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.
Đi từ khái niệm sang quy mô thế giới thực một cách nhanh chóng đồng thời giảm thiểu chi phí và tối đa hóa lợi nhuận có nghĩa là:
- Xây dựng với những gì bạn đã biết
- Tận dụng công nghệ hiện có
- Chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chuyên sâu hữu ích
- Xây dựng và triển khai các ứng dụng AI trên quy mô lớn
Với phần cứng và phần mềm để tối ưu hóa dữ liệu AI, mô hình hóa và vòng đời triển khai, cũng như tăng tốc phân tích ở mọi giai đoạn, Intel có thể giúp bạn nhanh có được các thông tin chuyên sâu. Intel® AI luôn đồng hành cùng bạn.
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.
UAB Medicine sử dụng AI để truy cập dữ liệu mới
UAB Medicine và Medical Informatics Corp. đang làm việc để nâng cao khả năng ra quyết định theo thời gian thực và chăm sóc bệnh nhân.
SM Supermalls thu hút người mua sắm
Giải pháp Robot AI của Kỷ nguyên Mới hướng đến khách hàng, giúp đơn giản hóa và cá nhân hóa mỗi chuyến ghé thăm cửa hàng của khách hàng bằng cách sử dụng các công nghệ Intel®.
SDSC xây dựng Siêu máy tính “Voyager” tập trung vào AI
Hệ thống tập trung vào AI cho phép các nhà khoa học phát triển các phương pháp tiếp cận mới để tăng tốc đào tạo và suy luận.
Nhiều tình huống sử dụng khác
Tìm hiểu thêm về các doanh nghiệp đang gặt hái kết quả với AI và khoa học dữ liệu trên Intel, mở rộng các tình huống sử dụng và các ngành từ biên cho đến đám mây.
Khu vực nhà phát triển
Truy cập các công cụ và tài nguyên phát triển để chuẩn bị, xây dựng, triển khai và mở rộng quy mô AI của bạn.
Tìm hiểu thêm
Trình bày công nghệ
Khám phá mục đích chung cho các bộ xử lý AI theo miền cụ thể và các công nghệ danh mục đầu tư bổ sung.
Xem phần cứng AI
Giải pháp triển khai
Khám phá một hệ sinh thái các giải pháp mạnh mẽ để triển khai AI từ biên tới đám mây.
Triển khai AI mạnh mẽ
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.
Phân tích Dữ liệu là gì?
Từ trực quan hóa dữ liệu cơ bản đến trí tuệ dự đoán thời gian thực, có vô số cách để hiểu rõ hơn về dữ liệu bạn thu thập được.
Tối đa hóa đường ống phân tích dữ liệu
Một đường ống dữ liệu được xây dựng tốt để hỗ trợ thông tin kinh doanh, xác định xu hướng và phân tích dữ liệu trên quy mô lớn. Công nghệ Intel® cung cấp hiệu suất để tạo ra các chương trình phân tích có thể mở rộng, đáng tin cậy và thúc đẩy hành động.
Quản lý Cơ sở dữ liệu
Cách bạn quản lý dữ liệu sẽ tạo ra sự khác biệt lớn trong giá trị tiềm năng của dữ liệu đối với tổ chức của bạn. Khám phá những phẩm chất của một chiến lược quản lý dữ liệu tốt.
Tin tức Intel® AI
Những tiến bộ trong AI đang diễn ra hàng ngày. Đọc tin tức mới nhất về tác động và sự tham gia của Intel đối với tương lai của AI.
Tác động kinh tế tổng thể của Intel® AI
Intel đã ủy quyền cho Forrester Consulting thực hiện một nghiên cứu Tổng thể về Tác động Kinh tế (TEI) và xem xét những lợi ích tiềm năng mà doanh nghiệp có thể nhận ra bằng cách triển khai Intel® AI.
Tương lai của AI
Các nhà nghiên cứu của Intel luôn nỗ lực để phát triển và định hình cho thập kỷ tiếp theo của máy tính. Tìm hiểu thêm về các sáng kiến hiện tại của Phòng thí nghiệm Intel.
Đào tạo AI tự điều chỉnh tiến độ
Tìm hiểu các khái niệm về AI và làm theo các bài tập thực hành với các khóa học tự luyện miễn phí và hội thảo trên web theo yêu cầu bao gồm một loạt các chủ đề về AI.
Những câu hỏi thường gặp
Sự khác biệt giữa học máy, học sâu và AI là gì?
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.
Các bước biến dữ liệu thành thông tin chi tiết có giá trị bằng cách sử dụng AI là gì?
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.
Mối liên quan giữa phân tích và trí tuệ nhân tạo (AI)?
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.
GPU có cần thiết cho các dự án AI không?
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.
GPU có cần thiết cho các dự án AI không?
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.