从数据中获取洞见并转化为价值的旅程
机械学习是模拟人类大脑对于资料、资讯、知识的学习,利用电脑收集到的资料集,透过演算法训练为模型,再将需要预测的资料输入至模型,经过推论得到预测值。可对数值、文字、影像、声音、时间序列、讯号等资料做分析,作为趋势、预测、最佳化、分类、分群、辨识等应用。
人工智慧是一广泛的说法,涵盖机械学习、深度学习、类神经网路、生成式AI等演算法。人工智慧的兴起是从1950年开始,从云端运算崛起后,电脑运算力爆发,对于大规模资料的学习与推论,变得可行。人工智慧在未来发展的目标不再只是学习人类智慧,而是进一步可以思考后创造,就像是人类的大脑般运作。
使用电脑的储存功能开始, 定义与建立学习的资料集
使用电脑运算力, 训练与建立模型, 就像是学习完成, 所累积的知识或者是经验
使用电脑运算力, 把输入的问题资料, 用模型做推论得到输出的结果
Edge AI PC 是将电脑运算力,放置于应用的现场,靠近设备、靠近目标物,直接做资料收集、现场实时的模型推论、或是小模型的训练,会有较小的延迟性、较快的响应时间、没有离线即失控的风险。
混合运算力 (Hybrid Computing) 是混合配置电脑运算力架构,取其云端运算力优势,来训练大资料量的模型,缩短训练时间,再将模型透过 OTA(Over the Air) 机制,下载到 Edge AI PC 做即时的模型推论应用。
云端运算力 (Cloud Computing) 是将大量的资料集,透过云端的强大电脑运算力来缩短模型训练的时间,像是 CNN、RNN、DNN、LSTM 等类神经网路演算法,用于影像、声音、影音、生成式 AI 等应用,亦可做模型推论。
工业级 AI 边缘运算系统,搭载第 14/13/12 代 Intel® Core™ 处理器与 NVIDIA® 显卡
Intel® Core™ 第 9/8 代 CPU 强效智慧平台,适用于 ADAS 及 ANPR/AFR
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