Was sind AWS AI und AZURE AI?

AWS, Amazon Web Services und Microsoft Azure sind Cloud Computing-Services, die für die Entwicklung, Tests und Bereitstellung von Anwendungen gemacht sind. Indem sie vortrainierte AI-Module bieten und die meisten Attribute von PCs nachbilden, unterstützen On-Demand Cloud Computing-Plattformen die Entwicklung von Lösungen mit künstlicher Intelligenz im Business. AI-Lösungen helfen in einer Vielzahl von Branchen, wo die Möglichkeiten von Cloud Computing-Services Geschäftsentwicklung und -transformation fördern.

Microsofts Azure AI ist eine dreiteilige Lösung: Azure Cognitive Services und Bot Service, mit vorgefertigten Modellen, Azure Cognitive Search und Form Recognizer und das fortgeschrittenste, maßgeschneiderte AI für maschinelles Lernen - Azure Databricks, Azure Machine Learning und Azure AI Infrastructure. Azure Cognitive Services treiben das meiste AI in Microsoft-Produkten an - Xbox, Bing und Teams, um nur ein paar zu nennen und wird von solchen Firmen wie Toyota, Tetra Pak und ASUS angewendet.

AWS bietet eine Vielzahl an Tools: Amazon Personalize, Amazon Comprehend, Amazon Rekognition und andere vortrainierte AI Services. AWS AI Services bieten fertiggestelltes AI um Geschäftsprozesse zu optimieren und verschiedene Herausforderungen in Anwendungen und Workflows anzugehen. Zu Firmen, die von AWS AI Lösungen profitieren, gehören solche Unternehmen wie Netflix, Siemens und PwC.

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AWS AI und AZURE AI Services und Lösungen

Künstliche Intelligenz gewährt viele Vorteile, höhere betriebliche Effizienz, bessere Produktivität, die Unterstützung von schnellerer Entscheidungsfindung und die Automatisierung und Optimierung von Routineaufgaben.

Data Science

Cloud-basierte Plattformen werden mit integrierten virtuellen Data Science-Maschinen, Tools fürs Lernen, Modelling, Analyse und Entwicklung von Daten-basierten Projekten ausgestattet. Datenanalyse und die Erstellung von prädiktiven Modellen einzuführen, führt zu einem besseren Verständnis des Kundenverhaltens, verbesserter Kundenbindung, besserem Cross-Selling und kleineren Risiken, die durch das Generieren von Kredit-Scores entstehen. Indem man vorgefertigte Elemente von Cloud-Plattformen von AWS AI und Azure AI nutzt, legt man die richtigen Tools in die Hände jener Geschäftsführer, die an die Spitze ihrer Branche kommen wollen.

Computer Vision

Computer vision algorithms serve several roles, aiming at accurately recognizing visual content. Inseparably bound to data analysis, applications support making better business decisions. Computer vision allows object detection, image classification and segmentation, as well as face and optical character recognition, improving overall task and process automation. The precision and ongoing improvement of processes is possible thanks to applied AI, as shown by the example of an AR project for industrial process automation, carried out by our R&D team.

Machine Learning

AWS und Azure bieten Cloud-basierte Services für die Entwicklung von Lösungen mit maschinellem Lernen und machen sich Analysen in verschiedenen Branchen zunutze. Maschinelles Lernen erlaubt es Computern aus Daten zu lernen und sich basierend auf vorherigen Iterationen zu verbessern, ohne umfangreiche Programmierungskenntnisse besitzen zu müssen. ML verbessert sich ständig, es erweitert die eigenen Lernfähigkeiten und entwickelt sich mit minimaler menschlicher Aufsicht. Machine Learning-Lösungen erlauben es Modelle zu bauen die in Chatbots angewendet werden, E-Commerce anzutreiben und Services zu verbessern (z.B. Smart Homes und Home Security) und neuronale Netzwerke zu bauen.

Recommender Systems

AI-Lösungen dienen dazu einzigartige Erfahrungen zu gestalten und Loyalität aufzubauen. Dank der Nutzung von Daten über Kundenverhalten und der Analyse von Verhaltensmustern können Systeme zukünftige Schritte vorhersagen und dem User zuvorkommen, um eine maßgeschneiderte Lösung anzubieten. Empfehlungssysteme sind eines der Elemente unseres umfangreichen LMS mit 40,000 Usern weltweit. Empfehlungsmaschinen unterstützen die Lieferung von gewünschten Produkten und Services, die Erkennung von wachsenden Trends und Antworten auf die sich ständig ändernden Bedürfnisse der Kunden, was allgemein zu der Verbesserung der Services führt.

Natürliche Sprachverarbeitung

Natürliche Sprachverarbeitung wendet man bei Spracherkennung, Extraktion von Schlagworten, Sentiment Analysis und der Kategorisierung von Dokumenten an. Indem man natürliche Sprachverarbeitung einsetzt, profitiert das Business von mehreren Technologien, die es Computern erlauben die menschliche Sprache zu verstehen und potenziell zu generieren. Das Verständnis und die Analyse von natürlichen Sprachen fördern Interaktionen zwischen Mensch und Computer und unterstützen solche Lösungen wie E-Learning-Plattformen, die z.B. Mechanismen für Aufgabenerkennung anwenden.

Lassen Sie uns sprechen und sehen ob wir zu ihrem nächsten IT-Projekt passen.
Tomasz Kowalczyk CEO NeuroSYS
Tomasz Kowalczyk
CEO von NeuroSYS
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Vorteile von AWS AI und Azure AI

Finden Sie heraus wie Ihr Business mit maßgeschneiderten Lösungen mit künstlicher Intelligenz wachsen kann.

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Einfache Implementierung und Flexibilität

Sowohl AWS AI, als auch Azure AI sind mit umfangreicher Dokumentation, inklusive Referenzen und Tutorials, ausgestattet, welche die Implementierung von Komponenten unterstützt. Lösungen, die für alle Könnerstufen verfügbar sind, unterstützt von Open-Source Frameworks, beschleunigen die Workflows und die Integration mit Anwendungen seitens Ihrer Firma. Vortrainierte Modelle sind ohne Erfahrung mit maschinellem Lernen erhältlich und fördern den direkten Start in die AI-Implementierung.

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Niedrigere technische Schwelle

Lösungen mit künstlicher Intelligenz von AWS und Azure optimieren den Entwicklungsprozess und beinhalten eine Vielzahl an gebrauchsfertigen Algorithmen. Azure und AWS öffnen die Türen für die Implementierung von künstlicher Intelligenz ins Business, ohne Fachkenntnisse in Algorithmen erlangen zu müssen, da sie ein Set an Elementen anbieten, die man einfach mit Drag-and-Drop konfigurieren kann. Vordefinierte Elemente tragen zur Umsatzsteigerung durch ihre bemerkenswerte Skalierbarkeit und Anwenderfreundlichkeit bei.

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Kosten von Optimierung und Implementierung

Indem man vorgebaute Komponenten einsetzt, senkt man die generellen Kosten von AI-unterstützten Produkten und Lösungen. Die Nutzung von vorgefertigten Blöcken verlangt fast keinen Aufwand, nur mit der Konfiguration. Da man Elemente nicht von Grund auf gestalten muss, ist der Entwicklungsprozess der Anwendung viel effizienter und verkürzt die Markteinführungszeit, was zu einer generellen Kostensenkung führt. Dieses Spiel lohnt sich, denn AI-Komponenten erlauben die Erstellung einer funktionierenden Lösung schon in ein oder zwei Monaten, statt in einem Jahr oder sogar mehr, wie es im Falle von Greenfield-Entwicklung ist.

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Dynamische Entwicklung von Plattformen

Plattformen mit künstlicher Intelligenz wachsen unheimlich schnell - laut Prognosen kann der ganze AI-Markt im Jahr 2024 bis zu 500 Milliarden § wachsen. Microsoft mit Azure und Amazon mit Amazon Web Services bleiben nicht stehen und liefern stetig neue Algorithmen. Der Überfluss an Lösungen und Anwendungen stellen ein immenses Potential für Softwareentwicklung dar und diese steigende Tendenz wird bis aufs Weitere nicht anhalten.

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Fortgeschrittenes Prototyping

Vorgebaute Komponenten von Azure AI und AWS AI bringen ein großes Potential für Prototyping-Lösungen mit sich. Hypothesen auf AI Mock-Ups auszutesten ist einfacher und schneller als das ganze Produkt von Grund auf zu bauen, was es erlaubt Herausforderungen frühzeitig zu entdecken und das Feedback von Kunden über die Lösung zu erhalten. Wenn die Leistung des Prototypen bestätigt und der Bedarf nach dedizierten Algorithmen bewiesen wird, wird maßgeschneidertes AI für das jeweilige Produkt gebaut.

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Rechenleistungsverbrauch

Indem man die Lösungen mit AWS AI oder Azure AI nutzt, muss man weniger für Rechenleistung ausgeben. Plattformen für AI-Erstellung bieten flexible Preise in Bezug auf Computing, Autoskalierung und Pay-As-You-Go an. Cloud Services sind mit skalierbaren Ressourcen ausgestattet, die man leicht an die wachsenden Anforderungen eines Projektes anpassen kann, sodass man keine umfangreichen internen Investitionen unternehmen muss.

Unser Entwicklungsprozess

Unser Entwicklungsprozess besteht aus vier Etappen, welche es unseren Kunden erlauben Risiken und die Kosten ihrer AWS AI und Azure AI-Projekte zu minimieren.

1

Feststellung

wir analysieren Ihre Herausforderung und stellen fest, ob wir sie lösen können

2

Lösungen

wir empfehlen Algorithmen, Technologien und Tools, die angewendet werden können

3

Planning

wir schlagen eine voraussichtliche Lieferzeit und Kosten vor, während wir einen Arbeitsplan erstellen

4

Implementierung

wir beschäftigen uns mit der Produktionsphase, Tests und Bereitstellung

Wir erklären mehr über unseren Ansatz in einem anderen Blogpost zum Thema

Hier bei NeuroSYS spezialisieren wir uns auf benutzerdefinierte Softwareentwicklung.

Wir haben eine eigene Abteilung für Forschung und Entwicklung, die sich mit künstlichen Intelligenz-Projekten befasst und Teams an Experten, die mit Azure und AWS vertraut sind. Wir bieten eine breite Palette von Dienstleistungen für die Optimierung von Produktentwicklung, angefangen mit der Prüfung von Geschäftsanforderungen bis hin zum Launch des marktfertigen AI-Projektes.
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