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

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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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
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Akzeptanz und Anpassung
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sind ein Hindernis,
00:03:40
Erfordert Investitionen
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sowohl in finanzieller Hinsicht als auch in finanzieller Hinsicht von Bedeutung
00:03:44
sowie die Entwicklung von Kompetenzen.
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Künstliche Intelligenz
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Generative entwickelt sich zu einem
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Unbestreitbarer Innovationsvektor
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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
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Eine Zukunft, in der Technologie
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bereichert die menschliche Erfahrung.

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La tecnología y la innovación no
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No conocen límites. Hoy
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Descubramos las nuevas fronteras
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La IA generativa y su poder
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procesador en el ámbito del comercio.
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redes generativas adversarias,
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más conocidos como GANs,
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desempeñan un papel crucial en la
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Generación de nuevos datos.
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¿Cómo funciona?
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Las GAN utilizan dos redes neuronales:
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el generador, que crea imágenes,
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y el discriminador, que los evalúa.
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El generador produce una imagen,
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el discriminador lo evalúa,
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A continuación, el generador ajusta su
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ajustes para mejorar el siguiente.
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Este entrenamiento competitivo es exitoso
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la creación de productos visuales
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Entornos virtuales realistas.
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Las empresas lo utilizan para:
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diseñar nuevos productos,
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explora diferentes diseños,
00:00:56
y obtener una vista previa de los productos
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en una variedad de entornos
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antes de que se fabriquen.
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Personalización impulsada por IA
00:01:04
La tecnología generativa está transformando el comercio.
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Recopilación y análisis de datos
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clientes, como historiales de compras,
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Comportamientos de navegación
00:01:13
y retroalimentación, IA
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Logra comprender las preferencias
00:01:17
y los comportamientos de los consumidores.
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A continuación, puede generar recomendaciones
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o crear productos personalizados
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que se corresponden estrechamente con la
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gusto y necesidades de los individuos.
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Entonces, en lugar de apuntar
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segmentos generales del mercado,
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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,
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Están surgiendo otras tecnologías
00:01:42
en el panorama de la IA
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Generativo.
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Tomemos como ejemplo los codificadores automáticos
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Variacional, por ejemplo.
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Las bicicletas eléctricas pueden generar nuevos
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datos, como
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Productos o estrategias de marketing
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capturando la esencia estadística
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datos de entrenamiento.
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Se utilizan comúnmente para
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Generar soluciones innovadoras
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Ejemplos ligeramente transformadores
00:02:05
modelos existentes, lo que permite la exploración de nuevos
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Nuevas ideas sin dejar de estar alineado
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con preferencias previas.
00:02:11
Además
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Técnicas de aprendizaje
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Se puede utilizar refuerzo
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para optimizar las estrategias,
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Aprendices iterativos
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a partir de las interacciones y
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Adaptar las estrategias para maximizar
00:02:24
recompensas, como
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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
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¿Están las IA libres de sesgos? Seguro que sí
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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.
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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
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La calidad de los datos es primordial.
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Finalmente
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Aceptación y adaptación
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son una barrera,
00:03:40
Requiere inversión
00:03:41
significativas tanto en términos financieros
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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
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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.

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Teknologi dan inovasi tidak
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tidak mengenal batas. Hari Ini
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Mari temukan batas baru
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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
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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
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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
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Konversi atau penjualan pelanggan.
00:02:29
Sekarang
00:02:29
Mari kita lihat beberapa kasus kehidupan nyata
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penggunaan AI
00:02:32
generatif dalam perdagangan.
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Menggunakan AI generatif,
00:02:35
Anda dapat menghasilkan secara otomatis
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Desain produk berdasarkan
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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.

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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?
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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
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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
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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.

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テクノロジーとイノベーションはそうではありません
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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。

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Technologie en innovatie niet
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kennen geen grenzen. Vandaag
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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,
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een cruciale rol spelen in de
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Genereren van nieuwe data.
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Hoe werkt het?
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GAN's gebruiken twee neurale netwerken:
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de generator, die beelden maakt,
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en de discriminator, die ze evalueert.
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De generator produceert een beeld,
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de discriminator evalueert het,
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dan past de generator zijn
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instellingen om de volgende te verbeteren.
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Deze competitieve training is succesvol
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het creëren van visuele producten
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realistische virtuele omgevingen.
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Bedrijven gebruiken het om
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nieuwe producten ontwerpen,
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ontdek verschillende ontwerpen,
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en bekijk een voorbeeld van producten
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in verschillende omgevingen
00:01:00
voordat ze worden vervaardigd.
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Personalisatie op basis van AI
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Generatieve technologie transformeert de handel.
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Verzamelen en analyseren van data
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klanten, zoals aankoopgeschiedenissen,
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Surfgedrag
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en feedback, AI
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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
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smaak en behoeften van individuen.
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Dus, in plaats van te targeten
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algemene marktsegmenten,
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Bedrijven kunnen contact opnemen met
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elke klant afzonderlijk,
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het verbeteren van tevredenheid en loyaliteit.
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Naast GAN's
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Andere technologieën zijn in opkomst
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in het AI-landschap
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Geslachtelijk.
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Laten we Auto-Encoders nemen
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Variatie, bijvoorbeeld.
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E-bikes kunnen nieuwe
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gegevens, zoals
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producten of marketingstrategieën
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door de statistische essentie vast te leggen
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trainingsgegevens.
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Ze worden vaak gebruikt om
00:02:00
Genereer innovatieve oplossingen door
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Enigszins transformerende voorbeelden
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bestaande modellen, waardoor nieuwe
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Nieuwe ideeën terwijl je op één lijn blijft
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met eerdere voorkeuren.
00:02:11
Bovendien
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Technieken aanleren
00:02:14
wapening kan worden gebruikt
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om strategieën te optimaliseren, door
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Iteratieve leerlingen
00:02:20
van de interacties en
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strategieën aanpassen om te maximaliseren
00:02:24
beloningen, zoals
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klantconversies of -verkopen.
00:02:29
Nu onmiddellijk
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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
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Productontwerpen op basis van
00:02:39
consumentengegevens, zoals
00:02:41
feedback en voorkeuren,
00:02:43
en zo hun aanbod voor
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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.
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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
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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
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verrijkt de menselijke ervaring.

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Công nghệ và đổi mới thì không
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không biết ranh giới. Hôm nay
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Hãy cùng khám phá những biên giới mới
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AI tạo ra và sức mạnh của nó
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bộ xử lý trong lĩnh vực thương mại.
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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
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Tạo dữ liệu mới.
00:00:26
Nó hoạt động như thế nào?
00:00:28
GAN sử dụng hai mạng thần kinh:
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trình tạo, tạo ra hình ảnh,
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và người phân biệt đối xử, người đánh giá chúng.
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Máy phát điện tạo ra một hình ảnh,
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người phân biệt đối xử đánh giá nó,
00:00:40
Sau đó, máy phát điện điều chỉnh
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cài đặt để cải thiện cài đặt tiếp theo.
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Khóa đào tạo cạnh tranh này thành công
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Việc tạo ra các sản phẩm trực quan
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môi trường ảo thực tế.
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Các công ty sử dụng nó để
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thiết kế sản phẩm mới,
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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.
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Cá nhân hóa hoạt động trên nền tảng AI
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Công nghệ tạo ra đang biến đổi thương mại.
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Thu thập và phân tích dữ liệu
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khách hàng, chẳng hạn như lịch sử mua hàng,
00:01:11
Hành vi duyệt web
00:01:13
và phản hồi, AI
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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
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hoặc tạo sản phẩm tùy chỉnh
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tương ứng chặt chẽ với
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hương vị và nhu cầu của cá nhân.
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Vì vậy, thay vì nhắm mục tiêu
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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
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các mô hình hiện có, cho phép khám phá các mô hình mới
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Ý tưởng mới trong khi vẫn phù hợp
00:02:09
với sở thích trước đó.
00:02:11
Hơn nữa
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Kỹ thuật học tập
00:02:14
cốt thép có thể được sử dụng
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Để tối ưu hóa chiến lược, bằng cách
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Người học lặp lại
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từ các tương tác và
00:02:22
Điều chỉnh chiến lược để tối đa hóa
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Phần thưởng, chẳng hạn như
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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
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Thiết kế sản phẩm dựa trên
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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
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làm phong phú thêm trải nghiệm của con người.

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技術和創新沒有
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無國界。今天
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讓我們發現新的領域
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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。
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生成器生成一個圖像，
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鑒別器對其進行評估，
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然後發電機調整其
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設置以改進下一個。
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這種競爭性培訓是成功的
00:00:46
視覺產品的創造
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逼真的虛擬環境。
00:00:50
公司用它來
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設計新產品，
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探索不同的設計，
00:00:56
和預覽產品
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在各種環境中
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在它們被製造之前。
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AI 驅動的個人化
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生成技術正在改變商業。
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收集和分析數據
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客戶，例如購買歷史記錄、
00:01:11
瀏覽行為
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和反饋，人工智慧
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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。
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所以，而不是定位
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一般市場區隔，
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企業可以聯繫
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每個客戶單獨，
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提高滿意度和忠誠度。
00:01:40
除了 GAN 之外，
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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
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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
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現有模型，允許探索新的
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新想法，同時保持一致
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具有以前的偏好。
00:02:11
此外
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學習技巧
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可以使用加固
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要優化策略，請通過
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反覆運算學習器
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從互動和
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調整策略以最大化
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獎勵，例如
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客戶轉化或銷售。
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馬上
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讓我們來看看一些現實生活中的案例
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人工智慧的使用
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商業中的生成性。
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使用生成式 AI，
00:02:35
您可以自動生成
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基於以下因素的產品設計
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消費者數據，例如
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反饋和偏好，
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從而優化他們的報價
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精確地滿足市場的期望。
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另一個案例使用了 GAN
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創建產品圖片
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對於他們的在線目錄，
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最大限度地提高視覺吸引力。
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AI集成
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商業中的生成式
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當然，有很多優點，
00:03:03
但它也附帶
00:03:04
挑戰和批評。
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道德問題，例如，
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處於最前沿。
00:03:10
如何確保數據
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用於訓練模型
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人工智慧沒有偏見嗎？當然
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人工智慧驅動的決策
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他們是受監管還是受控？
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還有品質方面的挑戰
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以及數據的可靠性。
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AI 模型的好壞取決於
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它們所基於的數據
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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
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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
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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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