Prosimy o kontakt z nami. Razem ujednolicimy określone procesy za pomocą SI. Chętnie doradzimy i pokażemy, jakie produkty mogą pasować do Państwa firmy.
![](/dam/jcr:4154fb40-7240-4e04-9f9e-548d0b33ae12/AdobeStock_285058390-2.jpg)
Ilość możliwych zastosowań SI w firmie jest nieograniczona. Z nami i naszymi partnerami ds. projektowania szybko urzeczywistnimy wszystkie pomysły zastosowania sztucznej inteligencji. Dostępna jest niesamowita ilość wariantów rozwiązań, aktywne przetwarzanie obrazu, wideo, dźwięku czy tekstu.
Przykłady użycia i przykłady sztucznej inteligencji w skrócie:
- Konsument: rekomendacje, targetowanie
- Sprzedaż: prognozowanie, optymalizacja cen i promocja, oszustwa związane z kartami kredytowymi
- Ochrona zdrowia: medycyna genomowa, analiza EMR, opieka predykcyjna
- Producent: konserwacja predykcyjna, optymalizacja procesów
![kuenstliche intelligenz](/dam/jcr:874eeb3b-bab2-46f3-a8d6-b703e64841b6/cw17_image_kuenstliche-intelligenz_03.jpg)
Uczenie maszynowe i uczenie głębokie.
Kiedy szkolimy maszyny lub algorytmy, ma to niewiele wspólnego z inteligencją, jaką definiujemy u ludzi. Chodzi raczej o nauczenie algorytmu rozpoznawania pewnych wzorców w dużych ilościach danych. Celem jest dalsze rozwijanie algorytmów bez programowania, aby czerpać z nich jak największe korzyści. Uczenie maszynowe i głębokie uczenie polegają zwykle na tworzeniu „modelu”, który specjalizuje się w określonych cechach. Przykładem tego jest rozpoznawanie obrazu lub przyporządkowanie różnych danych.