當前的藝術世界發展得非常快，最成功的領導者都幸運地專注於未來，變化是不可避免的，而且是持續不斷的。由於自動化和技術不斷改變我們的工作方式，未來比我們想像的更近。我們生活在一個變革步伐不斷加快的時代，企業實現卓越至關重要。但這說來容易做來難。
這就是人工智慧發揮作用的地方。 AI或人工智慧 據說這是一種卓越創造力的非凡力量。人工智慧提升創造力的力量和價值正逐漸開始被挖掘。它可以幫助設計師和藝術家創造難以想像的規模，並改變我們創建內容和互動的方式。
借助人工智慧，可以透過消除主要的瑣碎任務來有效地完成創意工作流程。讓我們看看可用於創意人工智慧專案的技巧和技巧。
使用超解析度調整影像大小
您知道 MachineRay 系統可以產生 1024X1024 像素影像嗎？雖然這個尺寸似乎適合在電腦螢幕上查看它們，但出於列印目的，它們可能會稍微小一些。在 300 DPI 下，列印尺寸只能為 3.5 吋。
圖像可以透過插值來調整大小，但以 12 英吋列印時，它們看起來會很柔和。 ANN 或人工神經網路可用於調整影像大小，同時使用稱為 ISR 或影像超解析度的技術。
最佳雲端技術共有的 5 個功能利用智慧科技改變創意工作流程
毫無疑問，人工智慧開啟了卓越創意的新時代，可以改變創意工作流程並創造新的競爭機會。
人工智慧可以深入洞察客戶的需求和願望，並且人工智慧可以幫助公司原型化概念，以確定與客戶產生共鳴的概念。構成人工智慧的工具可以改變創意工作流程。
將大數據轉化為有價值的見解
對行銷人員來說，數據是一把雙面刃，可以洞察消費者的偏好和活動。機器學習演算法使數據分析變得更加簡單，將原始數據轉化為可操作的見解。隨著語言處理技術的進步，意味著您可以以更簡單的方式為人類呈現洞察力。
深度學習提升創造力
如果涉及創造性表達，那就是產生新想法，這已被理解為人類的技能。有許多研究項目展示了深度學習，這是一種先進的機器學習技術，用於模擬人類創造力的各個方面。
另一個例子是自動化內容創作者，它利用演算法根據作者的電腦學習模型產生不同形式的文字。
內容生成
大多數時候，寫作被視為簡單的人類行為，但人工智慧框架正逐漸被用來單獨撰寫文章——有些甚至可以創造完整的故事。這項技術可以像閃電一樣過濾大量頁面，然後使用它計算出來的內容來創建反映人類作家風格的內容。
同樣，AI 影像生成工具如 CF火花藝術,,是一種人工智慧技術，可以根據提示創建原始圖像。這些工具對於內容生成非常有用，因為它們允許用戶快速輕鬆地生成可在各種環境中使用的高品質圖像。
例如，企業可能會使用人工智慧圖像產生器工具為其網站或社群媒體頁面建立圖像，或者行銷團隊可能會使用該工具建立宣傳資料。此外，人工智慧影像產生器工具可用於建立用於研究或資料視覺化目的的影像。總體而言，這些工具可以節省時間和資源，並可以幫助使用者輕鬆創建引人入勝且具有專業外觀的圖像。
培育新的創新資產
傳統的統計調查技術可能很乏味、成本高昂，而且在開發新的發明資源時難以擴展。認知技術使用常規語言處理和 人工智能進步 快速吸收大量非結構化資訊（調查、虛擬娛樂貼文、新聞報導）並區分範例和模式，幫助品牌更好地理解客戶的需求。然後，廣告主可以利用這些知識來培養引起購買者共鳴的見解。
提出精明的前進方向
您可以透過多種方式將人工智慧應用到富有想像的工作流程中，從改善創作週期到闡明哪些內容會引起買家反響的選擇。借助人工智慧控制工具，廣告主可以對大量資訊進行更重要、更有針對性的研究——例如統計調查、客戶檔案和品牌執行衡量——以預測購買者的行為，並建議哪些資訊對他們影響最大。這種創新透過根據先前有效的方法提供持續的指導來升級技術，並幫助品牌在出現之前預測買家的需求。
在意想不到的地方展現才華
人腦的創新能力是一項有趣的強大資產，但通常很難成功解決。無論如何，在人工智慧進步的引導下，能力可以在最近被忽視的地方得到識別和維持，為曾經面臨障礙的富有想像力的專家打開新的大門。
假新聞查找器
假新聞是作為新聞傳播的欺騙性或虛假數據。識別假新聞和真實新聞常常具有挑戰性，直到情況被過度誇大時，它才會被人所知。事實證明，在種族或大流行等情況下，假新聞的傳播尤其危險。對活生生的靈魂造成傷害的虛假報道和欺騙正在對個人和公眾採取措施。
假新聞應該及時識別和阻止，以免它引起瘋狂並傳播到無數人身上。
要建立假新聞指標，您可以利用 Kaggle 上可存取的真實和假新聞資料集。
您可以利用預先準備好的 AI 模型（稱為 BERT）來進行此分組。 BERT 是一個 自然語言處理 （NLP）模型已開源。您可以將 BERT 堆疊到 Python 中，只需為文字分組任務新增額外的結果圖層即可。
翻譯應用程式
如果您熱衷於讓自然語言處理領域的一切順利進行，那麼您應該嘗試在變壓器的幫助下建立解釋器應用程式。
14 年醫療保健產業 2023 個最佳聊天機器人Transformer 模型集中句子中的亮點並決定句子中每個單字的重要性。變壓器有編碼和解開部分，這兩個部分從頭到尾都準備好了。
您可以使用變壓器建立自己的人工智慧解釋器應用程式。為此，您可以將預先準備好的轉換器模型堆疊到 Python 中。然後，將需要轉換的文字變更為標記並將其輸入到預先準備好的模型中。
因此，您可以使用 GluonNLP 庫。您同樣可以從該庫中堆疊該人工智慧專案的訓練和測試資料集。
