از مسئله تا اجرا
ابتدا کاربران، محدودیت‌ها و مسیرهای اصلی را بررسی می‌کنیم. طراحی و پیاده‌سازی با بازخوردهای واقعی پیش می‌روند؛ انتخاب ابزار تابع نیاز محصول است.
- 01
شناخت مسئله
کاربر، محدودیت‌ها و مسیرهای اصلی را قبل از هر تصمیم فنی روشن می‌کنیم.
- 02
طراحی مسیر
راه‌حل را به یک مسیر محصول قابل اجرا، قابل سنجش و قابل توسعه تبدیل می‌کنیم.
- 03
اعتبارسنجی و اجرا
با بازخورد واقعی جلو می‌رویم و ابزار را بر اساس نیاز محصول انتخاب می‌کنیم.
خروجی‌های این مسیر
خروجی فقط یک قابلیت نیست؛ هر بخش باید در محصول واقعی قابل استفاده، قابل کنترل و قابل توسعه باشد.
- 01
Agents
عامل‌های هوشمند برای انجام وظایف، تصمیم‌گیری و اجرای جریان‌های چندمرحله‌ای.
- 02
Research
جست‌وجو، جمع‌آوری و تحلیل اطلاعات برای تبدیل داده پراکنده به بینش قابل استفاده.
- 03
Documents
پردازش، فهم و تولید اسناد در جریان‌های واقعی سازمان و محصول، با ساختاری قابل جست‌وجو و استفاده.
- 04
Intelligent workflows
اتصال مدل‌ها، داده‌ها و ابزارها برای ساخت جریان‌های کاری هوشمند و قابل کنترل.
مهندسی هوش مصنوعی کاربردی
هوش مصنوعی را در یک محصول یا فرایند واقعی قرار می‌دهیم؛ از داده و دانش تا عامل، کنترل، ارزیابی و استقرار قابل پایش.
- مدل
انتخاب مدل و طراحی جریان پردازش
- دانش
اسناد، زمینه و بازیابی اطلاعات
- عامل
ابزارها، تصمیم‌ها و اجرای چندمرحله‌ای
- کنترل
محدودیت، ارزیابی و اعتبارسنجی خروجی
- استقرار
هزینه، سرعت، پایش و بهبود مداوم
یک ایده داری؟ بهش جهت بده
اگر مسئله، ایده یا پروژه‌ای در ذهن داری، از همین‌جا شروع کنیم.
شروع گفتگو ↖