ما هو AI؟
الذكاء الاصطناعي والذي يُعرف اختصارًا بـ AI هو تقنية ذات قدرات حل تشبه قدرات الإنسان في حل المشكلات. يبدو أن الذكاء الاصطناعي في العمل يحاكي الذكاء البشري - يمكنه التعرف على الصور وكتابة القصائد وإجراء تنبؤات قائمة على البيانات.
تجمع المؤسسات الحديثة كمياتٍ كبيرةً من البيانات من مصادر متنوعة مثل أجهزة الاستشعار الذكية والمحتوى الذي ينشئه الإنسان وأدوات المراقبة وسجلات النظام. تقوم تقنيات الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات واستخدامها لمساعدة العمليات التجارية بفعالية. على سبيل المثال، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي الاستجابة للمحادثات البشرية في دعم العملاء، وإنشاء صور ونصوص أصلية للتسويق، وتقديم اقتراحات ذكية للتحليلات.
في النهاية، يتعلق الذكاء الاصطناعي بجعل البرامج أكثر ذكاءً لتفاعلات المستخدم المخصصة وحل المشكلات المعقدة.
ما هي بعض أنواع تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
زادت تطبيقات وتقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في السنوات القليلة الماضية. فيما يلي بعض الأمثلة على تقنيات الذكاء الاصطناعي الشائعة التي ربما واجهتها.
تاريخ الذكاء الاصطناعي
في بحثه المنشور عام 1950 بعنوان «آلات الحوسبة والذكاء»، درس Alan Turing ما إذا كانت الآلات تستطيع التفكير. في هذا الورقة البحثية، صاغ تورنج لأول مرة المصطلح الذكاء الاصطناعي وعرضه كمفهوم نظري وفلسفي. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي، كما نعرفه اليوم، هو نتيجة الجهد الجماعي للعديد من العلماء والمهندسين على مدى عدة عقود.
1940-1980
في عام 1943، اقترح Warren McCulloch وWalter Pitts نموذجًا للخلايا العصبونية الاصطناعية، ووضع الأساس للشبكات العصبية، وهي التكنولوجيا الأساسية داخل الذكاء الاصطناعي.
بعد ذلك بسرعة، في عام 1950، نشر Alan Turing «آلات الحوسبة والذكاء»، حيث قدم مفهوم اختبار تورينج (Turing Test) لتقييم ذكاء الآلة.
أدى ذلك إلى قيام طلاب الدراسات العليا Marvin Minsky وDean Edmonds ببناء أول آلة شبكية عصبية تُعرف باسم SNARC، وقام Frank Rosenblatt بتطوير Perceptron الذي يعد أحد أقدم نماذج الشبكة العصبونية، وقام Joseph Weizenbaum بإنشاء ELIZA؛ وهو من أوائل روبوتات الدردشة لمحاكاة معالج نفسي روجيري بين عامي 1951 و1969.
من عام 1969 حتى عام 1979، أظهر Marvin Minsky قيود الشبكات العصبونية، مما تسبب في انخفاض مؤقت في أبحاث الشبكات العصبونية. حدث «كساد الذكاء الاصطناعي» الأول بسبب انخفاض التمويل وقيود الأجهزة والحوسبة.
1980-2006
في الثمانينيات، كان هناك اهتمام متجدد وتمويل حكومي لأبحاث الذكاء الاصطناعي في المقام الأول في الترجمة والنسخ. خلال هذا الوقت، أصبحت الأنظمة الخبيرة، مثل MYCIN، شائعة لأنها تحاكي عمليات صنع القرار البشري في مجالات محددة مثل الطب. مع إحياء الشبكات العصبونية في الثمانينيات، نشر David Rumelhart وJohn Hopfield أوراقًا بحثية حول تقنيات التعلم العميق تُظهر أن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تتعلم من التجارب السابقة
في الفترة من 1987 إلى 1997، وبسبب العوامل الاجتماعية والاقتصادية الأخرى وازدهار الدوت كوم (dot-com)، ظهر الذكاء الاصطناعي من جديد على الواجهة. أصبحت أبحاث الذكاء الاصطناعي أكثر تفصيلا، حيث قامت الفرق بحل المشكلات الخاصة بالمجال عبر حالات الاستخدام المختلفة.
شهدنا إنجازات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي بدءًا من عام 1997 وحتى عام 2006 تقريبًا بما في ذلك برنامج الشطرنج Deep Blue من IBM الذي هزم بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف (Garry Kasparov). بالإضافة إلى ذلك، نشرت Judea Pearl كتابًا تضمن نظرية الاحتمالات والقرار في أبحاث الذكاء الاصطناعي، وقام Geoffrey Hinton وآخرون بتعميم التعلم العميق، مما أدى إلى عودة ظهور الشبكات العصبونية. ومع ذلك، ظلت الفائدة التجارية محدودة.
من 2007 إلى الوقت الحاضر
من عام 2007 إلى عام 2018، أدى التقدم في الحوسبة السحابية إلى زيادة إمكانية الوصول إلى قوة الحوسبة والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. أدى ذلك إلى زيادة التبني. الابتكار والتقدم في تعلّم الآلة. تضمنت التطورات بنية الشبكة العصبونية الالتفافية (CNN) المسماة AlexNet، والتي طورها Alex Krizhevsky وIlya Sutskever وGeoffrey Hinton للفوز في مسابقة ImageNet، حيث عرضت قوة التعلم العميق في التعرف على الصور وأتقن AlphaZero من Google ألعاب الشطرنج وshogi وGo بدون بيانات بشرية، بالاعتماد على اللعب الذاتي.
في عام 2022، اشتهرت روبوتات الدردشة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لإجراء محادثات تشبه تصرفات الإنسان وإكمال المهام مثل ChatGPT من شركة OpenAI. حيث عُرفت على نطاق واسع بقدراتها على المحادثة، وتجديد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي وتطوره.
الذكاء الاصطناعي في المستقبل
تعمل جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية ضمن مجموعة من المعلمات المحددة مسبقًا. على سبيل المثال، لا أن تنشئ نماذج الذكاء الاصطناعي مواقع ويب إن كانت مدرَّبة على التعرف على الصور وتوليدها.
الذكاء العام الاصطناعي (AGI) هو مجال أبحاث نظرية حول الذكاء الاصطناعي يحاول إنشاء برنامج بذكاء يشبه الإنسان والقدرة على التعليم الذاتي. الهدف هو أن يكون البرنامج قادرًا على أداء المهام التي لم يتم تدريبها أو تطويرها بالضرورة.
الذكاء الاصطناعي العام هو مسعى نظري لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي مع ضبط النفس الذاتي والفهم الذاتي المعقول والقدرة على تعلم مهارات جديدة. يمكنها حل المشكلات المعقدة في البيئات والسياقات التي لم يتم تدريسها عند إنشائها. يظل الذكاء العام الاصطناعي مع القدرات البشرية مفهومًا نظريًا وهدفًا بحثيًا. إنه أحد المستقبل المحتمل للذكاء الاصطناعي.
كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي اليوم؟
الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان اليوم، ويعمل خلف الكواليس لتشغيل تطبيقاتك المفضلة.
أمثلة الذكاء الاصطناعي للأعمال
يتضمن الذكاء الاصطناعي مجموعةً كبيرةً من الاستخدامات. على الرغم من أنها ليست قائمة شاملة، إلا أن هناك أمثلة تسلط الضوء على حالات الاستخدام المتنوعة للذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
روبوتات المحادثة والمساعدين الأذكياء
تشارك روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الأذكياء في محادثات أكثر تعقيدًا وشبيهًا بالبشر. يمكنهم فهم السياق وتوليد ردود متماسكة للغة الطبيعية المعقدة واستفسارات العملاء. إنهم يتفوقون في دعم العملاء والمساعدة الافتراضية وإنشاء المحتوى لتوفير تفاعلات مخصصة. تسمح قدرة التعلم المستمر لهذه النماذج بتكييف أدائها وتحسينه بمرور الوقت، مما يعزز تجربة المستخدم وكفاءته.
على سبيل المثال، واجه Deriv، أحد أكبر وسطاء الإنترنت في العالم، تحديات في الوصول إلى كميات هائلة من البيانات الموزعة عبر منصات مختلفة. قامت بتطبيق مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي لاسترداد ومعالجة البيانات من مصادر متعددة عبر دعم العملاء والتسويق والتوظيف. باستخدام الذكاء الاصطناعي، خفضت Deriv الوقت المستغرق في تأهيل الموظفين الجدد بنسبة 45 بالمائة وقللت أوقات مهام التوظيف بنسبة 50 بالمائة.
معالجة المستندات الذكية
تقوم المعالجة الذكية للمستند (IDP) بترجمة تنسيقات المستندات غير المهيكلة إلى بيانات قابلة للاستخدام. على سبيل المثال، تحوّل مستندات الأعمال مثل رسائل البريد الإلكتروني والصور وملفات PDF إلى معلومات مهيكلة. تستخدم المعالجة الذكية للمستند (IDP) تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعليم العميق ورؤية الكمبيوتر لاستخراج البيانات وتصنيفها والتحقق من صحتها.
على سبيل المثال، تقوم هيئة تسجيل الأراضي HM Land Registry بمعالجة سندات الملكية لأكثر من 87 بالمائة في إنجلترا وويلز. يقوم دارسو الحالة في هيئة تسجيل الأراضي HMLR بمقارنة ومراجعة المستندات القانونية المعقدة المتعلقة بمعاملات الملكية. قامت المؤسسة بنشر تطبيق ذكاء اصطناعي لأتمتة عملية مقارنة المستندات، ما أدى إلى خفض وقت المراجعة بنسبة 50 بالمائة وزيادة الموافقة على عمليات نقل الملكية. لمزيد من المعلومات، اقرأ كيفية استخدام HMLR لـ Amazon Textract.
مراقبة أداء التطبيقات
مراقبة أداء التطبيقات (APM) هي عملية استخدام أدوات برمجية وبيانات قياس عن بُعد لمراقبة أداء التطبيقات المهمة للأعمال. تستخدم أدوات مراقبة أداء التطبيقات (APM) المستندة إلى الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية للتنبؤ بالمشكلات قبل حدوثها. يمكنها أيضًا حل المشكلات في الوقت الفعلي من خلال اقتراح حلول عملية لمطوريك. تحافظ هذه الإستراتيجية على تشغيل التطبيقات بفعالية وتعالج العقبات.
على سبيل المثال، تنتج Atlassian منتجات تهدف إلى تيسير العمل الجماعي والتنظيم. يستخدم Atlassian أدوات AI APM لمراقبة التطبيقات باستمرار واكتشاف المشكلات المحتملة وإعطاء الأولوية للخطورة. مع هذه الوظيفة، يمكن للفرق الاستجابة بسرعة للتوصيات المدعومة بتعلّم الآلة والتغلب على حالات انخفاض الأداء.
الصيانة التنبؤية
تستخدم الصيانة التنبؤية المحسّنة بالذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات لتحديد المشكلات التي قد تؤدي إلى تعطل العمليات أو الأنظمة أو الخدمات. تتيح الصيانة التنبؤية للشركات معالجة المشكلات المحتملة قبل حدوثها، مما يقلل من وقت التوقف عن العمل ويمنع الاضطرابات.
على سبيل المثال، تستخدم شركة Baxter عدد 70 موقعًا للتصنيع في جميع أنحاء العالم وتعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لتقديم التكنولوجيا الطبية. تستخدم شركة Baxter الصيانة التنبؤية لتكتشف تلقائيًا الظروف غير الطبيعية في المعدات الصناعية. يُمكن للمستخدمين تنفيذ حلول فعّالة في وقت مبكر لتقليل وقت التعطل وتحسين الكفاءات التشغيلية. لمعرفة المزيد، اقرأ كيف تستخدم شركة Baxter خدمة Amazon Monitron.
الأبحاث الطبية
تستخدم الأبحاث الطبية الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات وأتمتة المهام المتكررة ومعالجة البيانات. يُمكنك استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الطبية لتيسير عملية اكتشاف الأدوية وتطويرها من البداية حتى النهاية، ونسخ السجلات الطبية، وتحسين وقت الوصول إلى السوق بالنسبة للمنتجات الجديدة.
ومن الأمثلة الواقعية قيام شركة C2i Genomics باستخدام الذكاء الاصطناعي في تشغيل المسارات الجينومية والفحوصات السريرية عالية النطاق وقابلة للتخصيص. من خلال تغطية الحلول الحسابية، يُمكن للباحثين التركيز على الأداء السريري وتطوير الأساليب. تستخدم الفرق الهندسية أيضًا الذكاء الاصطناعي في الحد من متطلبات الموارد والصيانة الهندسية وتقليل التكاليف الهندسية غير المتكررة (NRE). لمزيد من التفاصيل، اقرأ كيفية تستخدم C2i Genomics خدمات AWS HealthOmics.
مزايا الذكاء الاصطناعي للأعمال
يمكن لمؤسستك دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات الأعمال لديك وتحسين تجارب العملاء وتسريع الابتكار.
ما الفرق بين تعلّم الآلة والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مصطلح شامل للاستراتيجيات والتقنيات المختلفة لجعل الآلات أكثر شبهًا بالبشر. وهي تشمل كل شيء من السيارات ذاتية القيادة إلى المكانس الكهربائية الآلية والمساعدين الأذكياء مثل Alexa. في حين يقع تعلّم الآلة والتعلم العميق تحت مظلة الذكاء الاصطناعي، ليست كل أنشطة الذكاء الاصطناعي هي تعلّم الآلة والتعلم العميق. على سبيل المثال، يُظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي قدرات إبداعية تشبه الإنسان وهو شكل متقدم جدًا من التعلم العميق.
تعلُّم الآلة
على الرغم من أنك قد ترى استخدام مصطلحي الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة بالتبادل في العديد من الأماكن، إلا أن تعلّم الآلة يعد تقنيًا واحدًا من بين العديد من فروع الذكاء الاصطناعي الأخرى. إنه علم تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية لربط البيانات. وتستخدم أنظمة الكمبيوتر لوغاريتمات التعلم الآلي لمعالجة كميات كبيرة من البيانات السابقة والتعرّف على أنماط البيانات. في السياق الحالي، يشير تعلّم الآلة إلى مجموعة من التقنيات الإحصائية تسمى نماذج تعلّم الآلة التي يمكنك استخدامها بشكل مستقل أو لدعم تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى الأكثر تعقيدًا.
التعلم العميق
التعلم العميق يأخذ تعلّم الآلة خطوة أخرى إلى الأمام. تستخدم نماذج التعلم العميق الشبكات العصبونية التي تعمل معًا للتعلم ومعالجة المعلومات. وهي تتألف من ملايين مكونات البرامج التي تقوم بعمليات حسابية دقيقة على وحدات بيانات صغيرة لحل مشكلة أكبر. على سبيل المثال، يقومون بمعالجة وحدات البكسل الفردية في صورة لتصنيف تلك الصورة. غالبًا ما تجمع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة بين العديد من الشبكات العصبونية العميقة لأداء مهام معقدة مثل كتابة القصائد أو إنشاء صور من المطالبات النصية.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي مجموعة من التقنيات للعمل. تختلف التفاصيل، لكن المبادئ الأساسية تظل كما هي: فهي تحول جميع أنواع البيانات، مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو والصوت، إلى تمثيلات رقمية وتحدد الأنماط والعلاقات بينها رياضيًا. وبالتالي، تحتاج تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى التدريب - فهي تتعرض لكميات كبيرة من مجموعات البيانات الموجودة «للتعلم» - على غرار تعلم البشر من أرشيفات المعرفة الموجودة. فيما يلي بعض التقنيات التي تجعل الذكاء الاصطناعي يعمل.
الشبكة العصبونية
تشكل الشبكات العصبونية الاصطناعية جوهر تقنيات الذكاء الاصطناعي. إنها تحاكي المعالجة التي تحدث في الدماغ البشري. يحتوي الدماغ على ملايين الخلايا العصبية التي تعالج المعلومات وتحللها. الشبكة العصبونية الاصطناعية تستخدم الخلايا العصبونية الاصطناعية التي تعالج المعلومات معًا. تستخدم كل خلية عصبية اصطناعية، أو عقدة، عمليات حسابية رياضية لمعالجة المعلومات وحل المشكلات المعقدة.
معالجة اللغة الطبيعية
تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الشبكات العصبية لتفسير وفهم وجمع المعنى من البيانات النصية. يستخدم العديد من تقنيات الحوسبة المتخصصة في فك تشفير وفهم اللغة البشرية. تسمح هذه التقنيات للآلات بمعالجة الكلمات وبناء الجملة وتركيبات الكلمات لمعالجة النص البشري وحتى إنشاء نص جديد. تعد معالجة اللغة الطبيعية أمرًا بالغ الأهمية في تلخيص المستندات وروبوتات المحادثة وإجراء تحليل المشاعر.
رؤية الكمبيوتر
رؤية الكمبيوتر تستخدم تقنيات التعليم العميق في استخراج المعلومات والرؤى من مقاطع الفيديو والصور. يمكنك استخدامه لمراقبة المحتوى عبر الإنترنت بحثًا عن صور غير لائقة والتعرف على الوجوه وتصنيف تفاصيل الصورة. من المهم جدًا في السيارات والشاحنات ذاتية القيادة مراقبة البيئة واتخاذ قرارات في جزء من الثانية.
التعرف على الكلام
تستخدم برامج التعرف على الكلام نماذج التعليم العميق في تفسير الكلام البشري، وتحديد الكلمات، واكتشاف المعنى. يمكن للشبكات العصبونية تحويل الكلام إلى نص والإشارة إلى المشاعر الصوتية. يُمكنك استخدام ميزة التعرّف على الكلام الموجودة في تقنيات مثل أدوات المساعدة الافتراضية وبرامج مركز الاتصال لتحديد المعنى وتنفيذ المهام ذات الصلة.
الذكاء الاصطناعي المولّد
الذكاء الاصطناعي المولّد يشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُنشئ محتوى وعناصر جديدة مثل الصور ومقاطع الفيديو والنصوص والصوت من أوامر نصية بسيطة. على عكس الذكاء الاصطناعي السابق الذي كان يقتصر على تحليل البيانات، فإن الذكاء الاصطناعي المولّد يعزز التعليم العميق ومجموعات البيانات الضخمة لإنتاج مخرجات إبداعية مبتكرة عالية الجودة تشبه ما ينتجه العنصر البشري. في ظل تمكين التطبيقات الإبداعية المثيرة، توجد مخاوف بشأن التحيز والمحتوى الضار والملكية الفكرية. بشكل عام، يمثل الذكاء الاصطناعي المولّد تطورًا كبيرًا في قدرات الذكاء الاصطناعي لتوليد لغة بشرية ومحتوى جديد ومصنوعات يدوية بطريقة تشبه الإنسان.
ما المكونات الرئيسية في بنية تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
بنية الذكاء الاصطناعي تتكون من ثلاث طبقات أساسية. تعمل جميع الطبقات على البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات لتوفير موارد الحوسبة والذاكرة اللازمة للذكاء الاصطناعي.
خيارات تدريب الذكاء الاصطناعي للمبتدئين
يبدأ تدريب الذكاء الاصطناعي عادةً بأساسيات البرمجة وعلوم الكمبيوتر. يجب أن تتعلم لغات مثل Python، إلى جانب الرياضيات والإحصاء والجبر الخطي.
يمكنك بعد ذلك الانتقال إلى تدريب أكثر تخصصًا. احصل على درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو علوم البيانات لاكتساب فهم أعمق وخبرة عملية. تتضمن هذه البرامج عادةً موضوعات مثل الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر بعمق.
ومع ذلك، فإن التعليم الرسمي ليس المسار الوحيد. يمكنك استخدام الدورات التدريبية عبر الإنترنت للتعلم وفقًا لسرعتك وإتقان مهارات محددة. على سبيل المثال، للذكاء الاصطناعي المولّد على AWS شهادات من خبراء AWS حول موضوعات مثل:
ما هي التحديات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي؟
تؤدي العديد من التحديات إلى تعقيد تنفيذ الذكاء الاصطناعي واستخدامه. تعتبر حواجز الطرق التالية من أكثر التحديات شيوعًا.
حوكمة الذكاء الاصطناعي
يجب أن تلتزم سياسات حوكمة البيانات بالقيود التنظيمية وقوانين الخصوصية. لتنفيذ الذكاء الاصطناعي، يجب عليك إدارة جودة البيانات والخصوصية والأمان. تتحمل المسؤولية عن بيانات العملاء وحماية الخصوصية. لإدارة أمان البيانات، يجب أن تفهم مؤسستك كيفية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لبيانات العملاء والتفاعل معها عبر كل طبقة.
الذكاء الاصطناعي المسؤول
الذكاء الاصطناعي المسؤول هو تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يأخذ في الاعتبار التأثير الاجتماعي والبيئي لنظام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. كما هو الحال مع أي تقنية جديدة، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي لها تأثير تحويلي على المستخدمين والمجتمع والبيئة. يتطلب الذكاء الاصطناعي المسؤول تعزيز التأثير الإيجابي وإعطاء الأولوية للعدالة والشفافية فيما يتعلق بكيفية تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه. يضمن الذكاء الاصطناعي أن ابتكارات الذكاء الاصطناعي والقرارات القائمة على البيانات تتجنب التعدي على الحريات المدنية وحقوق الإنسان. تجد المؤسسات أن بناء الذكاء الاصطناعي المسؤول يمثل تحديًا مع الحفاظ على قدرتها التنافسية في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التقدم.
قيود البيانات
تحتاج إلى إدخال كميات هائلة من البيانات لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي غير المتحيزة. يجب أن تكون لديك سعة تخزين كافية للتعامل مع بيانات التدريب ومعالجتها. وبالمثل، يجب أن تتمتع بالكفاءة في عمليات الإدارة وعمليات جودة البيانات لضمان دقة البيانات التي تستخدمها في التدريب.
الصعوبات الفنية
تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام تعلّم الآلة يستهلك موارد هائلةً. كي تؤدي تقنيات التعليم العميق وظائفها، من الضروري توفر مستوى عالٍ من قوة المعالجة. يجب أن يكون لديك بنية تحتية حاسوبية قوية لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتدريب نماذجك. يمكن أن تكون قوة المعالجة مكلفةً أو تحد من قابلية التوسّع التي تمتاز بها أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك.
كيف تساعدك AWS في تلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي؟
تجعل AWS الذكاء الاصطناعي في متناول المزيد من الأشخاص - من البنائين وعلماء البيانات إلى محللي الأعمال والطلاب. من خلال المجموعة الأكثر شمولاً من خدمات وأدوات وموارد الذكاء الاصطناعي، تقدم AWS خبرة عميقة لأكثر من 100000 عميل لتلبية متطلبات أعمالهم وإطلاق العنان لقيمة بياناتهم. يمكن للعملاء البناء والتوسع مع AWS على أساس الخصوصية والأمان الشامل وحوكمة الذكاء الاصطناعي للتحول بمعدل غير مسبوق. يتضمن الذكاء الاصطناعي على AWS خدمات الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا للذكاء الجاهز والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي لتحقيق أقصى قدر من الأداء وخفض التكاليف.