Con đường nhanh chóng để mở rộng quy mô AI và Khoa học dữ liệu đến mọi nơi

Hàng nghìn công ty trong các ngành đang tạo ra những đột phá về trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách sử dụng các hệ thống hiện có được cải tiến bằng công nghệ Intel® AI. Thông qua việc tăng tốc và tối ưu hóa phần cứng tích hợp cho các công cụ phần mềm phổ biến, quy trình làm việc của AI hiện được sắp xếp hợp lý từ nhập dữ liệu đến triển khai trên quy mô lớn. Đối với những nhà đổi mới sử dụng AI để đối mặt với những thách thức lớn, Intel đang dọn đường cho việc mở rộng quy mô AI ở khắp mọi nơi.

Các tình huống sử dụng nổi bật

Mặc dù các công ty sử dụng AI theo những cách khác nhau, nhưng tất cả đều phải đối mặt với một thách thức chung về AI—làm thế nào để chuyển từ khái niệm sang quy mô thế giới thực một cách nhanh chóng, với chi phí và rủi ro thấp nhất. Những khách hàng sau đây đã phát hiện ra rằng bất cứ nơi nào họ cần AI thì môi trường hoạt động dựa trên Intel quen thuộc của họ đều có thể đáp ứng.

Trung tâm học tập AI

Khám phá các tài nguyên mạnh mẽ, chương trình đào tạo và các thực tiễn áp dụng hay nhất về AI và khoa học dữ liệu của Intel.

Những câu hỏi thường gặp

Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến một loạt các hệ thống cho phép máy móc bắt chước các khả năng tiên tiến của con người. Học máy (ML) là một loại phương pháp thống kê sử dụng các tham số từ dữ liệu hiện có đã biết và sau đó dự đoán kết quả trên dữ liệu mới tương tự, chẳng hạn như sự suy thoái, cây quyết định, máy vectơ trạng thái . Học sâu (DL) là một tập hợp con của ML sử dụng nhiều lớp và thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não, được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo để học từ lượng lớn dữ liệu. DL được sử dụng cho các dự án như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, công cụ khuyến nghị và các dự án khác.

Ban đầu, dữ liệu được tạo và nhập vào hệ thống, tại thời điểm đó, dữ liệu sẽ được xử lý trước để đảm bảo dữ liệu nhất quán về hình thức, kiểu và chất lượng. Khi dữ liệu sạch được đảm bảo, nó sẽ đi vào quá trình mô hình hóa và tối ưu hóa để hỗ trợ phân tích thông minh hơn, nhanh hơn . Một khi mô hình AI được chứng minh, nó có thể được triển khai để đáp ứng các yêu cầu của dự án.

Phân tích uốn cong lượng lớn dữ liệu thành các mẫu để dự đoán kết quả trong tương lai. AI tự động hóa việc xử lý dữ liệu để tăng tốc độ, phát hiện mẫu và hiển thị các mối quan hệ dữ liệu, sau đó đưa ra các thông tin chuyên sâu thúc đẩy hành động. 

Không. Các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) từ trước đến nay là sự lựa chọn cho các dự án AI vì chúng có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Tuy nhiên, các đơn vị xử lý trung tâm (CPU) ngày nay thường là lựa chọn tốt hơn cho các dự án AI. Trừ khi cần chạy học sâu phức tạp trên các bộ dữ liệu rộng lớn, các CPU sẽ dễ tiếp cận hơn, giá cả phải chăng hơn và tiết kiệm năng lượng hơn. 

Không. Các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) từ trước đến nay là sự lựa chọn cho các dự án AI vì chúng có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Tuy nhiên, các đơn vị xử lý trung tâm (CPU) ngày nay thường là lựa chọn tốt hơn cho các dự án AI. Trừ khi cần chạy học sâu phức tạp trên các bộ dữ liệu rộng lớn, các CPU sẽ dễ tiếp cận hơn, giá cả phải chăng hơn và tiết kiệm năng lượng hơn.