Jalur Cepat untuk Menskalakan AI dan Ilmu Data di Mana Pun
Ribuan perusahaan di seluruh industri membuat terobosan artificial intelligence (AI) menggunakan sistem yang sudah ada yang disempurnakan dengan teknologi Intel® AI. Melalui akselerasi dan optimasi perangkat keras bawaan untuk alat perangkat lunak populer, alur kerja AI kini disederhanakan dari mencerna data untuk penerapan sesuai skala. Bagi inovator menggunakan AI untuk menghadapi tantangan besar, Intel membuka jalan ke arah menskalakan AI di mana pun.
Bergerak dari konsep ke skala nyata dengan cepat sekaligus meminimalkan biaya dan memaksimalkan hasil berarti:
- Membangun dengan apa yang sudah Anda ketahui
- Memanfaatkan teknologi yang ada
- Mentransformasi data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti
- Membangun dan menerapkan aplikasi AI sesuai skala
Dengan perangkat keras dan perangkat lunak untuk mengoptimalkan data, pemodelan, dan masa pakai penerapan AI, serta analisis yang dipercepat pada setiap tahapan, Intel dapat membantu mempercepat waktu Anda mendapatkan wawasan. Ke mana pun Anda pergi, Intel® AI mengikuti.
Kasus Penggunaan Unggulan
Meskipun perusahaan menggunakan AI dengan cara yang berbeda, semuanya menghadapi tantangan AI umum—bagaimana mewujudkan konsep menjadi skala dunia nyata secara cepat, dengan biaya dan risiko paling rendah. Pelanggan berikut menemukan bahwa ke mana pun mereka memerlukan AI, lingkungan berbasis Intel mereka yang sudah tidak asing lagi menghadirkannya.
UAB Medicine Menggunakan AI untuk Mengakses Data Baru
UAB Medicine dan Medical Informatics Corp. bekerja untuk menyempurnakan pengambilan keputusan yang mendekati real-time dan perawatan pasien.
SM Supermalls Melibatkan Pembeli
Pelanggan menghadapi solusi Robotika AI Era Baru yang membantu menyederhanakan dan menyesuaikan setiap kunjungan pelanggan menggunakan teknologi Intel®.
SDSC Membangun Superkomputer “Voyager” yang Berfokus pada AI
Sistem yang berfokus pada AI memungkinkan ilmuwan untuk mengembangkan pendekatan baru untuk mempercepat pelatihan dan inferensi.
Lebih Banyak Kasus Penggunaan
Pelajari tentang lebih banyak bisnis yang menghadirkan hasil dengan AI dan ilmu data menggunakan Intel, berbagai kasus penggunaan dan industri mulai dari edge hingga cloud.
Zona Pengembang
Akses alat pengembangan dan sumber daya untuk mengembangkan, membangun, menerapkan, dan menskalakan AI Anda.
Pelajari lebih lanjut
Galeri Teknologi
Jelajahi tujuan umum prosesor AI domain khusus dan teknologi portofolio tambahan.
Lihat semua AI
Solusi Penerapan
Temukan ekosistem solusi yang kuat untuk menerapkan AI mulai dari edge hingga cloud.
Terapkan AI yang canggih
Pusat Pembelajaran AI
Temukan sumber daya, pelatihan, dan praktik terbaik Intel seputar AI dan ilmu data.
Apa yang Baru dengan Intel® AI?
Dapatkan berita terbaru dengan blog untuk segalanya tentang AI dan analitik.
AI 101
Pelajari tentang hubungan antara AI, machine learning, dan deep learning dalam artikel ini.
Apa itu Analitik Data?
Dari visualisasi data dasar hingga kecerdasan prediktif real-time, ada banyak cara untuk mendapatkan wawasan dari data yang Anda kumpulkan.
Memaksimalkan Alur Analitik Data
Alur data yang dikonstruksi dengan baik mendukung intelijen bisnis, identifikasi tren, serta analisis data sesuai skala. Teknologi Intel® menghadirkan performa untuk menciptakan program analitik yang dapat diskalakan, andal, dan dapat ditindaklanjuti.
Pengelolaan Basis Data
Cara Anda mengelola data sangat membedakan potensi nilainya bagi organisasi Anda. Jelajahi kualitas strategi pengelolaan data yang baik.
Berita Intel® AI
Kemajuan dalam AI terjadi setiap hari. Baca berita terbaru tentang pengaruh Intel dan keterlibatannya dalam masa depan AI.
Total Economic Impact dari Intel® AI
Intel menugaskan Forrester Consulting untuk melakukan studi Total Economic Impact (TEI) dan memeriksa keuntungan potensial yang mungkin diwujudkan oleh perusahaan dengan menerapkan Intel® AI.
Masa depan AI
Peneliti Intel selalu berusaha untuk memajukan dan membentuk komputasi untuk satu dekade ke depan. Pelajari lebih lanjut tentang inisiatif Lab Intel saat ini.
Pelatihan AI Mandiri
Pelajari konsep AI dan ikuti latihan langsung dengan kursus yang bebas dipelajari sendiri dan webinar sesuai permintaan yang mencakup berbagai topik AI.
Pertanyaan Umum
Apa perbedaan antara machine learning, deep learning, dan AI?
Artificial intelligence (AI) merujuk pada sistem kelas luas yang memungkinkan mesin untuk meniru kemampuan manusia tingkat lanjut. Machine learning (ML) adalah kelas metode statistik yang menggunakan parameter dari data yang diketahui dan kemudian memprediksi hasil pada data baru yang mirip, seperti resesi, decision tree, mesin vektor keadaan. Deep learning (DL) adalah subset ML yang menggunakan beberapa lapisan dan algoritma yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak, yang disebut jaringan neural buatan, untuk belajar dari jumlah data yang besar. DL dipakai untuk berbagai proyek seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami, mesin rekomendasi, dan lainnya.
Apa saja langkah untuk mengubah data menjadi wawasan yang berharga menggunakan AI?
Awalnya, data dibuat dan dimasukkan ke dalam sistem, di mana data melalui prapemrosesan untuk memastikan bentuk, jenis, dan kualitas data konsisten. Ketika data bersih telat dipastikan, data masuk ke dalam proses pemodelan dan optimasi untuk mendukung analitik yang lebih pintar dan cepat. Setelah model AI terbukti, model tersebut dapat diterapkan untuk memenuhi persyaratan proyek.
Bagaimana analitik berkaitan dengan artificial intelligence?
Analitik memproses data dalam jumlah besar menjadi pola untuk memprediksi hasil di masa depan. AI mengotomatisasi pemrosesan data untuk kecepatan, penentuan pola, dan memunculkan hubungan data yang kemudian menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Apakah GPU diperlukan untuk proyek AI?
Tidak. Unit pemrosesan data (GPU) secara historis telah menjadi pilihan untuk proyek AI karena dapat menangani dataset dalam jumlah besar secara efisien. Namun, unit pemrosesan pusat saat ini sering kali menjadi pilihan yang lebih baik untuk proyek AI. Kecuali menjalankan deep learning yang kompleks pada dataset yang sangat besar, CPU lebih mudah diakses, lebih murah, dan lebih hemat energi.
Apakah GPU diperlukan untuk proyek AI?
Tidak. Unit pemrosesan data (GPU) secara historis telah menjadi pilihan untuk proyek AI karena dapat menangani dataset dalam jumlah besar secara efisien. Namun, unit pemrosesan pusat saat ini sering kali menjadi pilihan yang lebih baik untuk proyek AI. Kecuali menjalankan deep learning yang kompleks pada dataset yang sangat besar, CPU lebih mudah diakses, lebih murah, dan lebih hemat energi.