Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
Strategia AI i inżynieria uczenia maszynowego
Potrzebujesz wskazówek w swojej podróży do świata sztucznej inteligencji (AI)?
Jesteśmy tutaj, aby pomóc.
Śledź nas
Transformacja dzięki sztucznej inteligencji
Wspólnie badamy kluczowe koncepcje, zaczynając od strategii AI, która pomoże Twojej organizacji wykorzystać transformacyjną moc nowych technologii.
Zajmujemy się całą dziedziną, od inżynierii uczenia maszynowego po ML Ops, co stanowi podstawę wydajnego i skalowalnego wdrażania projektów uczenia maszynowego.
Na przykład poznajemy fascynujący świat generatywnej sztucznej inteligencji. Jedną z jego części jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Tutaj duże modele językowe (LLM) są trenowane przy użyciu uczenia maszynowego (ML). Dowiesz się również, że przetwarzanie wstępne ma kluczowe znaczenie dla przekształcania surowych danych w znaczące informacje.
Czy jesteś gotowy, aby otworzyć drzwi do przyszłości ze sztuczną inteligencją? Zabierzemy Cię w ekscytującą podróż odkrywczą z następującymi usługami AI i ML:
- Strategia AI i zarządzanie przypadkami użycia
- Nauka o danych i przetwarzanie wstępne
- Inżynieria ML (procesy szkoleniowe, optymalizacja, integracja, testowanie/QA, projektowanie UX)
- Wizja komputerowa i głębokie uczenie
- MLOps (DevOps, infrastruktura (chmurowa) do uczenia maszynowego, automatyzacja)
Przykład
Generatywne rozwiązania AI dla firm
Gwałtowny rozwój generatywnej sztucznej inteligencji znacząco zmienia świat pracy i wpływa na firmy na całym świecie. Trend ten znajduje odzwierciedlenie w raportach McKinsey, Forbes i Światowego Forum Ekonomicznego, a także jest widoczny w strategicznych decyzjach wiodących firm technologicznych. Poniżej przedstawiamy portfolio, które może pomóc organizacjom dotrzymać kroku i wykorzystać szybko rozwijające się technologie.
Dobrze przemyślana strategia AI definiuje jasne cele, identyfikuje odpowiednie przypadki użycia i płynnie integruje AI z wizją firmy.
Centralnym elementem udanej strategii AI jest zarządzanie przypadkami użycia. Obejmuje to identyfikację konkretnych obszarów zastosowań AI, które oferują wymierną wartość dodaną dla firmy. Wymaga to dokładnej analizy istniejących procesów biznesowych w celu zidentyfikowania potencjalnych obszarów, w których można wykorzystać algorytmy i modele AI.
Ustrukturyzowane zarządzanie przypadkami użycia umożliwia ustalenie realistycznych oczekiwań, efektywne wykorzystanie zasobów i maksymalizację ROI (zwrotu z inwestycji). Obejmuje to również wybór odpowiednich technologii sztucznej inteligencji, takich jak generatywna sztuczna inteligencja, np. z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) lub Tematy takie jak wizji komputerowej, które optymalnie pasują do zidentyfikowanych przypadków użycia.
Strategia AI i doradztwo w zakresie przypadków użycia
Nauka o danych i przetwarzanie wstępne: podstawa innowacji opartych na danych
Nauka o danych i wstępne przetwarzanie stanowią podstawę sukcesu analiz i wniosków z dużych ilości danych.
Nauka o danych, jako nauka interdyscyplinarna, łączy metody statystyczne, uczenie maszynowe i zaawansowane techniki analizy w celu uzyskania cennych informacji z danych. Kluczem do tego jest wstępne przetwarzanie, krytyczna faza, w której surowe dane są czyszczone, strukturyzowane i przygotowywane do analiz.
Przetwarzanie wstępne obejmuje takie etapy, jak usuwanie nieprawidłowych danych, obsługa brakujących wartości i konwersja danych do wymaganego formatu. Jednolita podstawa jest tworzona poprzez normalizację i standaryzację. Proces ten ma kluczowe znaczenie dla poprawy jakości danych i zapewnienia wiarygodnych wyników w kolejnych fazach analizy.
ML Engineering
Inżynieria ML ma kluczowe znaczenie dla rozwoju systemów uczenia maszynowego.
Obejmuje procesy szkoleniowe, optymalizację, integrację, testowanie/QA i projektowanie UX.
Proces szkolenia ma na celu rozpoznanie i uogólnienie wzorców w danych. Optymalizacja stale poprawia dokładność i wydajność modeli. Integracja wymaga płynnej adaptacji do istniejących systemów. Testowanie/QA zapewnia niezawodność i solidność. Projektowanie UX jest ważne, aby prezentować wyniki w zrozumiały i skuteczny sposób.
Inżynieria ML wymaga kompleksowego podejścia do solidnych i skutecznych systemów.
MLOps
MLOps łączy uczenie maszynowe z DevOps, integruje najlepsze praktyki i automatyzuje cały cykl życia ML.
Wykorzystanie infrastruktury (chmurowej) umożliwia skalowalność zasobów. Automatyzacja odgrywa kluczową rolę, przyspiesza proces rozwoju i usprawnia wdrażanie modeli ML. Zwinne połączenie MLOps, DevOps i infrastruktury (chmurowej) optymalizuje wydajność i niezawodność w całym cyklu życia ML.
Nasza kompleksowa technologia widzenia komputerowego jest starannie dostosowana do konkretnych wymagań klienta. Od dynamicznych rozwiązań czasu rzeczywistego po konfigurowalne i zoptymalizowane produkty, oferujemy szeroki zakres usług:
Na przykład, wykorzystujemy najnowocześniejsze algorytmy głębokiego uczenia się do zaawansowanych analiz ruchu człowieka w celu poprawy środków bezpieczeństwa w dziedzinie autonomicznej jazdy.
W obszarach łańcucha dostaw, logistyki i produkcji optymalizujemy procesy operacyjne poprzez rozpoznawanie aktywności i modelowanie precyzyjnych metod percepcji dla zautomatyzowanej kontroli jakości.
Przykłady projektów w dziedzinie wizji komputerowej:
Ochrona AI
Projekt finansowania ATTENTION
Wizja komputerowa i głębokie uczenie
Ulepszone wykrywanie pieszych za pomocą wizji komputerowej
Opracowano niezawodny proces całościowej oceny różnych funkcji sztucznej inteligencji w celu uzyskania weryfikowalnej argumentacji dotyczącej bezpieczeństwa.
Ukierunkowane szkolenie sztucznej inteligencji z wykorzystaniem nowoczesnych technologii symulacyjnych poprawiło rozpoznawanie pieszych nawet w trudnych warunkach.
Przykład wykrywania pieszych w celu skonfigurowania i zilustrowania łańcucha rozumowania
Testowanie istniejących algorytmów wykrywania pieszych
Identyfikacja krytycznych scenariuszy (przypadków narożnych), np. zmienionego padania światła lub tymczasowo zasłoniętego widoku.
Warsztat
Przypadki użycia dla firm
podcast
Emerytalne tsunami – co to jest?
I Want Change Podcast, Season 2, Episode 3: Co dzieje się z firmami, gdy wiele osób przechodzi na emeryturę w tym samym czasie? Czy wtedy wiedza również opuszcza firmę, czy też jest wystarczająco dużo następców z takim samym poziomem wiedzy? Zmiany demograficzne były przewidywalne od lat – ale co z ich konsekwencjami?
Katharina rozmawia o tym ze swoimi kolegami Markusem i Manuelem w trzecim odcinku. Jakie niebezpieczeństwa, możliwości i procesy odgrywają tutaj rolę? Mała zapowiedź: przechodzimy do świata sztucznej inteligencji.
HISTORIE SUKCESU
Referencje klientów w dziedzinie inżynierii ML
Warsztaty DATEV AI
W ramach warsztatów DATEV AI firma QualityMinds była w stanie opracować eksperymentalne prototypy aplikacji wspieranych przez sztuczną inteligencję dla spółdzielni informatycznej DATEV. W formie platformy oferują one klientom DATEV bezpieczną przestrzeń do wypróbowania sztucznej inteligencji, ułatwiają procesy pracy i promują wspólne uczenie się w odniesieniu do sztucznej inteligencji.
Demograficzny odpływ wiedzy
Aby sprostać zbliżającemu się wyzwaniu "emerytalnego tsunami", QualityMinds było w stanie opracować wielowarstwową koncepcję opartą między innymi na sztucznej inteligencji i LLM. Dzięki temu firmy i organizacje mogą wyjść jeszcze silniejsze z nadchodzącej transformacji.
Gotowy do startu z nami?
Masz pytania, chcesz uzyskać więcej informacji lub po prostu masz sugestie? Napisz do nas, czekamy na wiadomość od Ciebie!
