기업을 위한 생성형 AI 및 ML

조직의 특정 요구사항에 맞게 세밀하게 훈련된 AI를 도입하면 생산성을 높이고, 성과를 개선하고, 대규모 혁신을 가속화할 수 있습니다. 하지만 이는 해당 산업, 조직 및 특정 사용 사례에 맞게 모델이 훈련된 경우에만 가능합니다. 이러한 과정은 결코 쉽지 않습니다. 80% 이상의 기업이 생성형 AI를 도입했거나 도입할 계획이지만, ROI를 달성하기 위해서는 데이터 프라이버시, 신뢰성, 보안 및 기술에 관한 우려를 해소해야 합니다.
AI 프로젝트를 개별적으로 다루기에는 데이터가 너무 많고 복잡성이 큽니다. 대규모 AI 도입의 성공은 성숙한 데이터 전략과의 연계와 기존 AI 및 머신 러닝(ML) 이니셔티브와의 통합에 달려 있습니다. 이 eBook은 사용자가 생성형 AI를 기존 환경에 적절하게 통합하는 방법을 이해하도록 도와주며, 기존 머신 러닝과 결합하여 성능을 개선하는 방법에 대해 상세히 설명합니다. <21p>

주요 내용
- 생성형 AI, 파운데이션 모델 및 ML
- 파운데이션 모델 및 ML의 이점
- 일반 사용 사례 및 작업
- AI 플랫폼에서 살펴봐야 할 사항
- AI 빌더를 위한 IBM watsonx.ai 스튜디오