تقدم AWS ذكاءً اصطناعيًا جديدًا وتعلمًا آليًا وأدلة ذكاء اصطناعي توليدية لتخطيط إستراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك | خدمات أمازون ويب

كانت الإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) تتصدر عناوين الأخبار منذ أشهر، وذلك لسبب وجيه. تعد القدرات الناشئة والمتطورة لهذه التكنولوجيا بفرص عمل جديدة للعملاء في جميع القطاعات والصناعات. لكن سرعة هذه الثورة جعلت من الصعب على المؤسسات والمستهلكين تقييم ما تعنيه هذه الإنجازات بالنسبة لهم على وجه التحديد.

على مر السنين، استثمرت AWS في إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي وفهمه. من خلال الإعلانات حول الأحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي التوليدي وإنشاء أ مركز ابتكار الذكاء الاصطناعي بقيمة 100 مليون دولار برنامج Amazon Web Services (AWS) كان في طليعة المساعدة في تعزيز الفهم حول الدور الذي يمكن أن تلعبه هذه الابتكارات في حياة كل من الأفراد والمنظمات. لمساعدتك على فهم خياراتك فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، نشرت AWS دليلين جديدين: إطار عمل اعتماد سحابة AWS للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي و دليل اتخاذ القرار بشأن التعلم الآلي من مركز الموارد للبدء.

AWS CAF للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي

• إطار عمل اعتماد سحابة AWS للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي تم تصميم (CAF-AI) لمساعدتك على التنقل في رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. إنه نموذج عقلي للمؤسسات التي تسعى جاهدة لتوليد قيمة تجارية من الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. استنادًا إلى خبرتنا وخبرة عملائنا، فإننا نقدم في هذا الإطار أفضل الممارسات لتحويل الذكاء الاصطناعي وتسريع نتائج الأعمال من خلال الاستخدام المبتكر للذكاء الاصطناعي على AWS.

يساعد CAF-AI، الذي يستخدمه العملاء والفرق الشريكة، في استخلاص استراتيجية تحويل الذكاء الاصطناعي وتحديد أولوياتها وتطويرها وتوصيلها. يوضح الشكل التالي كيف نقوم بتبسيط رحلة الذكاء الاصطناعي من خلال CAF-AI: من خلال العمل بشكل عكسي بدءًا من نتائج الأعمال (1) إلى الفرص التي يوفرها الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي (2)، عبر مجالات التحول الخاصة بك (3) ومؤسستك الأساسية القدرات (4) من خلال عملية تكرارية (5) لتقييم واستخلاص وتنفيذ عناصر العمل لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي.

في CAF-AI، نصف رحلة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي التي قد تواجهها مع نضوج قدراتك التنظيمية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لإرشادك، نركز على تطور القدرات الأساسية التي لاحظناها تساعد المؤسسة على تنمية نضجها في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.

كما نقدم أيضًا إرشادات توجيهية من خلال نظرة عامة على الحالة المستهدفة لهذه القدرات الأساسية ونشرح كيفية تطويرها خطوة بخطوة لتوليد قيمة الأعمال على طول الطريق. يوضح الشكل التالي هذه الإمكانات الأساسية لاعتماد السحابة والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. أ قدرة هي القدرة التنظيمية على استخدام العمليات لنشر الموارد (مثل الأشخاص والتكنولوجيا وغيرها من الأصول الملموسة أو غير الملموسة) لتحقيق النتيجة. نظرًا لأن CAF-AI هو مؤشر حي للمعرفة، يمكنك أن تتوقع نموه وتغيره بمرور الوقت.

تم تصميم CAF-AI كنقطة انطلاق وتوجيه طوال رحلة تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي الخاصة بالعميل، ويهدف إلى أن يكون وثيقة يمكن للمؤسسات أن تستمد الإلهام منها أثناء تشكيل أجندة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الخاصة بها على المدى المتوسط ​​ومحاولة فهم الموضوعات ووجهات النظر المهمة. التي تؤثر عليه. اعتمادًا على موقعك الحالي في رحلة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، يمكنك التركيز على قسم معين وصقل مهاراتك هناك، أو استخدام المستند بأكمله للحكم على النضج والمساعدة في توجيه مجالات التحسين على المدى القريب.

نظرًا لأن مساحة مشاكل الأعمال التي يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة عليها ليست وظيفة أو مجالًا واحدًا، فإنها تنطبق على جميع وظائف الشركات وجميع مجالات الصناعة حيث تبحث عن طرق لإعادة ضبط الملعب في الأسواق التي يوجد فيها الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة لا يحدث فرقا اقتصاديا. ال إطار عمل اعتماد سحابة AWS للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي هي إحدى الأدوات العديدة التي توفرها AWS لمساعدتك في تحقيق هذه النتيجة. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي يتيح الحلول ومسارات الحلول للمشكلات التي ظل حلها غير اقتصادي لعقود من الزمن (أو كان من المستحيل معالجتها من الناحية الفنية بدون الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي)، فإن نتائج الأعمال الناتجة يمكن أن تكون عميقة.

دليل اتخاذ القرار بشأن التعلم الآلي من مركز موارد البدء

لقد كانت AWS دائمًا تتعلق بالاختيار. أثناء قيامك بتكثيف استخدامك للذكاء الاصطناعي، من الأهمية بمكان أن تحصل على الدعم المناسب في اختيار أفضل خدمة ونموذج وبنية تحتية لاحتياجات عملك. ال دليل اتخاذ القرار بشأن التعلم الآلي من مركز الموارد للبدء تم تصميمه لتزويدك بنظرة عامة تفصيلية على خدمات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تقدمها AWS، وتوفير إرشادات منظمة حول كيفية اختيار الخدمات التي قد تكون مناسبة لك ولحالات الاستخدام الخاصة بك.

يمكن أن يساعدك دليل القرار أيضًا في توضيح ودراسة المعايير التي ستحدد اختياراتك. على سبيل المثال، يصف نطاق خدمات AWS ML (انظر لقطة الشاشة التالية)، كل منها يلبي مستويات مختلفة من متطلبات الإدارة، اعتمادًا على مقدار التحكم والتخصيص الذي تحتاجه.

يشرح الدليل أيضًا القدرات الفريدة لخدمات AWS في تحقيق قوة النماذج الأساسية وأين يمكنك تحقيق أقصى استفادة من هذا الفرع سريع التطور من التعلم الآلي.

ويقدم تفاصيل حول خدمات محددة، وروابط لأدلة فنية مفصلة على مستوى الخدمة، وجدول مقارنة يسلط الضوء على القدرات الفريدة للخدمات الرئيسية، ومعايير اختيار خدمات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. كما يوفر أيضًا مجموعة منسقة من الروابط للموارد الرئيسية التي يمكن أن تساعدك على البدء في استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي على AWS.

إذا كنت تريد فهم نطاق عروض الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي التي تقدمها AWS، فإن دليل القرار هذا يعد مكانًا رائعًا للبدء.

وفي الختام

• دليل اتخاذ القرار بشأن التعلم الآلي من مركز الموارد للبدء، جنبا إلى جنب مع إطار عمل اعتماد سحابة AWS للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي، ويغطي الأسئلة الفنية وغير الفنية التي كثيرا ما نسمعها. نأمل أن تجد هذه الموارد الجديدة مفيدة ونتطلع إلى تعليقاتك عليها.

---

حول المؤلف

كاليب ويلكينسون يتمتع بخبرة تزيد عن عقد من الزمن في بناء حلول الذكاء الاصطناعي. بصفته أحد كبار إستراتيجيي التعلم الآلي في AWS، يتولى كاليب ريادة التطبيقات المبتكرة للذكاء الاصطناعي التي تدفع حدود الإمكانيات وتساعد المؤسسات على الاستفادة بشكل مسؤول من الذكاء الاصطناعي. وهو المؤلف المشارك لـ CAF-AI.

ألكسندر وولكي يتمتع بخبرة تمتد لعقد من الزمن في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وهو كبير استراتيجيي التعلم الآلي ومدير المنتج الفني في مركز AWS Geneative AI Innovation Center. إنه يعمل مع مؤسسات كبيرة على إستراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ويساعدهم على تحمل المخاطر المحسوبة في طليعة التطور التكنولوجي. وهو المؤلف المشارك لـ CAF-AI.

جيوف ويلرايت يدير فريق محتوى القرار في AWS، الذي يكتب ويطور المجموعة المتزايدة من أدلة القرار في مركز موارد البدء في AWS. أنشأ فريقه دليل قرار اختيار التعلم الآلي في AWS. لقد استمتع بالعمل مع الذكاء الاصطناعي وأسلافه منذ أن تعرف لأول مرة على Apple II البسيط القائم على النصوص إصدارات إليزا في أوائل 1980s.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
• المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-offers-new-artificial-intelligence-machine-learning-and-generative-ai-guides-to-plan-your-ai-strategy/