概觀

我們如何提供協助?

探索一般使用案例

ModelOps

自動化執行 AI 生命週期,將應用程式和模型管線同步化,藉此擴充 AI 部署。

AI 治理

提高模型開發的可見性,以確保您的 AI 兼具透明、合規與可信任等特性。

ModelOps

深入瞭解 ModelOps

報告及其他更多

善用 AutoAI

將 ModelOps 和 DevOps 同步化以推動數位轉型。

聆聽分析師說法

瞭解為何 IBM 獲選為預測分析與機器學習方面的領導者。

多雲 ModelOps

在任何雲端上加速與擴充 AI 模型部署。

網路研討會

加速 AI 生命週期

探索擴充 AI 與資料科學以推動創新之路。

擴充 AI 型決策

探索如何運用智慧型自動化和低程式碼應用程式開發,來擴充 AI 型決策。

以 AI 贏得勝利

聆聽建立改革性 AI 解決方案的最佳作法法和技術。

平台

自動化

自動化執行 ModelOps 的 AI 生命週期。

協同作業

透過自助式存取來強化擁有不同技能的使用者。

靈活彈性

將 AI 從邊緣部署到混合雲。

平台上的產品

IBM Watson® Studio

實作值得信任的可解釋 AI。 治理與監視模型以減少漂移和偏誤,同時管理模型風險。

AI 治理

深入瞭解 AI 治理

報告及其他更多

模型風險管理

探索如何加速 AI 模型驗證與管理模型風險。

AI 治理

將 AI 治理作為可信任與合規 AI 的流程。

可解釋的 AI

瞭解可解釋 AI 的潛在 ROI。

網路研討會

監視與治理模型

瞭解如何確保可解釋 AI 和負責任 AI。

加速 AI 生命週期

改良人機工作流程和模型治理。

以負責任和有效率的方式治理 AI

探討 AI 問責與倫理的最佳作法與使用案例。

平台

內建治理

根據已驗證的方法來提供乾淨完整的資料。

模型風險管理

使用自動化驗證來管理風險與合規性。

可解釋的 AI

透過規定流程來促進對於 AI 模型的信任。

平台上的產品

IBM Watson Studio

在任何雲端上建置、執行與管理 AI 模型。 自動化執行 ModelOps 的 AI 生命週期。

IBM Watson® Knowledge Catalog

利用作用中的 meta 資料和原則管理來加速商業價值及資料可用性。

開始使用

透過 IBM Cloud Pak for Data 發揮利用資料以加速創新。