัติ และอื่น ๆ ซึ่งช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดและรวดเร็วยิ่งขึ้น และสามารถปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ ๆ สำหรับนวัตกรรมได้
AI กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมในปัจจุบันอย่างไร
AI กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรม ขับเคลื่อนนวัตกรรม สร้างกระบวนการที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ และมอบประสบการณ์การใช้งานที่ยอดเยี่ยมให้กับผู้ใช้ในระดับสูง
คำแนะนำเนื้อหา
AI ขับเคลื่อนเครื่องมือแนะนำสำหรับบริการสตรีมมิ่งชั้นนำเช่น Netflix และ Spotify วิเคราะห์การตั้งค่าของผู้ใช้เพื่อส่งข้อเสนอแนะเนื้อหาส่วนบุคคล AI ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงการรักษาและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าได้ด้วยการทำให้ลูกค้ามีส่วนร่วม
ช้อปปิ้งแบบส่วนตัว
แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซใช้ AI เพื่อให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์แบบส่วนบุคคลตามประวัติการเข้าชมและความชอบของลูกค้า ผลักดันยอดขายให้สูงขึ้นและประสบการณ์การช้อปปิ้งที่ดีขึ้น
การดูแลสุขภาพ
AI กำลังปรับโฉมการดูแลสุขภาพด้วยการวินิจฉัยขั้นสูง การวางแผนการรักษา และการติดตามผู้ป่วย ระบบ AI สามารถวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์เพื่อตรวจหาโรคได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ และช่วยปรับแต่งแผนการรักษาตามประวัติและข้อมูลของผู้ป่วย
การจัดการทราฟิก
AI ปรับการรับส่งข้อมูลให้เหมาะสมโดยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ คาดการณ์รูปแบบการรับส่งข้อมูล และแนะนำเส้นทางอื่น ๆ วิธีนี้จะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการขนส่ง ลดความแออัด และช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกลงได้
การอนุรักษ์
AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการอนุรักษ์ ช่วยตรวจสอบสัตว์ป่า ต่อสู้กับการตัดไม้ทำลายป่า และป้องกันการลักลอบล่าสัตว์ด้วยโดรนที่ขับเคลื่อนด้วย AI และภาพถ่ายดาวเทียม ความสามารถในการติดตามแบบเรียลไทม์ของ AI กำลังเปลี่ยนโฉมกลยุทธ์ของการปกป้องสิ่งแวดล้อม
ประโยชน์ของ AI สำหรับการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจคืออะไร
องค์กรของคุณสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และขับเคลื่อนนวัตกรรมในระดับสูง
ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ
ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถสแกนและบันทึกข้อมูลอย่างชาญฉลาด เช่น ใบแจ้งหนี้ ในเทมเพลตใดก็ได้ จำแนกข้อมูลตามเกณฑ์ต่างๆ เช่น ซัพพลายเออร์หรือภูมิภาค และแม้แต่ตรวจจับข้อผิดพลาดเพื่อให้แน่ใจว่าการประมวลผลการชำระเงินได้อย่างราบรื่นด้วยการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด
เพิ่มความสามารถในการผลิต
AI ช่วยสนับสนุนผู้ใช้ความรู้ในการปฏิบัติงาน (Knowledge Worker) โดยทำให้พวกเขาสามารถเข้าถึงข้อมูลสำคัญได้ทันทีและมีความเกี่ยวข้อง ไม่ว่าจะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพที่จะต้องดึงบันทึกผู้ป่วย หรือพนักงานสายการบินที่ต้องค้นหาข้อมูลเที่ยวบิน AI ก็จะเพิ่มความคล่องตัวให้กับงานเหล่านี้ทั้งหมด ซึ่งช่วยให้พนักงานสามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญอย่างแท้จริงได้ ตัวอย่างเช่น Ryanair ซึ่งเป็นสายการบินที่ใหญ่ที่สุดของยุโรปที่ได้ใช้ระบบ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและความพึงพอใจของพนักงาน ทำให้การดึงข้อมูลเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
แก้ปัญหาที่ซับซ้อน
AI มีความโดดเด่นในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุรูปแบบและปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกที่สามารถแก้ปัญหาแม้แต่ความท้าทายที่ซับซ้อนที่สุด อุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น การผลิตและการดูแลสุขภาพสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ในการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลได้ เช่น การกำหนดตารางการบำรุงรักษาที่เหมาะสมที่สุดโดยการวิเคราะห์ข้อมูลเครื่องจักรและรายงานการใช้งาน ซึ่งทำให้สามารถประหยัดค่าใช้จ่าลงได้อย่างมาก นอกจากนี้ AI ยังสามารถปฏิวัติสาขาต่าง ๆ เช่น การวิจัยจีโนม ซึ่งช่วยเร่งความก้าวหน้าในการค้นคว้ายาและนวัตกรรมได้อีกด้วย
สร้างประสบการณ์ใหม่สำหรับลูกค้า
AI ช่วยให้ธุรกิจสามารถนำเสนอประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นส่วนบุคคล ปลอดภัย และตอบสนองได้ AI จะให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์และโซลูชันที่ได้รับการปรับแต่งซึ่งช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมด้วยการรวมข้อมูลโปรไฟล์ลูกค้าเข้ากับข้อมูลผลิตภัณฑ์หรือบริการ ตัวอย่างเช่น Lonely Planet ที่ใช้ AI เพื่อสร้างแผนการเดินทางสำหรับลูกค้า ซึ่งสามารถช่วยลดเวลาที่ต้องใช้ลง 80% พร้อมให้คำแนะนำการเดินทางส่วนบุคคลในวงกว้าง
บริการและเครื่องมือ AI ปลดล็อกศักยภาพทางธุรกิจได้อย่างไร
AI ช่วยสร้าง
เร่งสร้างนวัตกรรม AI ช่วยสร้างด้วยการรักษาความปลอดภัยระดับองค์กร ความเป็นส่วนตัว และตัวเลือกโมเดลพื้นฐาน (FM) ชั้นนำ AWS มอบประสิทธิภาพสูงสุดในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายให้เหมาะสมกับประสิทธิภาพสูงสุดด้วยวิธีการที่สร้างข้อมูลอันดับแรกและโครงสร้างพื้นฐานที่ล้ำสมัย องค์กรทุกขนาดไว้วางใจให้ AWS เปลี่ยนต้นแบบและการสาธิตให้กลายเป็นนวัตกรรมในโลกแห่งความเป็นจริงและการเพิ่มผลผลิตที่วัดได้
สำรวจบริการและเครื่องมือ AI แบบสร้างสรรค์
บริการ AI
บริการ AI ที่ผ่านการฝึกฝนมาแล้วของ AWS จะให้สติปัญญาสำเร็จรูปสำหรับแอปพลิเคชันและเวิร์กโฟลว์ของคุณ บริการ AI ผนวกรวมกับแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างง่ายดายเพื่อจัดการกับกรณีการใช้งานทั่วไป เช่น คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละคน การปรับศูนย์บริการข้อมูลของคุณให้ทันสมัย การปรับปรุงความปลอดภัยและความมั่นคง และการเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า
แมชชีนเลิร์นนิง
ได้ข้อมูลเชิงลึกมากยิ่งขึ้นจากข้อมูลของคุณ ในขณะที่ลดต้นทุนด้วยแมชชีนเลิร์นนิง (ML) AWS ช่วยคุณในทุกขั้นตอนของการเดินทางการนำมาใช้ ML ของคุณด้วยบริการ ML ที่ครอบคลุมที่สุดและโครงสร้างพื้นฐานที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะ Amazon SageMaker ทำให้ง่ายต่อการสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและรูปแบบพื้นฐานในระดับที่หลากหลาย ด้วย SageMaker นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรของ ML มีความยืดหยุ่นและการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมืออย่างละเอียดเพื่อฝึกอบรม ประเมิน ปรับแต่ง และปรับใช้ FM มากกว่า 250 ตัวเพื่อประสิทธิภาพ ความล่าช้า และต้นทุนที่ดีที่สุด
โครงสร้างพื้นฐาน AI
ด้วยการเติบโตของ AI มาพร้อมกับการใช้งาน การจัดการ และต้นทุนของทรัพยากรโครงสร้างพื้นฐานที่เพิ่มขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด ลดต้นทุน และหลีกเลี่ยงความซับซ้อนระหว่างการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดลพื้นฐานในการผลิต AWS มีโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งาน AI ของคุณ
ค้นหาบริการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะ
รากฐานข้อมูลสำหรับ AI
มีเพียง AWS เท่านั้นที่ให้ชุดความสามารถของข้อมูลที่ครอบคลุมที่สุดสำหรับรากฐานข้อมูลแบบครบวงจรที่รองรับภาระงานหรือกรณีการใช้งานใด ๆ รวมถึง AI แบบสร้างสรรค์ เชื่อมต่อและดำเนินการกับข้อมูลทั้งหมดของคุณได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายด้วย การกำกับดูแลข้อมูลแบบครบวงจรที่ช่วยให้ทีมของคุณเคลื่อนไหวได้เร็วขึ้นด้วยความมั่นใจ และด้วย AI ที่สร้างขึ้นในบริการข้อมูลของเรา AWS ทำให้ความซับซ้อนของการจัดการข้อมูลง่ายขึ้น ดังนั้นคุณจึงใช้เวลาในการจัดการข้อมูลน้อยลงและใช้เวลามากขึ้นเพื่อรับคุณค่าจากข้อมูลเหล่านั้น
AI ที่มีความรับผิดชอบคืออะไร
AI ที่มีความรับผิดชอบพิจารณาผลกระทบต่อสังคมและสิ่งแวดล้อมของระบบ AI ในขณะที่รับประกันความยุติธรรม ความโปร่งใส และความรับผิดชอบในการพัฒนาและใช้ AI เนื่องจาก AI มีการเปลี่ยนแปลงมากขึ้นองค์กรจึงได้รับมอบหมายในการสร้างระบบที่ขับเคลื่อนนวัตกรรมโดยไม่ละเมิดเสรีภาพพลเมืองหรือสิทธิมนุษยชน ที่ AWS เรามุ่งมั่นที่จะพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ โดยใช้แนวทางที่มีผู้คนเป็นศูนย์กลางซึ่งให้ความสำคัญกับการศึกษา วิทยาศาสตร์ และลูกค้าของเรา เพื่อผสานรวม AI ที่มีความรับผิดชอบในวงจรชีวิต AI แบบครบวงจรผ่านเครื่องมือ อาทิ Guardrails สำหรับ Amazon Bedrock, Amazon SageMaker Clarify และอื่น ๆ อีกมากมาย
อะไรคือความท้าทายในการใช้งานปัญญาประดิษฐ์
แม้ว่า AI มีศักยภาพอันยิ่งใหญ่ แต่ก็มีความท้าทายสำคัญที่องค์กรต้องนำทางเพื่อปลดล็อกคุณค่าอย่างเต็มที่
การกำกับดูแล AI
นโยบายการกำกับดูแลข้อมูลจะต้องปฏิบัติตามข้อจำกัดด้านกฎระเบียบและกฎหมายความเป็นส่วนตัว หากต้องการนำ AI ไปใช้งาน คุณต้องจัดการคุณภาพของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และการรักษาความปลอดภัยด้วย คุณต้องรับผิดชอบต่อข้อมูลลูกค้าและการปกป้องความเป็นส่วนตัว เพื่อจัดการความปลอดภัยของข้อมูล องค์กรของคุณควรเข้าใจว่าโมเดล AI ใช้งานและโต้ตอบกับข้อมูลลูกค้าในแต่ละเลเยอร์อย่างไร
ปัญหาทางเทคนิค
การฝึก AI ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมหาศาล พลังในการประมวลผลในเกณฑ์ระดับสูงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับเทคโนโลยีดีปเลิร์นนิง เพื่อให้สามารถทำงานได้ คุณต้องมีโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่แข็งแกร่งเพื่อรันแอปพลิเคชัน AI และฝึกโมเดลของคุณ พลังในการประมวลผลอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและจำกัดความสามารถในการปรับขนาดของระบบ AI ของคุณ
ข้อจำกัดของข้อมูล
คุณต้องป้อนข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกระบบ AI ที่เป็นกลาง โดยต้องมีพื้นที่จัดเก็บที่เพียงพอในการจัดการและประมวลผลข้อมูลในการฝึก ในทำนองเดียวกัน คุณต้องมีการจัดการที่มีประสิทธิภาพและมีกระบวนการคุณภาพของข้อมูลเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องของข้อมูลที่คุณใช้ในการฝึก
ฉันจะเริ่มใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับธุรกิจของฉันได้อย่างไร
หากต้องการเริ่มใช้ AI ในธุรกิจของคุณ ให้ระบุส่วนที่ AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้ เช่น การบริการลูกค้าอัตโนมัติด้วยแชทบอท การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น หรือการปรับเปลี่ยนการตลาดให้เหมาะกับแต่ละบุคคล เครื่องมือต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การสร้างเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI และระบบการแนะนำสามารถช่วยขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจได้
ฉันจะเริ่มใช้ปัญญาประดิษฐ์ในชีวิตประจำวันได้อย่างไร
คุณสามารถเริ่มใช้ AI ในชีวิตประจำวันผ่านผู้ช่วยเสมือน เช่น Alexa หรืออุปกรณ์สมาร์ทโฮมที่ทำงานอัตโนมัติได้ นอกจากนี้ แอปที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการติดตามการออกกำลังกาย การเรียนรู้ภาษา และการกำหนดงบประมาณสามารถทำให้กิจกรรมในแต่ละวันมีประสิทธิภาพมากขึ้นและปรับให้เหมาะกับความต้องการของคุณ
นวัตกรรม AI ใน AWS คืออะไรและคุณจะสร้างและปรับขนาดได้อย่างไร
สร้างประสบการณ์ของลูกค้าใหม่และปรับปรุงการดำเนินงานด้วยชุดปัญญาประดิษฐ์และบริการแมชชีนเลิร์นนิงที่ครอบคลุมที่สุด
สร้างโดยผู้นำวงการด้าน AI ที่มีประสบการณ์ช่ำชอง
ปรับขนาดนวัตกรรมครั้งต่อไปใน AI โดยใช้ประโยชน์จากประสบการณ์ AI ที่บุกเบิกกว่า 25 ปีจาก Amazon AWS ทำให้ AI สามารถเข้าถึงผู้คนได้มากขึ้น ตั้งแต่ผู้สร้างและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปจนถึงนักวิเคราะห์ธุรกิจและนักศึกษา ด้วยชุดบริการ เครื่องมือ และทรัพยากร AI ที่ครอบคลุมที่สุด AWS นำความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งให้กับลูกค้ากว่า 100,000 รายเพื่อตอบสนองความต้องการของธุรกิจของพวกเขาและปลดล็อกคุณค่าของข้อมูลของพวกเขา ความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และ AI ที่มีความรับผิดชอบไม่เคยมีความสำคัญมาก่อน ลูกค้าสามารถสร้างและปรับขนาดด้วย AWS บนพื้นฐานของความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยแบบครบวงจร และการกำกับดูแลของ AI เพื่อเปลี่ยนแปลงในอัตราที่ไม่เคยมีมาก่อน
การฝึกอบรม AI สำหรับผู้เริ่มต้นคืออะไร
การฝึกอบรมด้าน AI มักเริ่มต้นด้วยพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมและวิทยาการคอมพิวเตอร์ คุณควรเรียนภาษาต่างๆ เช่น Python ควบคู่ไปกับคณิตศาสตร์ สถิติศาสตร์ และพีชคณิตเชิงเส้น
จากนั้นคุณสามารถพัฒนาไปเข้าร่วมการฝึกอบรมที่เฉพาะทางมากขึ้นได้ ศึกษาต่อปริญญาโทด้านปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้เข้าใจอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นและได้รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง โดยทั่วไปแล้ว โปรแกรมเหล่านี้จะเกี่ยวข้องกับหัวข้อต่างๆ เช่น นิวรัลเน็ตเวิร์ก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์วิชัน
อย่างไรก็ตาม การศึกษาอย่างเป็นทางการไม่ใช่เป็นเพียงแค่หนทางเดียว คุณสามารถใช้หลักสูตรออนไลน์เพื่อเรียนรู้ในแบบของคุณเองและฝึกฝนทักษะเฉพาะด้านได้ ตัวอย่างเช่น การฝึก AI เชิงสร้างบน AWS รวมถึงการรับรองโดยผู้เชี่ยวชาญ AWS ในหัวข้อเช่น:
AWS สามารถรองรับความต้องการปัญญาประดิษฐ์ของคุณได้อย่างไร
AWS ทำให้ AI สามารถเข้าถึงผู้คนได้มากขึ้น ตั้งแต่ผู้สร้างและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปจนถึงนักวิเคราะห์ธุรกิจและนักศึกษา ด้วยชุดบริการ เครื่องมือ และทรัพยากร AI ที่ครอบคลุมที่สุด AWS นำความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งให้กับลูกค้ากว่า 100,000 รายเพื่อตอบสนองความต้องการของธุรกิจของพวกเขาและปลดล็อกคุณค่าของข้อมูลของพวกเขา ลูกค้าสามารถสร้างและปรับขนาดด้วย AWS บนพื้นฐานของความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยแบบครบวงจร และการกำกับดูแลของ AI เพื่อเปลี่ยนแปลงในอัตราที่ไม่เคยมีมาก่อน AI บน AWS รวมถึงบริการ AI ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับข่าวกรองสำเร็จรูปและโครงสร้างพื้นฐาน AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดและลดต้นทุน
AWS ทำให้ AI สามารถเข้าถึงผู้คนได้มากขึ้น ตั้งแต่ผู้สร้างและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปจนถึงนักวิเคราะห์ธุรกิจและนักศึกษา ด้วยชุดบริการ เครื่องมือ และทรัพยากร AI ที่ครอบคลุมที่สุด AWS นำความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งให้กับลูกค้ากว่า 100,000 รายเพื่อตอบสนองความต้องการของธุรกิจของพวกเขาและปลดล็อกคุณค่าของข้อมูลของพวกเขา ลูกค้าสามารถสร้างและปรับขนาดด้วย AWS บนพื้นฐานของความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยแบบครบวงจร และการกำกับดูแลของ AI เพื่อเปลี่ยนแปลงในอัตราที่ไม่เคยมีมาก่อน
AI บน AWS รวมถึงบริการ AI ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับข่าวกรองสำเร็จรูปและโครงสร้างพื้นฐาน AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดและลดต้นทุน
ตัวอย่างบริการที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า:
- Amazon Rekogniton ปรับแต่ง และปรับขนาดการจดจำภาพและการวิเคราะห์วิดีโอโดยอัตโนมัติ
- Amazon Textract แยกข้อความที่พิมพ์วิเคราะห์ลายมือและจับข้อมูลจากเอกสารใด ๆ โดยอัตโนมัติ
- Amazon Transcribe แปลงคำพูดเป็นข้อความ แยกข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สำคัญจากไฟล์วิดีโอ และปรับปรุงผลลัพธ์ทางธุรกิจ
ตัวอย่างโครงสร้างพื้นฐาน AI:
- Amazon Bedrock นำเสนอ FM ที่มีประสิทธิภาพสูงและความสามารถที่หลากหลาย คุณสามารถทดลองกับ FM ชั้นนำต่างๆ และปรับแต่งข้อมูลของคุณได้แบบส่วนตัว
- Amazon SageMaker นำเสนอเครื่องมือในการฝึกอบรม FM ล่วงหน้าตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อให้สามารถใช้งานภายในได้
- อิน สแตนซ์ Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Trn1 ซึ่งขับเคลื่อนโดยชิป AWS Trainium ถูกสร้างขึ้นเพื่อการฝึกอบรมเชิงลึกประสิทธิภาพสูง (DL) ของโมเดล AI แบบสร้างสรรค์