积极拥抱企业 AI 基础架构

随着 AI 能力的快速发展,实现从实验到实施的扩展至关重要。大规模成功采用 AI 技术的企业实现了非常出众的财务业绩。他们是如何做到的?答案是通过应对数据问题以及弥合 AI 技能差距。了解您的业务如何实现同样的目标,并进入 AI 创新者的行列。


未来演讲

认识 Graham 和 Marcelo 这两位创新者,他们热衷于研究人工智能及其助推发展的潜力

Graham MackIntosh

Graham MackIntosh 是高级分析领域的先驱,目前是美国宇航局和 SETI 研究所的 AI 顾问。听听美国宇航局如何利用 AI 了解太阳活动,检测故障,增进我们对宇宙的了解。发现可应用于未来的机器学习和大数据相关工作的经验教训。

Marcelo Labre

Marcelo Labre 是摩根士丹利的执行董事兼 AI 宣讲师。他讨论了在金融行业、医疗卫生及消费者分析等领域,如何通过展示运用 AI 来解决实际问题的优势,说服人们接纳机器学习。了解如何说服人们接纳 AI,并在企业业务中有效实施 AI 模型。(1)


针对 AI 工作负载的 IBM 解决方案

IBM Spectrum Storage for AI

利用存储解决方案,统一、管理和保护 AI 环境中的数据,释放数据的巨大力量。

IBM Spectrum Computing

构建深度学习环境,加速 AI 工作负载并简化管理。

IBM Enterprise AI Servers

利用旨在满足 AI 数据和工作负载需求的服务器,将数据转化为解决方案。

了解有关 AI 的更多信息

对于企业 AI 而言,性能会改变一切

IDC 调查显示,企业最希望从 AI 平台获得性能优势。

AI 基础架构如何捕获语言的魅力

了解 DeepZen 开发的 AI 解决方案如何为有声读物和旁白提供人性化的语音。

适合 AI 工作负载的理想基础架构方法

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