Op het randje Kunstmatige intelligentie

Elk jaar investeren bedrijven steeds meer in AI-technologie. In de korte periode tussen 2015 en 2019 is het aantal bedrijven dat AI gebruikt met maar liefst 270% gegroeid! Deze trend lijkt nog niet te stoppen, en er wordt voorspeld dat AI in 2030 een industrie van 15 biljoen dollar zou kunnen zijn.

Uit een onderzoek onder leidinggevenden bleek dat het verbeteren van de kenmerken, functies en prestaties van producten het primaire doel van AI in het bedrijfsleven was. De gebruiksscenario’s van AI in de industrie zijn echter zeer uiteenlopend. U krijgt alles, van spamfilters, slimme e-mail, procesautomatisering, bewaking tot geavanceerde conversatie-AI, chatbots, slimme persoonlijke assistenten en meer.

Naarmate AI aan populariteit blijft winnen, breiden de gebruiksscenario’s zich uit en evolueren ze naar nieuwe gebieden. Maar gebruiksscenario's zijn niet het enige dat evolueert. AI zelf wordt elk jaar geavanceerder. Er is echter een probleem. Ongeveer 60% van de bedrijven noemt een ‘tekort aan datawetenschapstalent’ als de belangrijkste belemmering voor het realiseren van hun AI-potentieel. Dat is waar AI Superior in beeld komt.

Wat houdt het in?

Ons team van experts scherpt voortdurend hun vaardigheden aan op het gebied van de nieuwste AI-technologie. We zijn op zoek naar de allernieuwste AI-technologie en beheersen deze om meer waarde te bieden aan de bedrijven waarmee we samenwerken. Hier zijn slechts enkele van deze voorbeelden van geavanceerde AI waarmee we onlangs hebben gewerkt.

Diep leren

Het menselijk brein bestaat uit een geavanceerd netwerk van cellen die neuronen worden genoemd. Deep Learning, een baanbrekend deelgebied op het gebied van machinaal leren, heeft tot doel algoritmen te modelleren op dezelfde manier als de hersenen dat doen. DL is uitstekend in het toevoegen van waarde door begeleid leren van gelabelde data – iets waar bedrijven veel over beschikken. Simpel gezegd: deep learning kan meer data verwerken, grotere modellen creëren en meer berekeningen verwerken. Dit leidt tot betere algoritmen en geavanceerde nieuwe inzichten. Deep learning-modellen zijn zeer flexibel en schaalbaar, wat betekent dat ze veel verder kunnen gaan dan hun oorspronkelijke creatie. Studies van McKinsey voorspellen dat verschillende sectoren getroffen kunnen worden door Deep Learning.

Versterkend leren

Generatieve vijandige netwerken (GAN's)

GAN's worden beschreven als het "meest interessante idee van de afgelopen tien jaar op het gebied van Machine Learning." GAN's kunnen nieuwe inhoud genereren door patronen in de trainingsgegevens te leren. Het machine learning-algoritme staat meestal zonder toezicht en bestaat uit twee kerncomponenten. Ten eerste zal het trainen om nieuwe inhoud te genereren. Ten tweede zal een discriminatormodel proberen te classificeren of die inhoud echt of nep is. Als je het model voor de gek kunt houden, kun je een hoge mate van vertrouwen hebben in de inhoud.

Wat Onze klanten Inspraak

Ons Prijzen en erkenning

We zijn vereerd om onderscheidingen uit de sector te ontvangen voor onze niet-aflatende toewijding aan het leveren van uitzonderlijke AI-diensten en softwareoplossingen.

Generatieve AI, NLP, Ander

Organisaties empoweren met aangepaste LLM-compatibele chatbotoplossingen

Het AI Superior-team heeft een webapplicatie ontwikkeld waarmee gebruikers via een chatbotinterface kunnen communiceren met een Custom LLM. Deze innovatie stelt organisaties in staat om private, gehoste services op te zetten