Exploration de l’Innovation : Applications de l’IA générative dans le commerce moderne Tutoriels

Découvrez le monde fascinant de l'IA générative et son impact révolutionnaire dans le commerce contemporain. Cette vidéo vous initie aux principaux concepts et applications de technologies émergentes, telles que les Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs) et l'Apprentissage par Renforcement, illustrés par des études de cas concrètes et palpables. Admirez comment ces outils d'IA génèrent des designs de produits novateurs et personnalisation client avancée. Nous explorerons également les défis et dilemmes éthiques de l'implémentation de ces technologies, offrant un panorama complet de l'intersection entre innovation technologique et stratégie commerciale à l'ère numérique. Rejoignez-nous dans cette exploration de la prochaine étape de l'évolution du commerce.

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Objectifs :

Comprendre le rôle de l'IA générative, en particulier des GANs, dans le commerce moderne, ainsi que les défis éthiques et techniques associés à son utilisation.

Chapitres :

Introduction à l'IA générative
La technologie et l'innovation ne connaissent pas de frontières. Aujourd'hui, nous découvrons les nouvelles frontières de l'IA générative et son pouvoir transformateur dans le domaine du commerce.
Les Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs)
Les GANs jouent un rôle crucial dans la génération de données inédites. Ils fonctionnent grâce à deux réseaux neuronaux : le générateur, qui crée des images, et le discriminateur, qui les évalue. Ce processus d'entraînement concurrentiel permet de créer des produits visuels virtuels réalistes.
Applications des GANs dans le commerce
Les entreprises utilisent les GANs pour concevoir de nouveaux produits, explorer différents designs et prévisualiser les produits dans divers environnements virtuels avant leur fabrication.
Personnalisation grâce à l'IA générative
L'IA générative transforme le commerce en collectant et analysant les données clients, comme les historiques d'achat et les comportements de navigation. Cela permet de générer des recommandations et de créer des produits personnalisés qui répondent aux besoins individuels des consommateurs.
Autres technologies d'IA générative
Outre les GANs, d'autres technologies émergent, comme les Auto Encodeurs Variationnels (VAE), qui peuvent générer de nouvelles données tout en capturant l'essence statistique des données d'entraînement. Les techniques d'apprentissage par renforcement peuvent également optimiser des stratégies en apprenant de manière itérative à partir des interactions.
Cas concrets d'utilisation de l'IA générative
Des exemples concrets incluent la génération automatique de designs de produits basés sur les données des consommateurs et l'utilisation des GANs pour créer des images de produits virtuels pour les catalogues en ligne.
Défis et critiques de l'IA générative
L'intégration de l'IA générative dans le commerce présente des défis, notamment des questions éthiques sur l'utilisation des données, la qualité et la fiabilité des données, ainsi que l'acceptation technologique nécessitant des investissements significatifs.
Conclusion
L'IA générative se profile comme un vecteur d'innovation pour le commerce de demain. En fusionnant avancées technologiques et principes éthiques, nous pouvons envisager un avenir où la technologie enrichit l'expérience humaine.

FAQ :

Qu'est-ce que l'IA générative et comment fonctionne-t-elle ?

L'IA générative est une technologie qui utilise des algorithmes pour créer de nouvelles données, images ou contenus. Elle fonctionne généralement à l'aide de modèles comme les GANs, où un générateur crée des données et un discriminateur évalue leur authenticité.

Quels sont les avantages des GANs dans le commerce ?

Les GANs permettent aux entreprises de créer des images de produits virtuels, d'explorer différents designs et de prévisualiser des produits dans divers environnements avant leur fabrication, ce qui optimise le processus de développement de produits.

Comment l'IA générative peut-elle améliorer la personnalisation des produits ?

L'IA générative analyse les données clients, comme les historiques d'achat et les comportements de navigation, pour comprendre les préférences des consommateurs. Elle peut ensuite générer des recommandations ou créer des produits personnalisés qui répondent aux besoins spécifiques des clients.

Quels défis éthiques sont associés à l'utilisation de l'IA générative ?

Les défis éthiques incluent la garantie que les données utilisées pour former les modèles d'IA sont exemptes de biais, ainsi que la régulation des décisions générées par l'IA pour assurer leur fiabilité et leur qualité.

Comment les entreprises peuvent-elles surmonter les défis liés à l'intégration de l'IA générative ?

Les entreprises peuvent surmonter ces défis en investissant dans la qualité des données, en développant des compétences techniques et en adoptant des pratiques éthiques pour garantir une utilisation responsable de l'IA générative.

Quelques cas d'usages :

Création de designs de produits

Les entreprises peuvent utiliser l'IA générative pour créer automatiquement des designs de produits basés sur les données des consommateurs, optimisant ainsi leur offre pour répondre précisément aux attentes du marché.

Développement de catalogues en ligne

L'utilisation des GANs pour générer des images de produits virtuels permet aux entreprises de maximiser l'attrait visuel de leur catalogue en ligne, attirant ainsi davantage de clients.

Personnalisation des recommandations

En analysant les données clients, l'IA générative peut générer des recommandations personnalisées, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients en répondant à leurs besoins spécifiques.

Optimisation des stratégies marketing

Les Auto Encodeurs Variationnels peuvent être utilisés pour générer de nouvelles stratégies marketing en capturant l'essence des données d'entraînement, permettant aux entreprises d'explorer des idées innovantes tout en restant alignées avec les préférences des consommateurs.

Amélioration des conversions clients

L'apprentissage par renforcement peut être appliqué pour optimiser les stratégies de vente en apprenant des interactions avec les clients et en adaptant les approches pour maximiser les conversions et les ventes.

Glossaire :

IA générative

L'intelligence artificielle générative est une branche de l'IA qui utilise des algorithmes pour créer de nouvelles données, images ou contenus basés sur des modèles appris à partir de données existantes.

Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs)

Les GANs sont un type de modèle d'IA qui consiste en deux réseaux neuronaux, le générateur et le discriminateur, qui s'affrontent pour créer des données réalistes. Le générateur produit des images, tandis que le discriminateur évalue leur authenticité.

Générateur

Dans le contexte des GANs, le générateur est le réseau qui crée de nouvelles images ou données à partir de bruit aléatoire.

Discriminateur

Le discriminateur est le réseau dans un GAN qui évalue les images générées par le générateur pour déterminer si elles sont réelles ou fausses.

Auto Encodeurs Variationnels (VAE)

Les VAE sont des modèles d'IA qui apprennent à encoder des données d'entrée en une représentation latente, puis à générer de nouvelles données à partir de cette représentation, tout en capturant les caractéristiques statistiques des données d'origine.

Apprentissage par renforcement

C'est une méthode d'apprentissage où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement, en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions.

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La technologie et l'innovation ne

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connaissent pas de frontières. Aujourd'hui,

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découvrons les nouvelles frontières

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de l'IA générative et son pouvoir

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transformateur dans le domaine du commerce.

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Les Réseaux Antagonistes Génératifs,

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plus connus sous le nom de GANs,

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jouent un rôle crucial dans la

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génération de données inédites.

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Comment cela fonctionne-t-il ?

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Les GANs utilisent deux réseaux neuronaux :

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le générateur, qui crée des images,

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et le discriminateur, qui les évalue.

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Le générateur produit une image,

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le discriminateur l'évalue,

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puis le générateur ajuste ses

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paramètres pour améliorer la prochaine.

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Cet entraînement concurrentiel aboutit

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à la création de produits visuels

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virtuels réalistes.

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Des entreprises l'utilisent pour

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concevoir de nouveaux produits,

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explorer différents designs,

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et prévisualiser les produits

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dans divers environnements

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virtuels avant leur fabrication.

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La personnalisation propulsée par l'IA

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générative transforme le commerce.

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En collectant et analysant les données

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clients, comme les historiques d'achat,

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les comportements de navigation

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et les feedbacks, l'IA

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parvient à comprendre les préférences

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et comportements des consommateurs.

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Elle peut ensuite générer des recommandations

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ou créer des produits personnalisés

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qui correspondent étroitement au

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goût et aux besoins des individus.

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Ainsi, au lieu de cibler des

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segments de marchés généraux,

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les entreprises peuvent s'adresser à

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chaque client de manière individuelle,

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améliorant la satisfaction et la fidélité.

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Outre les GANs,

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d'autres technologies émergent

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dans le panorama de l'IA

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générative.

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Prenons les Auto-Encodeurs

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Variationnels par exemple.

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Les VAE peuvent générer de nouvelles

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données, comme des conceptions de

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produits ou des stratégies marketing

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en capturant l'essence statistique

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des données d'entraînement.

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Ils sont couramment utilisés pour

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générer des solutions innovantes en

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transformant légèrement des exemples

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existants, permettant d'explorer de

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nouvelles idées tout en restant aligné

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avec les préférences antérieures.

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Par ailleurs,

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les techniques d'apprentissage par

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renforcement peuvent être employées

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pour optimiser des stratégies, en

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apprenant de manière itérative

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à partir des interactions et en

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adaptant les stratégies pour maximiser

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les récompenses, telles que les

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conversions de clients ou les ventes.

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Maintenant,

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regardons des cas concrets

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d'utilisation de l'IA

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générative dans le commerce.

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En utilisant l'IA générative,

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on peut générer automatiquement des

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designs de produits basés sur les

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données des consommateurs, tels que

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les feedbacks et les préférences,

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optimisant ainsi leur offre pour

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répondre précisément aux attentes du marché.

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Un autre cas a utilisé les GANs

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pour créer des images de produits

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virtuels pour leur catalogue en ligne,

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en maximisant l'attrait visuel.

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L'intégration de l'IA

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générative dans le commerce

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apporte certes de nombreux avantages,

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mais elle s'accompagne également

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de défis et de critiques.

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Les questions éthiques, par exemple,

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sont au premier plan.

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Comment garantir que les données

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utilisées pour former les modèles

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IA sont exemptes de biais ? Et comment

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les décisions générées par l'IA

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sont-elles régulées ou contrôlées ?

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Il y a aussi le défi de la qualité

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et de la fiabilité des données.

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Les modèles IA ne sont aussi bons que

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les données sur lesquelles ils sont

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formés, et donc, assurer l'intégrité et

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la qualité des données est primordiale.

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Enfin,

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l'acceptation et l'adaptation

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technologique constituent une barrière,

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nécessitant des investissements

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significatifs tant en termes financiers

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qu'en développement des compétences.

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L'IA

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générative se profile comme un

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vecteur d'innovation incontestable

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pour le commerce de demain.

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Envisageons ensemble ce futur, en

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fusionnant avancées technologiques

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et principes éthiques pour façonner

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un avenir où la technologie

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enrichit l'expérience humaine.

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Tecnologia e inovação não

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não conhece fronteiras. Hoje

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Vamos descobrir as novas fronteiras

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IA generativa e seu poder

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processador no campo do comércio.

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redes generativas adversariais,

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mais conhecidas como GANs,

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desempenham um papel crucial na

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Geração de novos dados.

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Como funciona?

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As GANs usam duas redes neurais:

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o gerador, que cria imagens,

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e o discriminador, que os avalia.

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O gerador produz uma imagem,

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o discriminador avalia-o,

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em seguida, o gerador ajusta o seu

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para melhorar a próxima.

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Esta formação competitiva é bem sucedida

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a criação de produtos visuais

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ambientes virtuais realistas.

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As empresas utilizam-no para

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conceber novos produtos,

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explorar diferentes designs,

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e produtos de pré-visualização

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em uma variedade de ambientes

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antes de serem fabricados.

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Personalização baseada em IA

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A tecnologia generativa está transformando o comércio.

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Recolha e análise de dados

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clientes, tais como históricos de compras,

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Comportamentos de navegação

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e feedback, IA

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Consegue entender as preferências

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e comportamentos dos consumidores.

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Pode, então, gerar recomendações

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ou crie produtos personalizados

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que correspondem estreitamente ao

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gosto e necessidades dos indivíduos.

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Assim, em vez de segmentar

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segmentos de mercado em geral,

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As empresas podem contactar

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cada cliente individualmente,

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melhorar a satisfação e a fidelização.

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Além das GANs,

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Estão a surgir outras tecnologias

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no cenário da IA

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Generativo.

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Vamos pegar os codificadores automáticos

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Variacional, por exemplo.

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E-bikes podem gerar novos

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dados, tais como

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produtos ou estratégias de marketing

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capturando a essência estatística

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dados de formação.

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Eles são comumente usados para

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Gere soluções inovadoras

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Exemplos ligeiramente transformadores

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modelos existentes, permitindo a exploração de novos

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Novas ideias ao mesmo tempo que se mantém alinhado

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com preferências anteriores.

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Além disso

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Técnicas de aprendizagem

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reforço pode ser usado

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otimizar estratégias, através de

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Aprendizes iterativos

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das interações e

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adaptar estratégias para maximizar

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recompensas, tais como

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conversões ou vendas de clientes.

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Agora

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Vejamos alguns casos da vida real

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utilização da IA

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generativo no comércio.

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Usando IA generativa,

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Você pode gerar automaticamente

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Designs de produtos baseados em

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dados do consumidor, tais como

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feedback e preferências,

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otimizando assim a sua oferta para

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atender às expectativas do mercado com precisão.

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Outro caso utilizou GANs

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Para criar imagens de produtos

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para o seu catálogo online,

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maximização do apelo visual.

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Integração de IA

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Generativo no Comércio

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Claro, há muitas vantagens,

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Mas também vem com

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desafios e críticas.

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Questões éticas, por exemplo,

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estão na vanguarda.

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Como garantir que os dados

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usado para treinar os modelos

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As IAs estão livres de preconceitos? Podes crer

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Decisões baseadas em IA

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São regulados ou controlados?

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Há também o desafio da qualidade

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e a fiabilidade dos dados.

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Os modelos de IA são tão bons quanto

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os dados em que se baseiam

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treinados e, portanto, garantir a integridade e

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A qualidade dos dados é fundamental.

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Finalmente

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Aceitação e adaptação

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são uma barreira,

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Necessidade de investimento

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significativo tanto em termos financeiros como em termos financeiros

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bem como o desenvolvimento de competências.

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IA

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generativo está emergindo como um

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Inegável vetor de inovação

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para os negócios de amanhã.

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Vamos vislumbrar este futuro juntos,

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Fusão dos avanços tecnológicos

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e Princípios Éticos a Moldar

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Um futuro onde a tecnologia

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enriquece a experiência humana.

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Technologie und Innovation

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kenne keine Grenzen. Heute

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Lassen Sie uns die neuen Grenzen entdecken

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Generative KI und ihre Leistungsfähigkeit

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Auftragsverarbeiter im Bereich des Handels.

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generative kontradiktorische Netzwerke,

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besser bekannt als GANs,

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spielen eine entscheidende Rolle bei der

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Generierung neuer Daten.

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Wie funktioniert das?

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GANs verwenden zwei neuronale Netze:

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der Generator, der Bilder erzeugt,

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und der Diskriminator, der sie bewertet.

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Der Generator erzeugt ein Bild,

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der Diskriminator sie bewertet,

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Dann passt der Generator seine

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Einstellungen, um die nächste zu verbessern.

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Dieses kompetitive Training ist erfolgreich

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die Kreation visueller Produkte

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Realistische virtuelle Umgebungen.

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Unternehmen nutzen es, um

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neue Produkte zu entwerfen,

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Entdecken Sie verschiedene Designs,

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und Vorschauprodukte

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in einer Vielzahl von Umgebungen

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bevor sie hergestellt werden.

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KI-gestützte Personalisierung

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Generative Technologie verändert den Handel.

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Sammeln und Analysieren von Daten

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Kunden, wie z. B. Kaufhistorien,

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Surfverhalten

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und Feedback, KI

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Schafft es, Präferenzen zu verstehen

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und das Verbraucherverhalten.

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Es kann dann Empfehlungen generieren

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oder erstellen Sie benutzerdefinierte Produkte

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die der

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Geschmack und Bedürfnisse des Einzelnen.

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Anstatt also

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allgemeine Marktsegmente,

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Unternehmen können sich an folgende Adresse wenden:

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Jeder Kunde individuell,

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Verbesserung der Zufriedenheit und Loyalität.

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Zusätzlich zu den GANs

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Andere Technologien sind auf dem Vormarsch

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in der KI-Landschaft

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Generativ.

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Nehmen wir Auto-Encoder

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Variational zum Beispiel.

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E-Bikes können neue

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Daten, wie z. B.

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Produkte oder Marketingstrategien

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durch die Erfassung der statistischen Essenz

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Trainingsdaten.

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Sie werden häufig verwendet, um

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Generieren Sie innovative Lösungen, indem Sie

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Leicht transformierende Beispiele

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bestehenden Modellen, die die Erforschung neuer

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Neue Ideen bei gleichzeitiger Ausrichtung

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mit vorherigen Präferenzen.

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Außerdem

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Lerntechniken

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Bewehrung kann verwendet werden

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Strategien zu optimieren, indem

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Iterative Lernende

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aus den Wechselwirkungen und

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Anpassung von Strategien zur Maximierung

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Belohnungen, wie z. B.

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Kunden-Conversions oder -Verkäufe.

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Jetzt gerade

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Schauen wir uns einige Fälle aus dem wirklichen Leben an

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Einsatz von KI

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generativ im Handel.

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Durch den Einsatz generativer KI

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Sie können automatisch generieren

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Produktdesigns auf der Grundlage von

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Verbraucherdaten, wie z. B.

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Feedback und Präferenzen,

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und so ihr Angebot für

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die Erwartungen des Marktes genau zu erfüllen.

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In einem anderen Fall wurden GANs verwendet

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So erstellen Sie Produktbilder

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für ihren Online-Katalog,

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Maximierung der visuellen Attraktivität.

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KI-Integration

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Generativ im Handel

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Natürlich gibt es viele Vorteile,

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Aber es kommt auch mit

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Herausforderungen und Kritik.

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Ethische Fragen, z. B.

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stehen an vorderster Front.

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So stellen Sie sicher, dass Daten

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zum Trainieren der Modelle verwendet

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Sind KIs frei von Vorurteilen? Sicherlich

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KI-gesteuerte Entscheidungen

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Werden sie reguliert oder kontrolliert?

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Hinzu kommt die Herausforderung der Qualität

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und die Zuverlässigkeit der Daten.

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KI-Modelle sind nur so gut wie

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die Daten, auf denen sie beruhen

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geschult werden und somit die Integrität und

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Die Datenqualität steht an erster Stelle.

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Endlich

00:03:36

Akzeptanz und Anpassung

00:03:37

sind ein Hindernis,

00:03:40

Erfordert Investitionen

00:03:41

sowohl in finanzieller Hinsicht als auch in finanzieller Hinsicht von Bedeutung

00:03:44

sowie die Entwicklung von Kompetenzen.

00:03:47

Künstliche Intelligenz

00:03:47

Generative entwickelt sich zu einem

00:03:50

Unbestreitbarer Innovationsvektor

00:03:51

für das Business von morgen.

00:03:53

Lasst uns diese Zukunft gemeinsam ausmalen,

00:03:55

Verschmelzung des technologischen Fortschritts

00:03:57

und ethische Grundsätze zu gestalten

00:03:59

Eine Zukunft, in der Technologie

00:04:02

bereichert die menschliche Erfahrung.

00:00:05

La tecnología y la innovación no

00:00:07

No conocen límites. Hoy

00:00:09

Descubramos las nuevas fronteras

00:00:10

La IA generativa y su poder

00:00:13

procesador en el ámbito del comercio.

00:00:18

redes generativas adversarias,

00:00:19

más conocidos como GANs,

00:00:22

desempeñan un papel crucial en la

00:00:24

Generación de nuevos datos.

00:00:26

¿Cómo funciona?

00:00:28

Las GAN utilizan dos redes neuronales:

00:00:30

el generador, que crea imágenes,

00:00:33

y el discriminador, que los evalúa.

00:00:36

El generador produce una imagen,

00:00:38

el discriminador lo evalúa,

00:00:40

A continuación, el generador ajusta su

00:00:42

ajustes para mejorar el siguiente.

00:00:45

Este entrenamiento competitivo es exitoso

00:00:46

la creación de productos visuales

00:00:49

Entornos virtuales realistas.

00:00:50

Las empresas lo utilizan para:

00:00:52

diseñar nuevos productos,

00:00:54

explora diferentes diseños,

00:00:56

y obtener una vista previa de los productos

00:00:58

en una variedad de entornos

00:01:00

antes de que se fabriquen.

00:01:02

Personalización impulsada por IA

00:01:04

La tecnología generativa está transformando el comercio.

00:01:08

Recopilación y análisis de datos

00:01:09

clientes, como historiales de compras,

00:01:11

Comportamientos de navegación

00:01:13

y retroalimentación, IA

00:01:14

Logra comprender las preferencias

00:01:17

y los comportamientos de los consumidores.

00:01:20

A continuación, puede generar recomendaciones

00:01:22

o crear productos personalizados

00:01:24

que se corresponden estrechamente con la

00:01:26

gusto y necesidades de los individuos.

00:01:29

Entonces, en lugar de apuntar

00:01:31

segmentos generales del mercado,

00:01:32

Las empresas pueden ponerse en contacto con

00:01:34

cada cliente individualmente,

00:01:36

mejorando la satisfacción y la fidelización.

00:01:40

Además de las GAN,

00:01:41

Están surgiendo otras tecnologías

00:01:42

en el panorama de la IA

00:01:44

Generativo.

00:01:45

Tomemos como ejemplo los codificadores automáticos

00:01:47

Variacional, por ejemplo.

00:01:48

Las bicicletas eléctricas pueden generar nuevos

00:01:51

datos, como

00:01:53

Productos o estrategias de marketing

00:01:55

capturando la esencia estadística

00:01:57

datos de entrenamiento.

00:01:58

Se utilizan comúnmente para

00:02:00

Generar soluciones innovadoras

00:02:02

Ejemplos ligeramente transformadores

00:02:05

modelos existentes, lo que permite la exploración de nuevos

00:02:07

Nuevas ideas sin dejar de estar alineado

00:02:09

con preferencias previas.

00:02:11

Además

00:02:12

Técnicas de aprendizaje

00:02:14

Se puede utilizar refuerzo

00:02:16

para optimizar las estrategias,

00:02:18

Aprendices iterativos

00:02:20

a partir de las interacciones y

00:02:22

Adaptar las estrategias para maximizar

00:02:24

recompensas, como

00:02:26

conversiones o ventas de clientes.

00:02:29

Ahora mismo

00:02:29

Veamos algunos casos de la vida real

00:02:30

uso de la IA

00:02:32

generativo en el comercio.

00:02:34

Utilizando la IA generativa,

00:02:35

Puede generar automáticamente

00:02:37

Diseños de productos basados en

00:02:39

datos de los consumidores, como

00:02:41

comentarios y preferencias,

00:02:43

optimizando así su oferta para

00:02:46

Cumplir con las expectativas del mercado con precisión.

00:02:49

En otro caso se utilizaron GAN

00:02:51

Para crear imágenes de productos

00:02:53

para su catálogo en línea,

00:02:55

maximizando el atractivo visual.

00:02:57

Integración de IA

00:02:59

Generativo en el comercio

00:03:00

Por supuesto, hay muchas ventajas,

00:03:03

Pero también viene con

00:03:04

desafíos y críticas.

00:03:06

Cuestiones éticas, por ejemplo,

00:03:08

están a la vanguardia.

00:03:10

Cómo garantizar que los datos

00:03:12

Se utiliza para entrenar los modelos

00:03:14

¿Están las IA libres de sesgos? Seguro que sí

00:03:16

Decisiones impulsadas por IA

00:03:18

¿Están regulados o controlados?

00:03:21

También está el reto de la calidad

00:03:23

y la fiabilidad de los datos.

00:03:25

Los modelos de IA son tan buenos como

00:03:28

los datos en los que se basan

00:03:30

capacitados y, por lo tanto, garantizar la integridad y

00:03:33

La calidad de los datos es primordial.

00:03:35

Finalmente

00:03:36

Aceptación y adaptación

00:03:37

son una barrera,

00:03:40

Requiere inversión

00:03:41

significativas tanto en términos financieros

00:03:44

así como el desarrollo de habilidades.

00:03:47

IA

00:03:47

generativa está emergiendo como un

00:03:50

Vector innegable de innovación

00:03:51

para el negocio del mañana.

00:03:53

Imaginemos este futuro juntos,

00:03:55

Fusión de los avances tecnológicos

00:03:57

y Principios Éticos a Dar Forma

00:03:59

Un futuro donde la tecnología

00:04:02

enriquece la experiencia humana.

00:00:05

Teknologi dan inovasi tidak

00:00:07

tidak mengenal batas. Hari Ini

00:00:09

Mari temukan batas baru

00:00:10

AI Generatif dan kekuatannya

00:00:13

prosesor di bidang perdagangan.

00:00:18

jaringan permusuhan generatif,

00:00:19

lebih dikenal sebagai GAN,

00:00:22

memainkan peran penting dalam

00:00:24

Generasi data baru.

00:00:26

Bagaimana cara kerjanya?

00:00:28

GAN menggunakan dua jaringan saraf:

00:00:30

generator, yang membuat gambar,

00:00:33

dan diskriminatif, yang mengevaluasi mereka.

00:00:36

Generator menghasilkan gambar,

00:00:38

diskriminator mengevaluasinya,

00:00:40

Kemudian generator menyesuaikannya

00:00:42

pengaturan untuk meningkatkan yang berikutnya.

00:00:45

Pelatihan kompetitif ini berhasil

00:00:46

penciptaan produk visual

00:00:49

Lingkungan virtual yang realistis.

00:00:50

Perusahaan menggunakannya untuk

00:00:52

merancang produk baru,

00:00:54

jelajahi desain yang berbeda,

00:00:56

dan pratinjau produk

00:00:58

di berbagai lingkungan

00:01:00

sebelum diproduksi.

00:01:02

Personalisasi yang didukung AI

00:01:04

Teknologi generatif mengubah perdagangan.

00:01:08

Mengumpulkan dan menganalisis data

00:01:09

pelanggan, seperti riwayat pembelian,

00:01:11

Perilaku penjelajahan

00:01:13

dan umpan balik, AI

00:01:14

Mengelola untuk memahami preferensi

00:01:17

dan perilaku konsumen.

00:01:20

Kemudian dapat menghasilkan rekomendasi

00:01:22

atau buat produk khusus

00:01:24

yang sangat sesuai dengan

00:01:26

rasa dan kebutuhan individu.

00:01:29

Jadi, alih-alih menargetkan

00:01:31

segmen pasar umum,

00:01:32

Bisnis dapat menghubungi

00:01:34

setiap pelanggan secara individual,

00:01:36

Meningkatkan kepuasan dan loyalitas.

00:01:40

Selain GAN,

00:01:41

Teknologi lain muncul

00:01:42

dalam lanskap AI

00:01:44

Generatif.

00:01:45

Mari kita ambil Auto-Encoders

00:01:47

Variasi, misalnya.

00:01:48

E-sepeda dapat menghasilkan yang baru

00:01:51

data, seperti

00:01:53

Produk atau strategi pemasaran

00:01:55

dengan menangkap esensi statistik

00:01:57

Data pelatihan.

00:01:58

Mereka biasanya digunakan untuk

00:02:00

Menghasilkan solusi inovatif dengan

00:02:02

Contoh yang Sedikit Mengubah

00:02:05

model yang ada, memungkinkan eksplorasi baru

00:02:07

Ide-ide baru sambil tetap selaras

00:02:09

dengan preferensi sebelumnya.

00:02:11

Selanjutnya

00:02:12

Teknik pembelajaran

00:02:14

penguatan dapat digunakan

00:02:16

untuk mengoptimalkan strategi, dengan

00:02:18

Pembelajar berulang

00:02:20

dari interaksi dan

00:02:22

Mengadaptasi strategi untuk memaksimalkan

00:02:24

hadiah, seperti

00:02:26

Konversi atau penjualan pelanggan.

00:02:29

Sekarang

00:02:29

Mari kita lihat beberapa kasus kehidupan nyata

00:02:30

penggunaan AI

00:02:32

generatif dalam perdagangan.

00:02:34

Menggunakan AI generatif,

00:02:35

Anda dapat menghasilkan secara otomatis

00:02:37

Desain produk berdasarkan

00:02:39

Data konsumen, seperti

00:02:41

umpan balik dan preferensi,

00:02:43

sehingga mengoptimalkan penawaran mereka untuk

00:02:46

memenuhi harapan pasar dengan tepat.

00:02:49

Kasus lain menggunakan GAN

00:02:51

Untuk membuat gambar produk

00:02:53

untuk katalog online mereka,

00:02:55

memaksimalkan daya tarik visual.

00:02:57

Integrasi AI

00:02:59

Generatif dalam Perdagangan

00:03:00

Tentu saja, ada banyak keuntungan,

00:03:03

Tapi itu juga dilengkapi dengan

00:03:04

tantangan dan kritik.

00:03:06

Masalah etika, misalnya,

00:03:08

berada di garis depan.

00:03:10

Cara memastikan data tersebut

00:03:12

digunakan untuk melatih model

00:03:14

Apakah AI bebas dari bias? Anda bertaruh

00:03:16

Keputusan berdasarkan AI

00:03:18

Apakah mereka diatur atau dikendalikan?

00:03:21

Ada juga tantangan kualitas

00:03:23

dan keandalan data.

00:03:25

Model AI hanya sebagus

00:03:28

data yang menjadi dasar mereka

00:03:30

terlatih, dan karenanya, memastikan integritas dan

00:03:33

Kualitas data adalah yang terpenting.

00:03:35

Akhirnya

00:03:36

Penerimaan dan adaptasi

00:03:37

adalah penghalang,

00:03:40

Membutuhkan investasi

00:03:41

signifikan baik dari segi keuangan

00:03:44

serta pengembangan keterampilan.

00:03:47

AI

00:03:47

Generatif muncul sebagai

00:03:50

Vektor inovasi yang tak terbantahkan

00:03:51

untuk bisnis masa depan.

00:03:53

Mari kita bayangkan masa depan ini bersama-sama,

00:03:55

Menggabungkan kemajuan teknologi

00:03:57

dan Prinsip Etika untuk Membentuk

00:03:59

Masa depan di mana teknologi

00:04:02

memperkaya pengalaman manusia.

00:00:05

La tecnologia e l'innovazione no

00:00:07

non conoscono confini. Oggi

00:00:09

Scopriamo le nuove frontiere

00:00:10

L'IA generativa e la sua potenza

00:00:13

nel settore del commercio.

00:00:18

reti antagoniste generative,

00:00:19

meglio conosciute come GAN,

00:00:22

svolgono un ruolo cruciale nella

00:00:24

Generazione di nuovi dati.

00:00:26

Come funziona?

00:00:28

Le GAN utilizzano due reti neurali:

00:00:30

il generatore, che crea immagini,

00:00:33

e il discriminatore, che li valuta.

00:00:36

Il generatore produce un'immagine,

00:00:38

il discriminatore lo valuta,

00:00:40

quindi il generatore regola il suo

00:00:42

impostazioni per migliorare il successivo.

00:00:45

Questo allenamento agonistico ha successo

00:00:46

la creazione di prodotti visivi

00:00:49

ambienti virtuali realistici.

00:00:50

Le aziende lo usano per

00:00:52

progettare nuovi prodotti,

00:00:54

esplorare diversi design,

00:00:56

e in anteprima i prodotti

00:00:58

in una varietà di ambienti

00:01:00

prima della loro fabbricazione.

00:01:02

Personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale

00:01:04

La tecnologia generativa sta trasformando il commercio.

00:01:08

Raccolta e analisi dei dati

00:01:09

clienti, come la cronologia degli acquisti,

00:01:11

Comportamenti di navigazione

00:01:13

e feedback, IA

00:01:14

Riesce a capire le preferenze

00:01:17

e i comportamenti dei consumatori.

00:01:20

Può quindi generare raccomandazioni

00:01:22

o creare prodotti personalizzati

00:01:24

che corrispondano strettamente al

00:01:26

gusto ed esigenze degli individui.

00:01:29

Quindi, invece di prendere di mira

00:01:31

segmenti di mercato generali,

00:01:32

Le aziende possono contattare

00:01:34

ogni cliente individualmente,

00:01:36

migliorare la soddisfazione e la fedeltà.

00:01:40

Oltre alle GAN,

00:01:41

Altre tecnologie stanno emergendo

00:01:42

nel panorama dell'IA

00:01:44

Generativo.

00:01:45

Prendiamo gli Auto-Encoder

00:01:47

Variazionale, per esempio.

00:01:48

Le e-bike possono generare nuovi

00:01:51

dati, come ad esempio

00:01:53

prodotti o strategie di marketing

00:01:55

cogliendo l'essenza statistica

00:01:57

dati di addestramento.

00:01:58

Sono comunemente usati per

00:02:00

Generare soluzioni innovative

00:02:02

Esempi che si trasformano leggermente

00:02:05

modelli esistenti, consentendo l'esplorazione di nuovi

00:02:07

Nuove idee rimanendo allineati

00:02:09

con le preferenze precedenti.

00:02:11

Inoltre

00:02:12

Tecniche di apprendimento

00:02:14

Il rinforzo può essere utilizzato

00:02:16

per ottimizzare le strategie,

00:02:18

Studenti iterativi

00:02:20

dalle interazioni e

00:02:22

adattare le strategie per massimizzare

00:02:24

ricompense, come ad esempio

00:02:26

conversioni o vendite dei clienti.

00:02:29

Subito

00:02:29

Diamo un'occhiata ad alcuni casi reali

00:02:30

l'uso dell'IA

00:02:32

generativo nel commercio.

00:02:34

Utilizzando l'IA generativa,

00:02:35

È possibile generare automaticamente

00:02:37

Progettazione di prodotti basati su

00:02:39

dati dei consumatori, come

00:02:41

feedback e preferenze,

00:02:43

ottimizzando così la loro offerta per

00:02:46

soddisfare con precisione le aspettative del mercato.

00:02:49

In un altro caso sono state utilizzate le GAN

00:02:51

Per creare immagini di prodotti

00:02:53

per il loro catalogo online,

00:02:55

massimizzando l'attrattiva visiva.

00:02:57

Integrazione con l'intelligenza artificiale

00:02:59

Generativo nel commercio

00:03:00

Certo, ci sono molti vantaggi,

00:03:03

Ma viene fornito anche con

00:03:04

sfide e critiche.

00:03:06

Le questioni etiche, ad esempio,

00:03:08

sono in prima linea.

00:03:10

Come garantire che i dati

00:03:12

Utilizzato per addestrare i modelli

00:03:14

Le IA sono prive di pregiudizi? Ci puoi scommettere

00:03:16

Decisioni basate sull'intelligenza artificiale

00:03:18

Sono regolamentati o controllati?

00:03:21

C'è anche la sfida della qualità

00:03:23

e l'affidabilità dei dati.

00:03:25

I modelli di intelligenza artificiale sono validi solo quanto

00:03:28

i dati su cui si basano

00:03:30

e, pertanto, garantire l'integrità e la

00:03:33

La qualità dei dati è fondamentale.

00:03:35

Finalmente

00:03:36

Accettazione e adattamento

00:03:37

sono una barriera,

00:03:40

Richiedere investimenti

00:03:41

significativo sia in termini finanziari che in termini

00:03:44

nonché lo sviluppo delle competenze.

00:03:47

L'intelligenza artificiale

00:03:47

generativo sta emergendo come un

00:03:50

Innegabile vettore di innovazione

00:03:51

per il business di domani.

00:03:53

Immaginiamo insieme questo futuro,

00:03:55

Unire i progressi tecnologici

00:03:57

e i Principi Etici da Plasmare

00:03:59

Un futuro in cui la tecnologia

00:04:02

arricchisce l'esperienza umana.

00:00:05

テクノロジーとイノベーションはそうではありません

00:00:07

境界を知りません。今日

00:00:09

新しいフロンティアを発見しましょう

00:00:10

ジェネレーティブAIとその力

00:00:13

商取引の分野におけるプロセッサ。

00:00:18

敵対的生成ネットワーク、

00:00:19

GANとしてよく知られています。

00:00:22

で重要な役割を果たします

00:00:24

新しいデータの生成。

00:00:26

それはどのように機能しますか?

00:00:28

GAN は 2 つのニューラルネットワークを使用します。

00:00:30

画像を作成するジェネレーター、

00:00:33

そして、それらを評価する識別者。

00:00:36

ジェネレータは画像を生成し、

00:00:38

ディスクリミネーターはそれを評価します。

00:00:40

次に、ジェネレータは

00:00:42

次の設定を改善するための設定。

00:00:45

この競争力のあるトレーニングは成功しています

00:00:46

ビジュアルプロダクトの創造

00:00:49

リアルな仮想環境。

00:00:50

企業はそれを使用して、

00:00:52

新製品を設計し、

00:00:54

さまざまなデザインを探索し、

00:00:56

およびプレビュー製品

00:00:58

さまざまな環境で

00:01:00

それらが製造される前に。

00:01:02

AIを活用したパーソナライゼーション

00:01:04

ジェネレーティブテクノロジーはコマースを変革しています。

00:01:08

データの収集と分析

00:01:09

購入履歴などの顧客、

00:01:11

閲覧行動

00:01:13

とフィードバック、AI

00:01:14

嗜好を理解することができる

00:01:17

そして消費者行動。

00:01:20

その後、レコメンデーションを生成できます

00:01:22

またはカスタム製品を作成します

00:01:24

これは、

00:01:26

個人の好みとニーズ。

00:01:29

そのため、ターゲットを絞るのではなく、

00:01:31

一般的な市場セグメント、

00:01:32

企業は次の連絡先に連絡できます

00:01:34

お客様一人一人が、

00:01:36

満足度とロイヤリティの向上。

00:01:40

GANに加えて、

00:01:41

他の技術も登場しています

00:01:42

AIランドスケープ

00:01:44

生成。

00:01:45

オートエンコーダーを見てみましょう

00:01:47

たとえば、変分。

00:01:48

電動自転車は新しいものを生み出すことができます

00:01:51

データ(

00:01:53

製品またはマーケティング戦略

00:01:55

統計的エッセンスを捉えることによって

00:01:57

トレーニングデータ。

00:01:58

それらは一般的に次の目的で使用されます

00:02:00

革新的なソリューションを生み出す

00:02:02

わずかに変形する例

00:02:05

既存のモデル、新しいモデルの探索が可能

00:02:07

足並みを揃えながら新しいアイデア

00:02:09

以前の設定で。

00:02:11

その上

00:02:12

学習テクニック

00:02:14

補強材が使える

00:02:16

戦略を最適化するには、

00:02:18

反復学習器

00:02:20

インタラクションから、

00:02:22

最大化するための戦略の適応

00:02:24

次のような報酬

00:02:26

顧客のコンバージョンまたは販売。

00:02:29

今すぐ

00:02:29

実際のケースをいくつか見てみましょう

00:02:30

AIの活用

00:02:32

商取引におけるジェネレーティブ。

00:02:34

ジェネレーティブAIを用いて、

00:02:35

自動的に生成できます

00:02:37

に基づく製品設計

00:02:39

消費者データ(

00:02:41

フィードバックと好み、

00:02:43

したがって、オファーを最適化します

00:02:46

市場の期待に的確に応えます。

00:02:49

別のケースでは、GANが使用されました

00:02:51

商品画像を作成するには

00:02:53

オンラインカタログの場合、

00:02:55

視覚的な魅力を最大限に高めます。

00:02:57

AI統合

00:02:59

コマースにおけるジェネレーティブ

00:03:00

もちろん、多くの利点がありますが、

00:03:03

しかし、それはまた付属しています

00:03:04

課題と批判。

00:03:06

倫理的な問題、例えば、

00:03:08

最前線にいます。

00:03:10

データを確保する方法

00:03:12

モデルのトレーニングに使用

00:03:14

AIにはバイアスがないのか?もちろん

00:03:16

AI主導の意思決定

00:03:18

それらは規制または管理されていますか?

00:03:21

また、品質の課題もあります

00:03:23

そしてデータの信頼性。

00:03:25

AIモデルは、

00:03:28

基になるデータ

00:03:30

訓練を受けているため、完全性を確保し、

00:03:33

データ品質は最優先事項です。

00:03:35

最終的に

00:03:36

受容と適応

00:03:37

障壁であり、

00:03:40

投資が必要

00:03:41

財務的にも重要

00:03:44

スキル開発も同様です。

00:03:47

人工知能

00:03:47

ジェネレーティブは、

00:03:50

紛れもないイノベーションのベクトル

00:03:51

明日のビジネスのために。

00:03:53

この未来を一緒に思い描きましょう。

00:03:55

技術の進歩を融合させる

00:03:57

そして形作る倫理原則

00:03:59

テクノロジーが普及する未来

00:04:02

人間の経験を豊かにします。

00:00:05

Technologie en innovatie niet

00:00:07

kennen geen grenzen. Vandaag

00:00:09

Laten we de nieuwe grenzen ontdekken

00:00:10

Generatieve AI en de kracht ervan

00:00:13

verwerker op het gebied van handel.

00:00:18

generatieve vijandige netwerken,

00:00:19

beter bekend als GAN's,

00:00:22

een cruciale rol spelen in de

00:00:24

Genereren van nieuwe data.

00:00:26

Hoe werkt het?

00:00:28

GAN's gebruiken twee neurale netwerken:

00:00:30

de generator, die beelden maakt,

00:00:33

en de discriminator, die ze evalueert.

00:00:36

De generator produceert een beeld,

00:00:38

de discriminator evalueert het,

00:00:40

dan past de generator zijn

00:00:42

instellingen om de volgende te verbeteren.

00:00:45

Deze competitieve training is succesvol

00:00:46

het creëren van visuele producten

00:00:49

realistische virtuele omgevingen.

00:00:50

Bedrijven gebruiken het om

00:00:52

nieuwe producten ontwerpen,

00:00:54

ontdek verschillende ontwerpen,

00:00:56

en bekijk een voorbeeld van producten

00:00:58

in verschillende omgevingen

00:01:00

voordat ze worden vervaardigd.

00:01:02

Personalisatie op basis van AI

00:01:04

Generatieve technologie transformeert de handel.

00:01:08

Verzamelen en analyseren van data

00:01:09

klanten, zoals aankoopgeschiedenissen,

00:01:11

Surfgedrag

00:01:13

en feedback, AI

00:01:14

Slaagt erin voorkeuren te begrijpen

00:01:17

en consumentengedrag.

00:01:20

Het kan dan aanbevelingen genereren

00:01:22

of maak producten op maat

00:01:24

die nauw overeenkomen met de

00:01:26

smaak en behoeften van individuen.

00:01:29

Dus, in plaats van te targeten

00:01:31

algemene marktsegmenten,

00:01:32

Bedrijven kunnen contact opnemen met

00:01:34

elke klant afzonderlijk,

00:01:36

het verbeteren van tevredenheid en loyaliteit.

00:01:40

Naast GAN's

00:01:41

Andere technologieën zijn in opkomst

00:01:42

in het AI-landschap

00:01:44

Geslachtelijk.

00:01:45

Laten we Auto-Encoders nemen

00:01:47

Variatie, bijvoorbeeld.

00:01:48

E-bikes kunnen nieuwe

00:01:51

gegevens, zoals

00:01:53

producten of marketingstrategieën

00:01:55

door de statistische essentie vast te leggen

00:01:57

trainingsgegevens.

00:01:58

Ze worden vaak gebruikt om

00:02:00

Genereer innovatieve oplossingen door

00:02:02

Enigszins transformerende voorbeelden

00:02:05

bestaande modellen, waardoor nieuwe

00:02:07

Nieuwe ideeën terwijl je op één lijn blijft

00:02:09

met eerdere voorkeuren.

00:02:11

Bovendien

00:02:12

Technieken aanleren

00:02:14

wapening kan worden gebruikt

00:02:16

om strategieën te optimaliseren, door

00:02:18

Iteratieve leerlingen

00:02:20

van de interacties en

00:02:22

strategieën aanpassen om te maximaliseren

00:02:24

beloningen, zoals

00:02:26

klantconversies of -verkopen.

00:02:29

Nu onmiddellijk

00:02:29

Laten we eens kijken naar enkele praktijkvoorbeelden

00:02:30

gebruik van AI

00:02:32

generatief in de handel.

00:02:34

Met behulp van generatieve AI

00:02:35

U kunt automatisch genereren

00:02:37

Productontwerpen op basis van

00:02:39

consumentengegevens, zoals

00:02:41

feedback en voorkeuren,

00:02:43

en zo hun aanbod voor

00:02:46

voldoen precies aan de verwachtingen van de markt.

00:02:49

In een ander geval werden GAN's gebruikt

00:02:51

Om productafbeeldingen te maken

00:02:53

voor hun online catalogus,

00:02:55

het maximaliseren van de visuele aantrekkingskracht.

00:02:57

AI-integratie

00:02:59

Generatief in de handel

00:03:00

Natuurlijk zijn er veel voordelen,

00:03:03

Maar het komt ook met

00:03:04

uitdagingen en kritiek.

00:03:06

Ethische kwesties, bijvoorbeeld,

00:03:08

lopen voorop.

00:03:10

Hoe zorg je ervoor dat die gegevens

00:03:12

gebruikt om de modellen te trainen

00:03:14

Zijn AI's vrij van vooringenomenheid? Zeker weten

00:03:16

AI-gestuurde beslissingen

00:03:18

Zijn ze gereguleerd of gecontroleerd?

00:03:21

Er is ook de uitdaging van de kwaliteit

00:03:23

en de betrouwbaarheid van de gegevens.

00:03:25

AI-modellen zijn slechts zo goed als

00:03:28

de gegevens waarop zij zijn gebaseerd

00:03:30

worden opgeleid, en waarborgen zo de integriteit en

00:03:33

Datakwaliteit staat voorop.

00:03:35

Eindelijk

00:03:36

Acceptatie en aanpassing

00:03:37

een barrière vormen,

00:03:40

Investering vereisen

00:03:41

zowel in financieel opzicht

00:03:44

en de ontwikkeling van vaardigheden.

00:03:47

AI

00:03:47

generatieve is in opkomst als een

00:03:50

Onmiskenbare vector van innovatie

00:03:51

voor het bedrijf van morgen.

00:03:53

Laten we ons deze toekomst samen voorstellen,

00:03:55

Samenvoeging van technologische vooruitgang

00:03:57

en ethische principes om vorm te geven

00:03:59

Een toekomst waarin technologie

00:04:02

verrijkt de menselijke ervaring.

00:00:05

Công nghệ và đổi mới thì không

00:00:07

không biết ranh giới. Hôm nay

00:00:09

Hãy cùng khám phá những biên giới mới

00:00:10

AI tạo ra và sức mạnh của nó

00:00:13

bộ xử lý trong lĩnh vực thương mại.

00:00:18

mạng lưới đối thủ tạo ra,

00:00:19

hay còn được gọi là GAN,

00:00:22

đóng một vai trò quan trọng trong

00:00:24

Tạo dữ liệu mới.

00:00:26

Nó hoạt động như thế nào?

00:00:28

GAN sử dụng hai mạng thần kinh:

00:00:30

trình tạo, tạo ra hình ảnh,

00:00:33

và người phân biệt đối xử, người đánh giá chúng.

00:00:36

Máy phát điện tạo ra một hình ảnh,

00:00:38

người phân biệt đối xử đánh giá nó,

00:00:40

Sau đó, máy phát điện điều chỉnh

00:00:42

cài đặt để cải thiện cài đặt tiếp theo.

00:00:45

Khóa đào tạo cạnh tranh này thành công

00:00:46

Việc tạo ra các sản phẩm trực quan

00:00:49

môi trường ảo thực tế.

00:00:50

Các công ty sử dụng nó để

00:00:52

thiết kế sản phẩm mới,

00:00:54

khám phá các thiết kế khác nhau,

00:00:56

và xem trước sản phẩm

00:00:58

trong nhiều môi trường khác nhau

00:01:00

trước khi chúng được sản xuất.

00:01:02

Cá nhân hóa hoạt động trên nền tảng AI

00:01:04

Công nghệ tạo ra đang biến đổi thương mại.

00:01:08

Thu thập và phân tích dữ liệu

00:01:09

khách hàng, chẳng hạn như lịch sử mua hàng,

00:01:11

Hành vi duyệt web

00:01:13

và phản hồi, AI

00:01:14

Quản lý để hiểu sở thích

00:01:17

và hành vi của người tiêu dùng.

00:01:20

Sau đó, nó có thể tạo ra các đề xuất

00:01:22

hoặc tạo sản phẩm tùy chỉnh

00:01:24

tương ứng chặt chẽ với

00:01:26

hương vị và nhu cầu của cá nhân.

00:01:29

Vì vậy, thay vì nhắm mục tiêu

00:01:31

phân khúc thị trường chung,

00:01:32

Doanh nghiệp có thể liên hệ

00:01:34

từng khách hàng riêng lẻ,

00:01:36

cải thiện sự hài lòng và lòng trung thành.

00:01:40

Ngoài GAN,

00:01:41

Các công nghệ khác đang nổi lên

00:01:42

trong bối cảnh AI

00:01:44

Phát sinh.

00:01:45

Hãy lấy Bộ mã hóa tự động

00:01:47

Biến thể, ví dụ.

00:01:48

Xe đạp điện có thể tạo ra mới

00:01:51

dữ liệu, chẳng hạn như

00:01:53

Sản phẩm hoặc chiến lược tiếp thị

00:01:55

bằng cách nắm bắt bản chất thống kê

00:01:57

dữ liệu đào tạo.

00:01:58

Chúng thường được sử dụng để

00:02:00

Tạo ra các giải pháp sáng tạo bằng cách

00:02:02

Ví dụ hơi biến đổi

00:02:05

các mô hình hiện có, cho phép khám phá các mô hình mới

00:02:07

Ý tưởng mới trong khi vẫn phù hợp

00:02:09

với sở thích trước đó.

00:02:11

Hơn nữa

00:02:12

Kỹ thuật học tập

00:02:14

cốt thép có thể được sử dụng

00:02:16

Để tối ưu hóa chiến lược, bằng cách

00:02:18

Người học lặp lại

00:02:20

từ các tương tác và

00:02:22

Điều chỉnh chiến lược để tối đa hóa

00:02:24

Phần thưởng, chẳng hạn như

00:02:26

chuyển đổi hoặc bán hàng của khách hàng.

00:02:29

Ngay bây giờ

00:02:29

Hãy xem xét một số trường hợp thực tế

00:02:30

sử dụng AI

00:02:32

phát sinh trong thương mại.

00:02:34

Sử dụng AI tổng quát,

00:02:35

Bạn có thể tự động tạo

00:02:37

Thiết kế sản phẩm dựa trên

00:02:39

Dữ liệu người tiêu dùng, chẳng hạn như

00:02:41

phản hồi và sở thích,

00:02:43

do đó tối ưu hóa ưu đãi của họ cho

00:02:46

đáp ứng chính xác kỳ vọng của thị trường.

00:02:49

Một trường hợp khác sử dụng GAN

00:02:51

Để tạo hình ảnh sản phẩm

00:02:53

cho danh mục trực tuyến của họ,

00:02:55

tối đa hóa sự hấp dẫn thị giác.

00:02:57

Tích hợp AI

00:02:59

Tạo ra trong thương mại

00:03:00

Tất nhiên, có rất nhiều lợi thế,

00:03:03

Nhưng nó cũng đi kèm với

00:03:04

thách thức và chỉ trích.

00:03:06

Các vấn đề đạo đức, ví dụ,

00:03:08

đang đi đầu.

00:03:10

Cách đảm bảo dữ liệu đó

00:03:12

được sử dụng để đào tạo các mô hình

00:03:14

AI có thiên vị không? Chắc chắn rồi!

00:03:16

Các quyết định dựa trên AI

00:03:18

Chúng có được quy định hoặc kiểm soát không?

00:03:21

Ngoài ra còn có thách thức về chất lượng

00:03:23

và độ tin cậy của dữ liệu.

00:03:25

Các mô hình AI chỉ tốt như

00:03:28

dữ liệu mà chúng dựa trên

00:03:30

được đào tạo, và do đó, đảm bảo tính toàn vẹn và

00:03:33

Chất lượng dữ liệu là tối quan trọng.

00:03:35

Cuối cùng

00:03:36

Chấp nhận và thích ứng

00:03:37

là một rào cản,

00:03:40

Yêu cầu đầu tư

00:03:41

đáng kể cả về mặt tài chính

00:03:44

cũng như phát triển kỹ năng.

00:03:47

AI

00:03:47

Generative đang nổi lên như một

00:03:50

Vector không thể phủ nhận của sự đổi mới

00:03:51

cho công việc kinh doanh của ngày mai.

00:03:53

Hãy cùng nhau hình dung tương lai này,

00:03:55

Hợp nhất các tiến bộ công nghệ

00:03:57

và các nguyên tắc đạo đức để định hình

00:03:59

Một tương lai nơi công nghệ

00:04:02

làm phong phú thêm trải nghiệm của con người.

00:00:05

技術和創新沒有

00:00:07

無國界。今天

00:00:09

讓我們發現新的領域

00:00:10

生成式人工智慧及其強大功能

00:00:13

商業領域的處理器。

00:00:18

生成對抗網路，

00:00:19

更廣為人知的是 GAN，

00:00:22

在

00:00:24

生成新數據。

00:00:26

它是如何工作的？

00:00:28

GAN 使用兩個神經網路：

00:00:30

生成器，用於創建圖像，

00:00:33

以及評估他們的鑒別者。

00:00:36

生成器生成一個圖像，

00:00:38

鑒別器對其進行評估，

00:00:40

然後發電機調整其

00:00:42

設置以改進下一個。

00:00:45

這種競爭性培訓是成功的

00:00:46

視覺產品的創造

00:00:49

逼真的虛擬環境。

00:00:50

公司用它來

00:00:52

設計新產品，

00:00:54

探索不同的設計，

00:00:56

和預覽產品

00:00:58

在各種環境中

00:01:00

在它們被製造之前。

00:01:02

AI 驅動的個人化

00:01:04

生成技術正在改變商業。

00:01:08

收集和分析數據

00:01:09

客戶，例如購買歷史記錄、

00:01:11

瀏覽行為

00:01:13

和反饋，人工智慧

00:01:14

設法瞭解偏好

00:01:17

和消費者行為。

00:01:20

然後，它可以生成建議

00:01:22

或創建自訂產品

00:01:24

與

00:01:26

個人的品味和需求。

00:01:29

所以，而不是定位

00:01:31

一般市場區隔，

00:01:32

企業可以聯繫

00:01:34

每個客戶單獨，

00:01:36

提高滿意度和忠誠度。

00:01:40

除了 GAN 之外，

00:01:41

其他技術正在興起

00:01:42

在 AI 領域

00:01:44

生成。

00:01:45

讓我們以自動編碼器為例

00:01:47

例如，變分。

00:01:48

電動自行車可以產生新的

00:01:51

數據，例如

00:01:53

產品或行銷策略

00:01:55

通過捕捉統計本質

00:01:57

訓練數據。

00:01:58

它們通常用於

00:02:00

通過以下方式生成創新解決方案

00:02:02

略微變換的例子

00:02:05

現有模型，允許探索新的

00:02:07

新想法，同時保持一致

00:02:09

具有以前的偏好。

00:02:11

此外

00:02:12

學習技巧

00:02:14

可以使用加固

00:02:16

要優化策略，請通過

00:02:18

反覆運算學習器

00:02:20

從互動和

00:02:22

調整策略以最大化

00:02:24

獎勵，例如

00:02:26

客戶轉化或銷售。

00:02:29

馬上

00:02:29

讓我們來看看一些現實生活中的案例

00:02:30

人工智慧的使用

00:02:32

商業中的生成性。

00:02:34

使用生成式 AI，

00:02:35

您可以自動生成

00:02:37

基於以下因素的產品設計

00:02:39

消費者數據，例如

00:02:41

反饋和偏好，

00:02:43

從而優化他們的報價

00:02:46

精確地滿足市場的期望。

00:02:49

另一個案例使用了 GAN

00:02:51

創建產品圖片

00:02:53

對於他們的在線目錄，

00:02:55

最大限度地提高視覺吸引力。

00:02:57

AI集成

00:02:59

商業中的生成式

00:03:00

當然，有很多優點，

00:03:03

但它也附帶

00:03:04

挑戰和批評。

00:03:06

道德問題，例如，

00:03:08

處於最前沿。

00:03:10

如何確保數據

00:03:12

用於訓練模型

00:03:14

人工智慧沒有偏見嗎？當然

00:03:16

人工智慧驅動的決策

00:03:18

他們是受監管還是受控？

00:03:21

還有品質方面的挑戰

00:03:23

以及數據的可靠性。

00:03:25

AI 模型的好壞取決於

00:03:28

它們所基於的數據

00:03:30

訓練有素，因此，確保完整性和

00:03:33

數據質量至關重要。

00:03:35

最後

00:03:36

接受和適應

00:03:37

是一個障礙，

00:03:40

需要投資

00:03:41

在財務方面都很重要

00:03:44

以及技能發展。

00:03:47

人工智慧

00:03:47

生成式正在成為一種

00:03:50

無可否認的創新載體

00:03:51

為了未來的業務。

00:03:53

讓我們一起展望這個未來，

00:03:55

融合技術進步

00:03:57

和要塑造的道德原則

00:03:59

技術的未來

00:04:02

豐富人類體驗。

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