Inteligência Artificial (IA) é a simulação de processos de inteligência humana por máquinas, principalmente sistemas computacionais. Esses processos incluem aprendizagem (a aquisição de informações e regras para usar as informações), raciocínio (usando regras para chegar a conclusões aproximadas ou definitivas) e autocorreção.
Alguém sabe me dizer se em IRIS é possível utilizar recursos de inteligência artificial, como o TensorFlow, ou de alguma forma em que possa integrar o mesmo com Python.
Este projeto é um experimento em usar as APIs da OpenAI para responder prompts de usuários no domínio de saúde usando recursos FHIR e codificação em Python.
Como vocês devem saber, nossa IA da Comunidade de Desenvolvedores já está disponível há mais de um mês 🎉 Esperamos que você tenha ficado curioso o suficiente para experimentar 😁 Se ainda não experimentou, experimente! De qualquer forma, como ainda está em beta, estamos muito interessados em saber o que você pensa sobre ele, e estamos ansiosos para ouvir seus pensamentos e experiências.
Como valorizamos seu tempo e esforço, daremos um prêmio fofo a um membro aleatório da Comunidade que compartilhar como a DC AI ajudou você. Para participar deste sorteio, você precisa seguir as diretrizes:
Como todos vocês sabem, o mundo da inteligência artificial já está aqui, e todos querem usá-la em seu benefício próprio.
Há várias plataformas que oferecem serviços de inteligência artificial gratuitos, por assinatura ou particulares. No entanto, a que se destaca pelo grande "alvoroço" que fez no mundo da computação é a Open AI, sobretudo devido aos seus serviços mais renomados: ChatGPT e DALL-E.
No cenário de dados atual, as empresas enfrentam vários desafios diferentes. Um deles é fazer análises sobre uma camada de dados unificada e harmonizada disponível para todos os consumidores. Uma camada que possa oferecer as mesmas respostas às mesmas perguntas, independentemente do dialeto ou da ferramenta usada.
Como você pode criar uma abordagem equilibrada para usar Generative AI? Obtenha ajuda de especialistas da InterSystems no vídeo mais recente da Learning Services:
Com a chegada da pandemia as prioridades de inovação das empresas foram repensadas.
Inteligência Artificial (IA) teve um aumento de 10% em relação a dezembro de 2019. Soluções como Chatbot/Plataformas de IA de conversação representam 65,5% das aplicações que as empresas já implementaram como algum elemento de IA que recebe uma relevância na orientação nos temas de User Experience (UX).
Assista este webinar em qualquer momento e conheça as recomendações dos especialistas para este cenário de aceleração no mundo digital. Evento realizado pela IDC e patrocinado pela InterSystems Brasil.
Neste GitHub, você pode encontrar todas as informações sobre como usar um modelo de machine learning / IA do HuggingFace no Framework IRIS usando python.
1. iris-huggingface
Uso de modelos de machine learning no IRIS usando Python. Para modelos text-to-text, text-to-image e image-to-image.
Você acha que a IA Generativa pode tornar sua vida mais fácil? Veja alguns casos de uso em potencial para GenAI no vídeo mais recente do Learning Services:
Neste webinar, nós iremos demonstrar o modelo-iris-analítico e responder as perguntas de como desenvolver, empacotar e publicar aplicações analíticas usando o InterSystems IRIS.
Dia & Horário: Segunda-feira, 7 de Dezembro — 14:00 Horário de Brasília
Palestrantes: 🗣 @Carmen Logue, InterSystems Product Manager - Analytics and AI 🗣 @Evgeny Shvarov, InterSystems Developer Ecosystem Manager
A inteligência artificial generativa é a inteligência artificial capaz de gerar texto, imagens ou outros dados usando modelos generativos, muitas vezes em resposta a solicitações. Os modelos de IA generativa aprendem os padrões e a estrutura de seus dados de treinamento de entrada e, em seguida, geram novos dados com características semelhantes.
Esta semana é a semana de votação para o Concurso Analítico InterSystems! Então, é a hora de você dar seu voto para as melhores soluções construídas utilizando a plataforma de dados InterSystems IRIS.
A introdução da "Pesquisa Vetorial" da InterSystems marca uma mudança de paradigma no processamento de dados. Esta tecnologia de ponta emprega um modelo de incorporação para transformar dados não estruturados, como texto, em vetores estruturados, resultando em capacidades de pesquisa significativamente aprimoradas.
No nosso último episódio do Data Points, tive uma conversa com @Thomas Dyarsobre AI Link, que ajuda a preencher a lacuna entre cientistas de dados e analistas de negócios. Nossa conversa fala sobre como o AI Link se encaixa com IntegratedML e Adaptive Analytics, bem como quais novos recursos estão no horizonte para IntegratedML. Ouça!
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No artigo anterior, vimos diferentes módulos do Studio IRIS AI e como ele poderia ajudar a explorar as capacidades da GenAI além do IRIS DB perfeitamente, mesmo para alguém não técnico. Nesse artigo, vamos mergulhar a fundo pelo módulo "Connectors", o que permite que os usuários carreguem dados desde uma fonte local ou cloud (AWS S3, Airtable, Azure Blob) no IRSI DB como vetores incorporados, ao configurar também definições de incorporação como modelo e dimensões.
Veja como o IntegratedML pode utilizar o DataRobot - a melhor plataforma de aprendizado de máquina de terceiros - para fazer previsões em um conjunto de dados:
https://www.youtube.com/embed/LVIcR-pHcP8 [Isso é um link incorporado, mas você não pode ver conteúdo incorporado diretamente no site, porque recusou os cookies necessários para acessá-lo. Para ver o conteúdo incorporado, você precisa aceitar todos os cookies nas suas Definições de cookies]
Os modelos de linguagem grande estão causando alguns fenômenos nos últimos meses. É claro que eu também estava testando o ChatGPT no final de semana passado, para sondar se ele poderia ser um complemento para alguns chatbots de IA "tradicionais" baseados em BERT que eu estava inventando, ou simplesmente os eliminaria.
Aqui vai um simples passo a passo sobre as capacidades da plataforma Studio IRIS AI. Ele cobre um fluxo completo de carregar dados no IRIS DB como incorporações de vetor e recuperação de informações usando 4 canais diferentes (pesquisa, conversa, recomendação e similaridade). No último lançamento, adicionei suporte para docker para instalações locais e uma versão ao vivo para explorar.
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