什麼是 AI?

從數據中獲取洞見並轉化為價值的旅程

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簡介

機器學習與人工智慧的差異

ML 機器學習

機械學習是模擬人類大腦對於資料、資訊、知識的學習,利用電腦收集到的資料集,透過演算法訓練為模型,再將需要預測的資料輸入至模型,經過推論得到預測值。可對數值、文字、影像、聲音、時間序列、訊號等資料做分析,作為趨勢、預測、最佳化、分類、分群、辨識等應用。

  • 以演算法對資料集做訓練,產出模型,推論得到結果
  • 可學習數值、文字、影像、聲音、時間序列、訊號等資料
  • 對於電腦運算力要求普通

AI 人工智慧

人工智慧是一廣泛的說法,涵蓋機械學習、深度學習、類神經網路、生成式AI等演算法。人工智慧的興起是從1950年開始,從雲端運算崛起後,電腦運算力爆發,對於大規模資料的學習與推論,變得可行。人工智慧在未來發展的目標不再只是學習人類智慧,而是進一步可以思考後創造,就像是人類的大腦般運作。

  • 以演算法對資料集做訓練,產出模型,並利用各種模型生成類似人類大腦的創作品
  • 可學習與組合使用模型,來生成新的創作品、了解語意、回答語言問題、撰寫文章、自動駕駛等
  • 對於電腦運算力要求高

AI 數據蒐集步驟

從資料採集到價值創造的步驟

  1. 步驟 1.

    使用電腦的儲存功能開始, 定義與建立學習的資料集

  2. 步驟 2.

    使用電腦運算力, 訓練與建立模型, 就像是學習完成, 所累積的知識或者是經驗

  3. 步驟 3.

    使用電腦運算力, 把輸入的問題資料, 用模型做推論得到輸出的結果

AI 運算配置

EDGE AI

Edge AI PC 是將電腦運算力,放置於應用的現場,靠近設備、靠近目標物,直接做資料收集、現場實時的模型推論、或是小模型的訓練,會有較小的延遲性、較快的響應時間、沒有離線即失控的風險。

HYBRID

混合運算力 (Hybrid Computing) 是混合配置電腦運算力架構,取其雲端運算力優勢,來訓練大資料量的模型,縮短訓練時間,再將模型透過 OTA(Over the Air) 機制,下載到 Edge AI PC 做即時的模型推論應用。

CLOUD

雲端運算力 (Cloud Computing) 是將大量的資料集,透過雲端的強大電腦運算力來縮短模型訓練的時間,像是 CNN、RNN、DNN、LSTM 等類神經網路演算法,用於影像、聲音、影音、生成式 AI 等應用,亦可做模型推論。

主打產品

Edge AI - 訓練

提供 NVIDIA® Jetson的 SOM 高效能運算平台。
提供 Intel® Core™ i CPU, Intel® Xeon® CPU 配置4槽以上的高速PCIe介面, 可安裝GPU卡的高效能運算平台。
  • AIEdge-X®310
    AIEdge-X®310

    工業級 AI 邊緣運算系統,搭載第 14/13/12 代 Intel® Core™ 處理器與 NVIDIA® 顯示卡

  • ATC 8010
    ATC 8010

    搭載 Intel® Core™ 9/8 代高效能處理器平台,專為車牌/人臉自動辨識 (ANPR/AFR)應用所打造

  • ATC 8110
    ATC 8110

    結合Intel® Core™ 9/8 代處理器與AI推論加速器,賦能自動駕駛與機器視覺 AI 應用

Edge AI - 推論

提供 NVIDIA® Jetson的 SOM 電腦運算平台。
提供 Intel Atom® CPU 配置2槽(PCIe)以下的介面, 可安裝推論加速卡的電腦運算平台。