Thị trường chưa được khai phá và tiềm năng gần như không giới hạn đồng nghĩa với các công ty khởi nghiệp dựa trên học tập sâu sẽ là những nhà tiên phong về công nghệ, lĩnh vực tiếp thị, tư vấn tài chính và rất nhiều lĩnh vực khác. Nhưng bất cứ ai đã từng làm startup sẽ hiểu rằng, không bao giờ dễ dàng để có một ý tưởng đầy hứa hẹn và có thể đưa nó đi đến thành công lâu dài. Câu châm ngôn cũ 'kiến thức là sức mạnh' vẫn đúng cho đến ngày hôm nay, và máy móc và học tập sâu cung cấp một cơ hội duy nhất cho các tổ chức để có được cái nhìn sâu sắc, thúc đẩy sự đổi mới và mở khóa tiềm năng dữ liệu của họ. Về bản chất, các startup có thể sử dụng các thuật toán học máy và học sâu để tác động đáng kể đến mọi thứ trong một tổ chức, từ sự ổn định của hệ thống CNTT cho đến những quyết định chiến lược. Nhưng chúng ta nên bắt đầu từ đâu?
Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ giải quyết mọi thứ từ cách chọn framework và chọn bộ kit bạn cần để bắt đầu, với những câu hỏi bạn sẽ tự hỏi và lợi ích của việc đắm mình trong máy tính và cộng đồng học tập sâu. Chúng tôi cũng gỡ rối biệt ngữ và khám phá những thuật ngữ này thực sự có ý nghĩa gì.
Trong khi trí thông minh nhân tạo (AI), học máy và học tập sâu thường được cho là có thể hoán đổi cho nhau, chúng thực tế liên quan đến các khái niệm rất khác nhau. Tất cả bắt đầu vào những năm 1950 với AI và một ý tưởng rằng máy tính có thể mô phỏng việc học tập và trí thông minh của con người.
Điền tên và email để tải tài liệu.
Bài viết liên quan
- AI trong ngành Logistics: Những lợi ích chính và ứng dụng
- Máy chủ tăng tốc cho AI thúc đẩy tăng trưởng chi tiêu cho trung tâm dữ liệu
- Xây dựng hệ thống dữ liệu hiệu suất cao cho AI với VAST Data Platform
- LLM: Lịch sử và tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn
- Máy chủ Supermicro X14: Hiệu suất mạnh mẽ, hiệu quả tối đa cho AI, Cloud, Storage, 5G/Edge
- NVIDIA HGX AI Supercomputer: Nền tảng điện toán AI hàng đầu thế giới