Bạn tập trung vào đâu? Quyết định vận hành tại chỗ Nhiều người đối phó với câu hỏi có nên mua hệ thống Deep Learning của riêng họ để sử dụng tại chỗ không. Trong khi một số người hài lòng với các giải pháp dựa trên đám mây cung cấp thời gian tính toán, có…
AI – HPC
Deep Learning trong lĩnh vực sản xuất: Tổng quan & Ứng dụng
Giới thiệu về Deep Learning trong lĩnh vực sản xuất Trước khi đi vào chi tiết chủ đề deep learning cho sản xuất, có lẽ nên nhìn lại một tí về lịch sử. Các khái niệm, tư duy ban đầu và các phát minh vật lý đã và đang định hình nền kinh tế và…
Sự khác biệt giữa Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh (Computer vision vs Image processing)
Giới thiệu Nhiều người quen thuộc với các thuật ngữ Xử lý hình ảnh (Image Proccessing) và Thị giác máy tính (có nơi còn gọi là Điện toán thị giác – Computer Vision), nhưng có lẽ một số trong đó không chắc điều gì làm nên sự khác biệt giữa hai lĩnh vực này. Có phải…
Top 7 xu hướng chuyển đổi kỹ thuật số định hình năm 2020
Khảo sát Điểm số Kết nối của MuleSoft cho thấy 97% những người ra quyết định CNTT có liên quan đến các sáng kiến chuyển đổi kỹ thuật số tại các tổ chức tương ứng của họ. Nghiên cứu xác định các xu hướng chuyển đổi kỹ thuật số quan trọng nhất cho năm 2020 và…
Trên cloud vs tại chỗ: Triển khai nào thực sự tốt hơn cho Deep Learning?
Ưu điểm của hệ thống Deep Learning tại chỗ (on-premise) và chi phí ẩn khi chạy chúng trên cloud Cloud cung cấp số giờ xử lý “miễn phí” để thu hút khách hàng triển khai tất cả tác vụ deep learning trên đám mây. Chi phí training nhanh chóng vượt quá tầm tay và con…
Deep Learning: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng RNNs và CNNs
Sẽ không hay sao nếu một chiếc máy tính có thể hiểu được tình cảm thực sự của con người đằng sau những văn bản châm biếm đôi khi thậm chí có thể thổi phồng con người thực tế? Hoặc điều gì sẽ xảy ra nếu máy tính có thể hiểu ngôn ngữ của con…
Top 5 chỉ số để đánh giá hiệu năng GPU của hệ thống Deep Learning của bạn
Theo dõi các chỉ số hiệu năng GPU phù hợp có thể giúp bạn bám sát quá trình đào tạo và triển khai các ứng dụng deep learning. Dưới đây là 5 chỉ số hàng đầu bạn nên theo dõi: 1. Mức sử dụng GPU (GPU utilization) GPU utilization là một trong những chỉ số chính…
Trí tuệ Nhân tạo / AI đang bước vào thời kỳ hoàng kim
Hãy nhìn vào sơ đồ “Hype Cycle” (biểu đồ biểu diễn chu kỳ công nghệ) của Gartner mới nhất cho trí thông minh nhân tạo, và bạn sẽ thấy hầu hết các nhân tố của AI đang làm tròn đường cong Hype. Khi nói chuyện với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp ngày nay, hầu như không…
Tương lai của IOT: 4 dự đoán về Internet of things
Internet of Things hay IOT là một mạng lưới các đối tượng kết nối Internet có thể thu thập và trao đổi dữ liệu. Internet of things đang phát triển nhanh chóng và trong tương lai, nhu cầu hàng ngày của mọi người sẽ phụ thuộc vào internet. Nó không chỉ kết nối máy tính và…
Tôi nên mua GPU nào để có trải nghiệm Deep Learning tốt nhất?
GPU và Deep Learning Bộ xử lý đồ họa, thường được gọi là GPU, là bộ xử lý chuyên dụng được sử dụng để xử lý song song tốc độ cao. Nghe hơi mang tính kỹ thuật, nhưng cái tên đang trở nên phổ biến khi khả năng ứng dụng và mức độ phổ biến của…