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利用 Blue Polaris 的数据释放 AI 生产力.pdf

上传人: Seven****onds 编号:709758 2025-05-17 36页 3.96MB

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本文主要介绍了如何通过数据解锁AI生产力。主要内容包括: 1. 设置AI战略,以使用例开始,实现投资回报。 2. 从Blue Polaris的成功案例中学习,如何使通用AI工作。 3. 管理企业范围内的AI,包括助手、开放模型、质量数据、AI治理和任何云上的部署。 4. 介绍了IBM watsonx,这是一系列AI产品,加速生成AI在核心工作流程中的影响,以提高生产力。 5. 讨论了AI代理和助手的演变,包括预构建的代理、多代理编排和自定义构建的代理。 6. 强调了在不同的用例中应用多种模型的重要性,包括结构化数据、非结构化数据、公共数据集、大型语言模型、时间序列模型、图像模型、地理空间模型和代码生成模型。 7. 介绍了IBM Granite,这是一系列开放、高性能和可信赖的AI模型,加速企业AI采用。 8. 讨论了数据的重要性,以及如何处理非结构化数据,以实现生成AI。 9. 介绍了IBM watsonx.data,这是一个混合、开放的数据湖屋,用于处理非结构化数据。 10. 介绍了IBM watsonx.governance,用于加速负责任的、透明的和可解释的AI工作流程。 总的来说,本文强调了制定AI战略、学习成功案例、管理企业范围内的AI、应用多种模型、处理数据和负责任地使用AI的重要性。
如何通过AI策略在不断变化的市场中设定您的AI战略? 您如何管理企业中AI的复杂性? 如何利用IBM Watsonx加速AI在核心工作流程中的影响以提高生产力?
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