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Ein Cluster halbtransparenter und undurchsichtiger Würfel, hauptsächlich in Blau- und Violetttönen, die durch dünne Linien miteinander verbunden sind
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Intelligenter arbeiten mit den schnellsten und intelligentesten Windows-PCs aller Zeiten

KI-Ressourcen für Unternehmen

Weiterentwicklung Ihrer KI-Transformation

Unterstützen Sie Ihre Organisation dabei, ihre Ziele mithilfe von Expertenerkenntnissen und Anleitungen aus einer kuratierten Reihe von KI-Ressourcen für Unternehmen und E-Books zu erreichen.
Generative KI verwendet Deep Learning, um neue Inhalte als Antwort auf Prompts in natürlicher Sprache zu erstellen. Sie kann auch Text, Bilder, Musik und Code generieren.

Es gibt verschiedene Typen von KI, die jeweils für unterschiedliche Zwecke entworfen wurden:
  • Herkömmliche KI – Automatisiert bestimmte Aufgaben mithilfe vordefinierter Regeln und Algorithmen und wird häufig in der Fertigung und Datenverarbeitung verwendet.
  • KI für Vorhersage – Analysiert historische Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, und wird häufig in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing verwendet.
  • KI für Unterhaltung – Unterstützt Chatbots und virtuelle Assistenten, um Interaktionen in natürlicher Sprache zu ermöglichen und menschenähnliche Antworten zu generieren.
     
Generative KI unterscheidet sich, da sie Inhalte erstellt, anstatt einfach basierend auf vorhandenen Daten zu analysieren oder Vorhersagen zu treffen.
Copilot Studio können Sie Agents ganz einfach entwerfen, testen und veröffentlichen, die Ihren Anforderungen für interne oder externe Szenarien in Ihrer Branche, Abteilung oder Rolle entsprechen. Sie können einen eigenständigen Agent erstellen oder in Microsoft 365 Copilot veröffentlichen.
  • Für angepasstere Produktivitätslösungen bietet Copilot in PowerPoint kann beim Erstellen von Präsentationen, Bearbeiten von Notizen und Neuanordnen von Folien helfen.
  • Optimieren der Zusammenarbeit. Azure AI Foundry von Microsoft bietet Auswertungsmetriken, welche die Qualität, Sicherheit und Relevanz generierter Inhalte bewerten. Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) können auch die Genauigkeit verbessern, indem Sie Quelldaten verwenden, anstatt sich ausschließlich auf die Trainingsdaten des Modells zu verlassen.