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为了回答这些问题,请探索生成式 AI、神经网络和基础模型背后的技术,以及 AI 道德规范的重要性。
虽然可互换使用,但每个计算机术语均代表一种特有技术。深入了解它们之间的差异和共性。
AI 处于不断变化之中,但您可以通过这篇博文深入了解其能力和功能,从而掌握 AI。
了解 AI 如何能让计算机像人类一样思考和决策,探索其历史和 AI 的类型,并揭示它影响我们生活的方式。
探索聊天机器人技术,了解聊天机器人如何模拟人类对话。聊天机器人通常会使用 NLP 来解析输入,并使用生成式 AI 自动进行响应。
了解数据质量对 AI 性能的重要性,以及如何使用 AI 来提高数据质量,并建立对 AI 系统的信任。
了解为何算法安全尽管复杂且具有挑战性,但对于负责任地开发和部署 AI 至关重要。
了解有效 AI 治理的重要性和优势,以帮助解决采用 AI 时面临的道德规范和监管挑战。
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了解顶级 CEO 们的与众不同之处,以及要在生成式 AI 时代脱颖而出,他们必须应对的六个残酷事实:从人员挑战到运营障碍,再到数据与技术限制。
作为一名寻求指导的 CEO,您可以从我们两周发布一次的数据支持的简报中获得重要的洞察分析和策略,了解如何驾驭生成式 AI,以及如何安全、负责任地扩大采用范围。
阅读最新研究,了解 CEO 如何在复杂的世界中应对挑战并抓住机遇,解决 AI 困境。
利用本报告中的指导,对大型机上运行的应用程序进行现代化改造,以从大型机资产中获取更多价值。
通过我们的视频系列、活动重播和讲解视频,了解 AI 的基础知识和热门话题
由顶尖的 IBM 思想领袖主持,利用专为业务和数据负责人设计的综合课程,讲解最相关的 AI 主题。
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生成式 AI 如何创造高质量内容?观看 IBM 专家 Kate Soule 详解生成式 AI 如何使用大型语言模型 (LLMS) 完成这项工作。
构建一个值得信赖、高效、高性能的基础模型需要谨慎细心。IBM 的 Kate Soule 将带领我们了解 AI 流程的每个步骤。
有太多基础模型可用于 AI 开发,但应如何选择合适的模型呢?选到错误的模型可能会耗费您的资金、时间、准确性和可靠性。发明大师 Martin Keen 将详细介绍为您的下一项目选择合适模型的六步法。
观看 Martin Keen 的演讲,以独特的视角了解机器学习和深度学习之间的区别,并通过订购披萨的美味类比进行解释和说明。
人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 之间的真正区别是什么?在此视频中,Jeff Crume 将阐释 AI 与 ML 之间的区别和联系,以及深度学习 (DL) 等相关主题,同时他还会介绍它们的其他类型和各自属性。
什么是机器学习,各大企业眼下又是如何利用它的?在此光板视频中,IBM Cloud 的 Luv Aggarwal 将解答这些问题以及更多其他问题,同时他将直观解释什么是机器学习,它与 AI 和深度学习的优劣比较,以及企业为什么应使用以及如何使用机器学习解决方案。
聆听技术领袖的精彩讨论
聆听富有洞见的讨论,了解最新 AI 趋势、创新及其对业务的影响。该播客由 Tim Hwang 担任主播,平衡融合了专业知识与分析,内容涵盖了从突破性研究到实际应用的各个方面。
身处创新前沿的人们彼此展开对话,给人以启迪。聆听世界著名的社会科学思想家兼作家 Malcolm Gladwell 与领导者对话,畅谈可以助力业务转型的技术。
了解 AI 不仅是一项独立技术,还有可能转变您的业务运营方式。这档播客由 IBM 院士兼技术副总裁 Jerry Cuomo 担任主播,融合了艺术与技术,提供了关于 AI 趋势以及 AI 在商业领域的可信度的洞察。
多位专家深入探讨大数据、AI 的趋势以及对业务的影响。这档播客由 IBM 全球技术销售副总裁 Al Martin 担任主播,内容涵盖了大数据带来的各种挑战和机遇。
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探索 Python 中的数学方程式和相应示例,以掌握创建自定义二元逻辑回归模型的方法。
了解 GAN 的不同方面和复杂性。GAN 是一种神经网络,在 AI 领域内外均有应用。
探索无监督学习的理论和概念,这是一种无需标签即可对数据进行聚类,以发现数据中隐藏的洞察分析的技术。
了解用于决策的自动化 AI,这是机器学习的一个流程,用于识别偏离数据集正常行为的数据点、事件和观察结果。
IBM Research 是由若干全球科学家和研究人员组成的团队,他们坚信科学方法的强大力量,并致力于为 IBM、我们的客户以及全球民众发明出新一代的新兴事物。深入了解我们在 AI 领域的工作和相关出版物。
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