2022 年 8 月 22 日
AI 在 20 世纪 60 年代首次崛起,当时出现了新的编程语言、研究和机器人,而电影和文学作品中也对 AI 的可能性和前景做出了承诺。但很快我们就发现,当时的技术无法实现机器独立思考并统治世界的幻想(谢天谢地!)。
如今,随着低成本的计算能力的出现,低成本的数据存储量不断增加,以及更多的数据可供利用,AI 的业务优势终于对业务成功产生了影响。事实上,根据 IDC 发布的 2021 年报告 (PDF),早期采用者表示,随着 AI 解决方案的推出,客户体验提升了 39%,员工效率提升了 33%,并加速了创新。是时候开始使用 AI 了。
如果您是 AI 新手,我们建议您先阅读《什么是 AI?》和《什么是机器学习?》文章,并浏览 Oracle AI & Data Science 博客,向数据科学家和工程师了解更多信息。
或者,如果您想深入了解,我们也为您推荐一些免费的电子书,包括《机器学习模型生命周期》 (PDF)。
但是,AI 的理想入门方式是尝试使用它。我们收集了各种教程、试用、研讨会和实验室,供您免费练习 AI 技能。
如果想要免费试用 AI,您可以免费试用 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)。这是您尝试使用 OCI Data Science 构建、部署和管理机器学习模型的绝佳机会,您可以访问常用的开源库和框架。
或者,如果您没有数据科学家的经验,可以试用各种预构建机器学习模型,其中许多模型可以自定义训练。使用自然语言处理和计算机视觉、语音和异常检测模型进行实验。启动完全构建的数字助手,并将其连接到您的应用和服务。
Oracle 为大多数 AI 服务提供免费定价层,您还可以通过试用账户内的 300 美元免费储值来试用其他云技术服务。
有许多免费的 AI 和机器学习实验室和研讨会。对于预构建模型,即使没有机器学习经验的开发人员也可以将其添加到应用中,选项包括以下内容:
启动新的数据科学项目通常涉及发现正确的想法,并探索如何实施它。查看我们的参考架构和用例,了解企业如何实施 AI 和机器学习来推动业务价值,并利用 AI 来产生影响,从而发现新的灵感。
使用 OCI 异常检测服务来确保资产的运行,同时避免超额成本,并尽可能减少智能制造中的运营中断。
数据源:数据收集自一个或多个数据源。数据收集:数据存储在 oci 对象存储中。
OCI 异常检测:在训练阶段构建模型,在生产阶段运行异常检测算法。
结果:异常检测结果将发送至一个或多个使用这些数据并准备将数据呈现给最终用户的应用。
构建与 API、工具和知识源交互的智能企业级 AI 代理。此上机操作实验室展示了 OCI AI Agent Platform 的强大功能。
开始使用 Oracle 的生成式 AI 服务。了解如何为业务任务提示、评估和部署 GenAI 模型—无需机器学习背景。
查看所有 AI 参考架构。
假设您已经完成了免费试用、研讨会和参考架构,希望开始使用 AI 试点项目来测试这项技术可以为您的组织做什么。创建一个成功的试点的关键是创建数据、人员和技术的正确组合。
一个成功的试点应能够
我们建议遵循以下步骤来创建一个成功的 AI 和机器学习试点项目:
如果您对如何开始使用 Oracle AI 有任何疑问,请与我们的销售团队联系。
注:为免疑义,本网页所用以下术语专指以下含义: