เส้นทางขนส่งเร่งด่วนสู่การปรับขนาด AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูลในทุกแห่งหน
บริษัทหลายพันแห่งในอุตสาหกรรมต่างๆ กำลังสร้างความก้าวหน้าครั้งใหญ่ให้กับปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยใช้ระบบที่มีอยู่ซึ่งได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพด้วยเทคโนโลยี Intel® AI ด้วยระบบการเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์ในตัวและการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับเครื่องมือซอฟต์แวร์ยอดนิยม เวิร์กโฟลว์ AI จึงมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลไปจนถึงการปรับใช้งานในขนาดต่างๆ สำหรับนวัตกรที่ใช้ AI เพื่อรับมือกับความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ Intel กำลังปูเส้นทางไปสู่การปรับขนาด AI ในทุกแห่งหน
การเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่การปรับขนาดในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ลดต้นทุนและเพิ่มผลตอบแทนสูงสุดหมายถึง:
- การสร้างจากสิ่งที่คุณรู้อยู่แล้ว
- การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่มีอยู่
- การแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
- การสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ในขนาดต่างๆ
Intel สามารถช่วยเร่งความเร็วในการสร้างข้อมูลเชิงของคุณ ด้วยฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สำหรับเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล AI, การสร้างแบบจำลอง และวงจรการใช้งาน ตลอดจนการเร่งการวิเคราะห์ในทุกขั้นตอน ไม่ว่าคุณจะอยู่ที่ใด Intel® AI ก็อยู่ที่นั่นด้วยเช่นกัน
กรณีการใช้งานที่โดดเด่น
ในขณะที่บริษัทต่างๆ ใช้ AI ในวิธีที่แตกต่างกันไป แต่ทุกบริษัทล้วนต้องเผชิญกับความท้าทายด้าน AI ที่เหมือนๆ กัน นั่นก็คือ ทำอย่างไรจึงจะเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่การปรับขนาดในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างรวดเร็ว โดยมีค่าใช้จ่ายและความเสี่ยงน้อยที่สุด ลูกค้าต่อไปนี้ค้นพบว่าไม่ว่าที่ใดก็ตามที่พวกเขาต้องการใช้ AI สภาพแวดล้อมที่ใช้ Intel ที่คุ้นเคยก็สามารถตอบสนองความต้องการได้
UAB Medicine ใช้ AI เพื่อเข้าถึงข้อมูลใหม่ๆ
UAB Medicine and Medical Informatics Corp. กำลังดำเนินงานเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจและการดูแลผู้ป่วยแบบเกือบเรียลไทม์
SM Supermalls มีส่วนร่วมกับนักช้อป
โซลูชันของ New Era AI Robotic ที่ติดต่อสื่อสารกับลูกค้าช่วยลดความซับซ้อนและปรับแต่งการเยี่ยมชมของลูกค้าแต่ละรายโดยใช้เทคโนโลยี Intel®
SDCC สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ "Voyager" ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถพัฒนาแนวทางใหม่ๆ สำหรับการฝึกและการอนุมานแบบเร่งด่วน
กรณีการใช้งานที่มากขึ้น
เรียนรู้เกี่ยวกับธุรกิจอื่นๆ ที่ส่งมอบผลลัพธ์ด้วย AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูลบน Intel โดยครอบคลุมกรณีการใช้งานและอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่ Edge ไปจนถึงคลาวด์
Developer Zone
เข้าถึงเครื่องมือและทรัพยากรการพัฒนาเพื่อเตรียมการ สร้าง ปรับใช้ และปรับขนาด AI ของคุณ
เรียนรู้เพิ่มเติม
การจัดแสดงเทคโนโลยี
สำรวจวัตถุประสงค์ทั่วไปสำหรับโปรเซสเซอร์ AI เฉพาะโดเมนและกลุ่มเทคโนโลยีที่หลากหลายเพิ่มเติม
ดูฮาร์ดแวร์ AI
โซลูชันการปรับใช้
ค้นพบระบบนิเวศที่มีประสิทธิภาพของโซลูชันในการปรับใช้ AI จาก Edge ถึงคลาวด์
ปรับใช้ AI ที่ทรงพลัง
ศูนย์การเรียนรู้ AI
ค้นพบทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ การฝึกอบรม และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ Intel เกี่ยวกับ AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ AI
เรียนรู้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง AI, แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึกในบทความนี้
การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร
จากการแสดงข้อมูลเป็นภาพพื้นฐานสู่ความอัจฉริยะในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แบบเรียลไทม์ มีวิธีการมากมายนับไม่ถ้วนในการค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่คุณเก็บรวบรวม
เพิ่มไปป์ไลน์การวิเคราะห์ข้อมูลให้สูงสุด
ไปป์ไลน์ข้อมูลที่สร้างมาอย่างดีรองรับระบบธุรกิจอัจฉริยะ การระบุแนวโน้ม และการวิเคราะห์ข้อมูลในทุกขนาด เทคโนโลยี Intel® มอบประสิทธิภาพในการสร้างโปรแกรมการวิเคราะห์ที่ปรับขนาดได้ เชื่อถือได้ และนำไปปฏิบัติได้
การจัดการฐานข้อมูล
คุณมีวิธีการจัดการข้อมูลอย่างไรเพื่อสร้างความแตกต่างที่ยิ่งใหญ่ในการสร้างมูลค่าสูงสุดให้กับองค์กรของคุณ สำรวจคุณภาพของกลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่ดี
ข่าวสารเกี่ยวกับ Intel® AI
ความก้าวหน้าในด้าน AI เกิดขึ้นทุกวัน อ่านข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับผลกระทบของ Intel ที่มีต่อ AI และสิ่งที่เกี่ยวข้องในอนาคตของ AI
Total Economic Impact ของ Intel® AI
Intel มอบหมายให้ Forrester Consulting ดำเนินการศึกษา Total Economic Impact (TEI) และตรวจสอบผลประโยชน์ที่องค์กรอาจได้รับจากการปรับใช้ Intel® AI
อนาคตของ AI
นักวิจัยของ Intel มุ่งมั่นที่จะพัฒนาและสรรค์สร้างการประมวลผลแห่งทศวรรษถัดไปอยู่เสมอ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงการริเริ่ม Intel Labs ในปัจจุบัน
การฝึกอบรมเกี่ยวกับ AI ด้วยตนเอง
เรียนรู้แนวคิด AI และปฏิบัติตามแบบฝึกหัดที่ลงมือทำจริงด้วยหลักสูตรเรียนรู้ด้วยตนเองที่ไม่มีค่าใช้จ่าย และการสัมมนาผ่านเว็บแบบออนดีมานด์ที่ครอบคลุมหัวข้อเกี่ยวกับ AI ที่หลากหลาย
คำถามที่พบบ่อย
แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก และ AI แตกต่างกันอย่างไร
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) หมายถึงระบบในวงกว้างที่ทำให้เครื่องจักรสามารถเลียนแบบความสามารถขั้นสูงของมนุษย์ได้ แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นแขนงหนึ่งของวิธีการทางสถิติที่ใช้พารามิเตอร์จากข้อมูลที่มีอยู่ แล้วคาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูลใหม่ที่คล้ายคลึงกัน เช่น ภาวะถดถอย แผนผังการตัดสินใจ แมชชีนเวกเตอร์สถานะ การเรียนรู้เชิงลึก (DL) เป็นส่วนย่อยของ ML ที่ใช้เลเยอร์หลายเลเยอร์และอัลกอริทึมที่ได้รับแรงบันดาลใจมาจากโครงสร้างและหน้าที่ของสมอง ที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก DL ใช้สำหรับโครงการต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เครื่องมือให้คำแนะนำ และอื่นๆ
ขั้นตอนในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าโดยใช้ AI มีอะไรบ้าง
ในขั้นต้น ข้อมูลจะถูกสร้างขึ้นและป้อนเข้าสู่ระบบ จากนั้นจะผ่านการประมวลผลล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่ารูปแบบข้อมูล ประเภท และคุณภาพของข้อมูลมีความสอดคล้องกัน เมื่อมั่นใจว่าข้อมูลสะอาดแล้ว ข้อมูลจะเข้าสู่กระบวนการ การสร้างแบบจำลอง และการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อรองรับการวิเคราะห์ที่รวดเร็วขึ้นและชาญฉลาดยิ่งขึ้น เมื่อแบบจำลอง AI ได้รับการพิสูจน์แล้ว ก็สามารถนำไปปรับใช้ให้เป็นไปตามข้อกำหนดของโครงการได้
การวิเคราะห์เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์อย่างไร
การวิเคราะห์จะสร้างกราฟข้อมูลจำนวนมากให้เป็นรูปแบบต่างๆ เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต AI จะทำให้การประมวลผลข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติเพื่อการค้นพบรูปแบบได้อย่างรวดเร็ว และแสดงความสัมพันธ์ของข้อมูลแบบคร่าวๆ ซึ่งจะทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้
GPU จำเป็นสำหรับโครงการ AI หรือไม่
ไม่ หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เป็นทางเลือกสำหรับโปรเจกต์ AI ในอดีต เนื่องจากสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม หน่วยประมวลผลกลาง (CPU) ในปัจจุบันมักเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับโครงการ AI CPU สามารถเข้าถึงได้มากกว่า มีราคาถูกกว่า และประหยัดพลังงานมากกว่า เว้นแต่จะใช้การเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก
GPU จำเป็นสำหรับโครงการ AI หรือไม่
ไม่ หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เป็นทางเลือกสำหรับโปรเจกต์ AI ในอดีต เนื่องจากสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม หน่วยประมวลผลกลาง (CPU) ในปัจจุบันมักเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับโครงการ AI CPU สามารถเข้าถึงได้มากกว่า มีราคาถูกกว่า และประหยัดพลังงานมากกว่า เว้นแต่จะใช้การเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก