Логотип Soware

Логотип Soware

Аналитика и Анализ

Финансы и Бухгалтерия

Коммуникация и Взаимодействие

МТО и Логистика

ИТ-инфраструктура

Операционное управление

Продажи и Работа с клиентами

Разработка ПО

Обучение и Образование

Управление персоналом

Управление предприятием

Проектирование и Инженерия

Цифровизация

Интернет вещей

Искусственный интеллект

Торговля и коммерция

Управление ИТ

Главная
Создание искусственного интеллекта

Код КППС: 01.20.01.07

Платформы создания искусственного интеллекта (ПСИИ)

Платформы создания искусственного интеллекта (ПСИИ, Artificial Intelligence Creation Platforms, AIC) — это среды разработки, предоставляющие инструменты для проектирования, обучения и тестирования ИИ‑моделей без необходимости глубокой экспертизы в машинном обучении. Они поддерживают визуальное конструирование пайплайнов, автоматизацию подбора гиперпараметров и экспорт готовых моделей для развёртывания в различных прикладных сценариях.

Руководство по выбору

Содержание

Определение
Типизация и разновидности
Функции и возможности
Системы по странам происхождения

Популярные подборки

Бесплатные Платформы создания искусственного интеллекта

Определение
Платформы создания искусственного интеллекта (ПСИИ, Artificial Intelligence Creation Platforms, AIC) — это среды разработки, предоставляющие инструменты для проектирования, обучения и тестирования ИИ‑моделей без необходимости глубокой экспертизы в машинном обучении. Они поддерживают визуальное конструирование пайплайнов, автоматизацию подбора гиперпараметров и экспорт готовых моделей для развёртывания в различных прикладных сценариях.
Типизация и разновидности
Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта
Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта (ВМПО ИИ, англ. Artificial Intelligence Embedded Firmware, IDDP) – это специализированное программное обеспечение, которое интегрировано в аппаратные устройства и предназначено для реализации функций искусственного интеллекта непосредственно на уровне встроенных систем. Оно позволяет устройствам анализировать данные, принимать решения и выполнять задачи на основе алгоритмов машинного обучения и других технологий ИИ, не требуя постоянного подключения к внешним серверам или облачным сервисам.
Инфраструктурные платформы генеративного искусственного интеллекта
Инфраструктурные платформы генеративного искусственного интеллекта (ИП‑ГИИ, англ. Generative AI Infrastructure Platforms, GenAI IP) — это комплексные технологические решения для развёртывания, управления и масштабирования моделей генеративного ИИ в корпоративной среде; они обеспечивают вычислительные ресурсы, инструменты оркестрации и средства безопасности, позволяя организациям эффективно внедрять GenAI‑приложения с контролем затрат и соблюдением регуляторных требований.
Платформы разработки нейросетевых моделей искусственного интеллекта
Платформы разработки нейросетевых моделей искусственного интеллекта (ПРНМИИ, англ. Artificial Intelligence Neural Network Models Development Platforms, AINNMD) — это программные среды для создания, обучения и развёртывания нейронных сетей и ИИ‑решений, включая генеративные модели. Они предоставляют инструменты для проектирования архитектуры моделей, обработки данных, тренировки с использованием GPU/TPU, валидации результатов и интеграции готовых алгоритмов в прикладные системы.
Системы управления качеством и эффективностью ИИ
Системы управления качеством и эффективностью ИИ (СКИИ, англ. AI Quality and Efficiency Management Systems, AIQM) — это программные решения для непрерывного мониторинга, оценки и оптимизации работы ИИ‑систем по метрикам точности, скорости, ресурсоёмкости и соответствия бизнес‑целям. Они обеспечивают выявление деградации моделей, настройку гиперпараметров, балансировку нагрузки и формирование рекомендаций по повышению результативности ИИ‑сервисов в динамических условиях эксплуатации.
Системы управления ИИ
Системы управления ИИ (СУИИ, AI Governance Systems, AIG) — это специализированные технологические решения для контроля жизненного цикла моделей искусственного интеллекта в корпоративной и регуляторной среде. Они обеспечивают соблюдение этических норм, требований прозрачности и безопасности при разработке, развёртывании и эксплуатации ИИ‑систем.
Инструментарии разработки искусственного интеллекта
Инструментарии разработки искусственного интеллекта (ИРИИ, AI SDK) — это наборы библиотек, API и шаблонов кода, упрощающие создание, обучение и внедрение ИИ‑моделей в прикладные решения. Они предоставляют готовые компоненты для работы с данными, настройки гиперпараметров и интеграции моделей в разные среды исполнения, сокращая время разработки и повышая воспроизводимость результатов.
Функции и возможности
Администрирование
Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
Импорт/экспорт данных
Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО
Многопользовательский доступ
Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения
Наличие API
Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией
Отчётность и аналитика
Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных
Поддержка ограничений по зрению
Поддержка ограничений по слуху
Интеллектуальные возможности (ИИ)
Выполнение текстовых заданий
Функция Выполнение текстовых заданий в генеративных ИИ позволяет создавать тексты, изображения и видео на основе заданных текстовых заданий, включающих спецификацию целевого результата генерации. Обычно текстовое задание представляет собой ряд ассоциативных подсказок.
Интеллектуальный анализ данных
Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.
Интеллектуальная генерация данных
Функция Интеллектуальная генерация данных позволяет создавать структурированные данные, тексты, изображения, аудио и видео. Создание структурированных данных может быть использовано для массового создания новых служебных данных, заполнения пробелов в существующих данных, а также для улучшения их качества. Создания медиа-данных (изображения, текст, видео, аудио) позволяют ускорять и оптимизировать решение задач создания контента в различных отраслях.
Дообучение
Функция Дообучение позволяет улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.
Использование шаблонов задания
Функция Использование шаблонов задания позволяет использовать стандартные параметры и шаблонированные подсказки для генерации данных. Например, можно указать тему текста, стиль написания, ключевые слова, художественный стиль картины, подражание произведениям известного автора, задать эмоциональные направления и другие параметры. Это позволяет получить более контролируемый результат и улучшить качество создаваемых данных.
Обработка структурированных данных
Обработка структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.
Обработка текстовых данных
Обработка данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.
Обработка звуковых данных
Обработка звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.
Обработка голосовых данных
Обработка голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.
Обработка визуально-графических данных
Обработка визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.
Обработка видео-данных
Обработка видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.
Системы по странам происхождения
Китай
Alibaba Cloud Model Studio
Индия
HCL IntelliOps Event Management
Россия
Voice2X, LARGA.Videoserver, SEES, Smart Tomo Engine, 3i Search Platform, 3i Speech Transcriptor, 3i NLP Platform, InSentry, ContentCapture, F5 Platform, aiCube, Когнитум, Видеоинтеллект, AICO, Атомкод, SimpleOne GenAI
США
Better Stack, LangChain, Dell Generative AI Solutions, DX Operational Intelligence, IBM AIOps Insights, BigPanda, W&B Weave, Arize, ignio, Doctor Droid, CloudFabrix Data-centric AIOps Platform, Enterprise h2oGPTe, StackState, Moogsoft AIOps, PagerDuty, Selector, GPT-4o, Claude Cowork, OpenAI Sora, TrueFoundry AI Platform, Grok, Palantir AIP