Rozwiązania Adaptacyjnej Sztucznej Inteligencji

Nasze Usługi Adaptacyjnej AI

Oferujemy szereg rozwiązań adaptacyjnej AI dostosowanych do potrzeb Twojego biznesu.

Poznaj nasze usługi

Niestandardowe Modele AI

+

Rozwój modeli AI, które dostosowują się do zmieniających się danych i środowisk.

Integracja AI

+

Bezproblemowa integracja adaptacyjnej AI z istniejącymi systemami.

Systemy Ciągłego Uczenia

+

Systemy AI, które uczą się i poprawiają w miarę napływu nowych danych.

Nasze Case Studies

WeAr x Tommy Hilfiger
WeAr x Tommy Hilfiger logo
Alior Bank
Alior Bank logo
Soil
Soil logo
Kinguin
Kinguin logo
BNXT
BNXT logo
Soil XRPL
Soil XRPL logo
GOLDeX
GOLDeX logo
JMJ MACH
JMJ MACH logo
Bank of Future
Bank of Future logo
Chialeaf
Chialeaf logo
Nextrope X

Modele AI, z którymi pracujemy

GPT-3

+

Nowoczesny model językowy opracowany przez OpenAI, zdolny do generowania tekstu przypominającego ludzki na podstawie podanego promptu. Może być używany do różnych zastosowań, w tym tworzenia treści, chatbotów i innych.

GPT-3.5

+

Ulepszona wersja GPT-3, oferująca zwiększoną wydajność i możliwości w zadaniach przetwarzania języka naturalnego.

GPT-4

+

Najnowsza iteracja modeli językowych OpenAI, zapewniająca jeszcze bardziej zaawansowane możliwości generowania i rozumienia tekstu.

DALL-E

+

Rewolucyjny model AI opracowany przez OpenAI, zdolny do generowania wysokiej jakości obrazów na podstawie opisów tekstowych. DALL-E może tworzyć unikalne wizualizacje dla szerokiego zakresu zastosowań, w tym marketingu, projektowania i rozrywki.

YOLO (You Only Look Once)

+

System wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym, który może identyfikować i klasyfikować wiele obiektów w obrębie obrazu lub klatki wideo. YOLO jest szeroko stosowany w aplikacjach takich jak nadzór, pojazdy autonomiczne i robotyka.

Whisper

+

Zaawansowany model rozpoznawania mowy opracowany przez OpenAI, zdolny do transkrypcji mowy na tekst z wysoką dokładnością. Whisper może być używany w aplikacjach takich jak usługi transkrypcji, asystenci głosowi i inne.

DQNN (Deep Q-Network)

+

Algorytm uczenia ze wzmocnieniem, który łączy Q-learning z głębokimi sieciami neuronowymi. DQNN służy do trenowania agentów do podejmowania decyzji w złożonych środowiskach, takich jak gry i robotyka.

Bard

+

Model językowy AI opracowany przez Google, zaprojektowany do generowania tekstu przypominającego ludzki i wspomagania różnych zadań przetwarzania języka naturalnego.

Stable Diffusion

+

Potężny model tekst-na-obraz, który generuje wysokiej jakości obrazy na podstawie opisów tekstowych. Stable Diffusion jest znany z możliwości tworzenia szczegółowych i różnorodnych wizualizacji, co czyni go odpowiednim do różnych zastosowań kreatywnych.

LLaMA (Large Language Model Meta AI)

+

Zbiór podstawowych modeli językowych opracowanych przez Meta (wcześniej Facebook). Modele LLaMA zostały zaprojektowane tak, aby były wydajne i skuteczne w szerokim zakresie zadań przetwarzania języka naturalnego.

MidJourney

+

Platforma zasilana przez AI, która generuje wysokiej jakości obrazy na podstawie opisów tekstowych, umożliwiając użytkownikom tworzenie unikalnych wizualizacji dla różnych zastosowań.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

+

Model oparty na transformerach opracowany przez Google, zaprojektowany do rozumienia kontekstu słów w zdaniu poprzez uwzględnianie zarówno lewego, jak i prawego kontekstu. BERT jest szeroko używany w różnych zadaniach NLP, w tym analizie sentymentu, odpowiadaniu na pytania i innych.

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

+

Wszechstronny model transformer opracowany przez Google, który traktuje wszystkie zadania NLP jako problemy tekst-na-tekst. T5 może być dostrojony do różnych zastosowań, takich jak tłumaczenie, streszczanie i odpowiadanie na pytania.

Modele Moderacji

+

Modele AI zaprojektowane do wykrywania i filtrowania nieodpowiednich lub szkodliwych treści w tekście, obrazach lub filmach. Te modele pomagają utrzymać bezpieczne i pełne szacunku środowisko online.

Modele AI dla szerokiego zakresu sektorów

Rozwiązania Generative AI mogą być stosowane w różnych branżach, w tym między innymi

Opieka zdrowotna

+

Generative AI może być używana do tworzenia syntetycznych danych medycznych do badań, generowania spersonalizowanych planów leczenia i wspomagania odkrywania leków.

Finanse

+

W sektorze finansowym generative AI może pomóc w wykrywaniu oszustw, ocenie ryzyka i generowaniu raportów finansowych.

Handel detaliczny

+

Generative AI może być używana do tworzenia spersonalizowanych treści marketingowych, optymalizacji zarządzania zapasami i poprawy obsługi klienta poprzez chatboty.

Rozrywka

+

W branży rozrywkowej generative AI może wspomagać tworzenie treści, takich jak generowanie muzyki, sztuki i zasobów do gier wideo.

Edukacja

+

Generative AI może być używana do tworzenia spersonalizowanych materiałów edukacyjnych, generowania quizów i ocen oraz zapewniania wirtualnego nauczania.

Produkcja

+

W produkcji generative AI może pomóc w optymalizacji procesów produkcyjnych, projektowaniu nowych produktów i poprawie kontroli jakości.

Rolnictwo

+

Generative AI może być używana do analizy danych upraw, optymalizacji systemów nawadniania i opracowywania zrównoważonych praktyk rolniczych.

Energia

+

W sektorze energetycznym generative AI może wspomagać optymalizację zużycia energii, przewidywanie awarii sprzętu i rozwijanie rozwiązań w zakresie energii odnawialnej.

Marketing

+

Generative AI może pomóc w tworzeniu ukierunkowanych kampanii reklamowych, generowaniu treści w mediach społecznościowych i analizie danych klientów w celu uzyskania lepszych informacji.

Nieruchomości

+

W nieruchomościach generative AI może być używana do tworzenia wirtualnych wycieczek po nieruchomościach, generowania raportów analizy rynku i optymalizacji zarządzania nieruchomościami.

Jaki jest proces rozwoju Generative AI?

1

Identyfikacja potrzeb biznesowych

Znajdź ofertę, która najlepiej Ci odpowiada i aplikuj. Następnie przejrzymy Twoją aplikację i w ciągu 3-7 dni zadzwonimy do Ciebie, aby omówić szczegóły dotyczące stanowiska.

2

Zbieranie i przygotowanie danych

Zbierz i przetwórz niezbędne dane do trenowania modelu generatywnej sztucznej inteligencji, zapewniając ich jakość i relewantność dla konkretnego przypadku użycia.

3

Wybór i trenowanie modelu

Wybierz odpowiednią architekturę modelu generatywnej sztucznej inteligencji i trenuj ją za pomocą przygotowanych danych, dostrajając hiperparametry w celu optymalizacji wydajności.

4

Ocena i walidacja

Oceń wydajność wytrenowanego modelu za pomocą odpowiednich metryk i zwaliduj jego skuteczność w generowaniu wysokiej jakości wyników dla zamierzonej aplikacji.

5

Wdrożenie i integracja

Wdroż model generatywnej sztucznej inteligencji w środowisku produkcyjnym i zintegruj go z istniejącymi systemami lub aplikacjami, aby umożliwić rzeczywiste użytkowanie.

6

Monitorowanie i utrzymanie

Ciągłe monitorowanie wydajności modelu w produkcji, rozwiązywanie wszelkich problemów, które się pojawią, oraz aktualizowanie modelu w razie potrzeby, aby utrzymać jego skuteczność w czasie.

7

Dostrajanie i optymalizacja

Dopracuj model generatywnej sztucznej inteligencji na podstawie opinii użytkowników i danych o wydajności, wprowadzając zmiany w celu poprawy jakości wyników i lepszego spełniania potrzeb użytkowników.

Po co czekać? Otrzymaj swój plan Blockchain + AI w 24h

Jedna bezpłatna rozmowa z naszymi inżynierami może zaoszczędzić Ci tygodnie niepewności.

LinkedInInstagramX
[ zdrap mnie ]
Unia EuropejskaFundusze Europejskie

NEXT ENTERPRISES SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ

realizuje projekt „Audyt smart kontraktów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji”

Dofinansowanie projektu z UE:
3 090 156,39 PLN