Generative KI-Evolution der künstlichen Intelligenz KI-CD

Folie 1: Diese Folie führt in die Generative KI ein: Evolution der Künstlichen Intelligenz. Nennen Sie den Namen Ihres Unternehmens und beginnen Sie.
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Folie 3: Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für die Präsentation.
Folie 4: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 5: Diese Folie liefert Informationen über die Generative-KI-Technologie, die es dem KI-Modell ermöglicht, Inhalte in Form von Bildern, Videos usw. zu generieren.
Folie 6: Diese Folie präsentiert Informationen über die historische Transformation der Generativen-KI-Technologie über mehrere Jahre hinweg.
Folie 7: Diese Folie zeigt Informationen über die historische Transformation der Generativen-KI-Technologie über mehrere Jahre hinweg.
Folie 8: Diese Folie liefert Informationen darüber, wie die Generative KI dabei hilft, eine Reihe von Datenvarianten in Form von Bildern, Videos, Audio, Text und 3D-Modellen zu entwickeln.
Folie 9: Diese Folie präsentiert Informationen über potenzielle Anwendungsfälle der Generativen-KI-Technologie, die das Generieren von geschriebenen Inhalten umfasst.
Folie 10: Diese Folie liefert Informationen über den Vergleich von Generativer KI und Künstlicher Intelligenz-Technologien.
Folie 11: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 12: Diese Folie liefert Informationen über die Architekturübersicht der Generativen KI mit fünf zugehörigen Schichten.
Folie 13: Diese Folie zeigt Informationen über die Datenvorverarbeitungsschicht, die zur Generativen-KI-Architektur gehört.
Folie 14: Diese Folie liefert Informationen über die Generative-Modell-Schicht, die zur Generativen-KI-Architektur gehört.
Folie 15: Diese Folie präsentiert Informationen über die Feedback- und Verbesserungsschicht, die zur Generativen-KI-Architektur gehört.
Folie 16: Diese Folie liefert Informationen über die Bereitstellungs- und Integrationssschichten, die zur Generativen-KI-Architektur gehören.
Folie 17: Diese Folie zeigt Informationen über die Überwachungs- und Wartungsschicht, die zur Generativen-KI-Architektur gehört.
Folie 18: Diese Folie liefert Informationen über die Generative-KI-Technologie-Stapelschicht in Bezug auf Anwendungen, Feinabstimmung, Grundmodelle, Daten und Infrastruktur.
Folie 19: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 20: Diese Folie liefert Informationen über das Trainingsverfahren verschiedener Arten von Generativen-KI-Modellen wie das Training von Transformer-basierten Modellen, das GAN-Modelltraining usw.
Folie 21: Diese Folie zeigt Informationen über verschiedene Möglichkeiten, die Generativen-KI-Modelle anhand verschiedener Parameter wie der hohen Qualität der generierten Samples zu analysieren.
Folie 22: Diese Folie liefert Informationen über die Metriken, die für die Leistungsbewertung des Generativen-KI-Modells in Bezug auf Vielfalt, Abdeckung usw. erforderlich sind.
Folie 23: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 24: Diese Folie liefert Informationen über wichtige Methoden des maschinellen Lernansatzes wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen usw.
Folie 25: Diese Folie zeigt Informationen über die Deep-Learning-Technologie, die es Systemen ermöglicht, aus großen Datensätzen durch überwachtes oder semi-überwachtes Lernen zu lernen.
Folie 26: Diese Folie liefert Informationen über den Betrieb von Deep-Learning-Modellen mit verschiedenen Schichten neuronaler Netze.
Folie 27: Diese Folie präsentiert Informationen über die Implementierung eines großen Sprachmodells mit einem Generativen-KI-Modell.
Folie 28: Diese Folie liefert Informationen über die Bedeutung des Prompt-Engineerings, um mit Generativen-KI-Systemen die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Folie 29: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 30: Diese Folie liefert Informationen über KI-gestützte generative Modelle. Diese Technik ist nützlich für die Datenaugmentierung, das unüberwachte Lernen usw.
Folie 31: Diese Folie liefert Informationen über KI-basierte diskriminative Modelle. Ein solches Modell eignet sich für Vorhersagen, Klassifizierungsaufgaben usw.
Folie 32: Diese Folie zeigt Informationen über Diffusionsmodelle, die dabei helfen, das Verhalten eines Systems in Abhängigkeit von der Zeit zu analysieren und vorherzusagen.
Folie 33: Diese Folie liefert Informationen über verschiedene Arten von Diffusionsmodellen wie entlauschende diffusionsprobabilistische Modelle usw.
Folie 34: Diese Folie zeigt Informationen über verschiedene Anwendungsfälle von Diffusionsmodellen, die in die KI integriert sind. Sie unterstützt die Bereitstellung einer optimalen Videogenerierungsqualität.
Folie 35: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 36: Diese Folie liefert Informationen über Generative Adversarial Networks (GANs), die eine Art generativer Modelle sind, um neue Datensamples zu erstellen.
Folie 37: Diese Folie zeigt Informationen über die Architektur von Generative Adversarial Networks (GANs), die aus einem Generator und einem Diskriminator bestehen.
Folie 38: Diese Folie liefert Informationen über verschiedene Arten von GAN-Modellen wie Vanilla GAN, Conditional GAN, Deep Convolutional GAN usw.
Folie 39: Diese Folie präsentiert Informationen über verschiedene Anwendungsfälle von GANs in Bezug auf Bildsynthese oder -generierung, Bild-zu-Bild-Übersetzung usw.
Folie 40: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 41: Diese Folie liefert Informationen über rekurrente neuronale Netze, die entwickelt wurden, um sequenzielle Daten zu bewerten.
Folie 42: Diese Folie zeigt Informationen über verschiedene Arten von rekurrenten neuronalen Netzen wie One-to-One-RNNs oder Vanilla-Neuronale-Netze usw.
Folie 43: Diese Folie liefert Informationen über fortschrittliche Versionen von rekurrenten neuronalen Netzen wie bidirektionale neuronale Netze und Long Short-Term Memory Networks (LSTMs).
Folie 44: Diese Folie präsentiert Informationen über den Vergleich von rekurrenten und tiefen neuronalen Netzen anhand verschiedener Parameter wie Typ, Eingabe, Ausgabe, Anwendungen usw.
Folie 45: Diese Folie zeigt Informationen über den Vergleich von rekurrenten, konvolutionalen und künstlichen neuronalen Netzen anhand verschiedener Parameter.
Folie 46: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 47: Diese Folie liefert Informationen über Autoencoders, die neuronale Netze sind, die unüberwachtes Lernen nutzen.
Folie 48: Diese Folie zeigt Informationen über die wesentlichen Komponenten der Autoencoder-Architektur in Bezug auf Encoder, Latent Space usw.
Folie 49: Diese Folie liefert Informationen darüber, dass Autoencoders ein vielseitiges Werkzeug für die Datenvorverarbeitung sind und verschiedene Anwendungen wie Bild- oder Audiokomprimierung haben.
Folie 50: Diese Folie zeigt Informationen über Vor- und Nachteile von Autoencodern, die sie für spezielle Aufgaben relevant machen, sowie potenzielle Herausforderungen.
Folie 51: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 52: Diese Folie liefert Informationen darüber, dass Variational Autoencoders eine Art generatives Modell sind, das auf dem Konzept herkömmlicher Autoencoders aufbaut.
Folie 53: Diese Folie zeigt Informationen über den Trainingsprozess von Variational Autoencodern, die in der Lage sind, neue Samples zu generieren, indem sie aus dem Trainingsdatensatz lernen.
Folie 54: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 55: Diese Folie liefert Informationen über Generative-KI-Markteinblicke in Bezug auf Marktgröße sowie Wachstumsrate usw.
Folie 56: Diese Folie zeigt Informationen über verschiedene Generative-KI-Tools, die Techniken des maschinellen Lernens und Deep Learnings nutzen, um bestimmte Aufgaben auszuführen.
Folie 57: Diese Folie liefert Informationen über verschiedene Generative-KI-Tools, die Techniken des maschinellen Lernens und Deep Learnings nutzen, um bestimmte Aufgaben auszuführen.
Folie 58: Diese Folie präsentiert Informationen über die ChatGPT-Plattform in Bezug auf ihre Funktionen wie die Fähigkeit, in einem konversationellen Dialogmuster zu interagieren.
Folie 59: Diese Folie liefert Informationen über die wichtigsten Elemente der ChatGPT-Architektur, die auf einem neuronalen Netz basiert, einschließlich der Eingabeschicht usw.
Folie 60: Diese Folie zeigt Informationen über die verschiedenen Anwendungen der ChatGPT-Plattform für Benutzer in Bezug auf Kundenunterstützung, Inhaltsentwicklung usw.
Folie 61: Diese Folie liefert Informationen über die potenzielle Videogenerierungsplattform Synthesia AI, die es Benutzern ermöglicht, professionelle Videos zu erstellen.
Folie 62: Diese Folie zeigt Informationen über die verschiedenen Schritte, durch die Videos über die Synthesia-AI-Plattform erstellt werden können.
Folie 63: Diese Folie liefert Informationen über das GPT-4-Modell, das die aktualisierte Version von GPT-3 und eine fortschrittliche multimodale Version ist, die in der Lage ist, Text, Bilder und Videos zu verarbeiten.
Folie 64: Diese Folie präsentiert Informationen über die Überlegenheit von GPT-4 im Vergleich zu früheren Modellen wie Sprach- oder Dialektkompetenz usw.
Folie 65: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 66: Diese Folie liefert Informationen über die Ethik der Generativen KI, die wesentlich ist, um ethische Implikationen und potenzielle Herausforderungen zu bewältigen, die durch fortschrittliche KI-Modelle auftreten.
Folie 67: Diese Folie zeigt Informationen über wichtige ethische Bedenken im Zusammenhang mit der Governance der Generativen KI in Bezug auf unbekannte Fähigkeiten usw.
Folie 68: Diese Folie liefert Informationen über relevante Maßnahmen zur Bewältigung der ethischen Implikationen der Generativen KI inBezug auf die Diversifizierung von Trainingsdaten usw.
Folie 69: Diese Folie zeigt Informationen über Best Practices, die bei der Implementierung einer unternehmensweiten Generativen-KI-Architektur zu befolgen sind.
Folie 70: Diese Folie liefert Informationen über verschiedene Möglichkeiten, wie die Erklärbarkeit in Generativen-KI-Systemen durch Modellvereinfachung usw. verbessert werden kann.
Folie 71: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 72: Diese Folie liefert Informationen über die Zukunft der Generativen KI, die ein großes Potenzial für mehrere Branchen und Anwendungen birgt.
Folie 73: Diese Folie zeigt Informationen über potenzielle Fakten im Zusammenhang mit der Nutzung der Generativen KI in der Zukunft.
Folie 74: Diese Folie liefert Informationen über die primären Schwerpunktbereiche von Generativen-KI-Initiativen in Bezug auf Kundenerlebnis, Umsatzwachstum usw.
Folie 75: Diese Folie zeigt den Titel für die Themen, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 76: Diese Folie liefert Informationen über das wirtschaftliche Potenzial von Generativen-KI-Systemen zur Steigerung der Produktivität mit erheblichen Auswirkungen auf verschiedene Sektoren.
Folie 77: Diese Folie liefert Informationen über die Transformation des Kundenbetriebs mit dem Fortschritt der Generativen-KI-Systeme.
Folie 78: Diese Folie zeigt Informationen über die Transformation von Marketing und Vertrieb mit dem Fortschritt der Generativen-KI-Systeme sowie der Strategieplanung.
Folie 79: Diese Folie liefert Informationen über die Transformation der Softwareentwicklung mit dem Fortschritt der Generativen-KI-Systeme sowie der Einführung und Planung.
Folie 80: Diese Folie präsentiert Informationen über die Transformation von Forschung und Entwicklung (F&E) mit dem Fortschritt der Generativen-KI-Systeme.
Folie 81: Diese Folie zeigt alle in der Präsentation enthaltenen Symbole.
Folie 82: Dies ist eine Dankeschön-Folie mit Adresse, Telefonnummern und E-Mail-Adresse.