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엔터프라이즈 AI 인프라로 전환

AI 기능이 빠르게 발전함에 따라 실험에서 구현으로 확장하는 것이 매우 중요합니다. AI를 규모에 맞게 성공적으로 달성한 기업들은 놀라울 정도로 재정 측면에서 우수한 성과를 내고 있습니다. 그 기업들은 어떻게 이러한 성과를 이룰 수 있을까요? 바로 데이터 문제를 해결하고 AI 기술 격차를 해소하는 것입니다. 귀사의 비즈니스가 어떻게 동일한 성과를 낼 수 있는지 알아보고 AI 혁신가가 되어 보세요.


미래의 모습

AI와 그 잠재력에 대해 열정을 지니고 있는 두 명의 혁신가인 Graham 및 Marcelo 만나보기

Graham MackIntosh

Graham MackIntosh는 NASA와 SETI 연구소의 AI 컨설턴트로 일하는 첨단 분석 분야의 선구자입니다. NASA가 AI를 사용하여 어떻게 태양계의 현상을 파악하고 장애를 감지하며 우주에 대한 이해도를 높이는지 알아보세요. 그리고 머신 러닝과 빅데이터를 포함하여 미래의 작업에 적용할 수 있는 교훈을 찾아보세요. (1)

Marcelo Labre

Marcelo Labre는 Morgan Stanley의 실무 이사 겸 AI 전도사입니다. 그는 금융업, 의료, 소비자 분석 등에서 실제 문제에 AI를 적용하여 얻는 이점을 보여주고 머신 러닝에 대한 저항점을 돌파해야 할 필요성을 설명합니다. AI의 지분을 확보함은 물론 엔터프라이즈 비즈니스에 맞게 AI 모델을 효과적으로 구현하는 방법을 알아보세요. (1)


AI 워크로드용 IBM 솔루션

IBM Spectrum Storage for AI

AI 환경에서 데이터를 통합, 관리 및 보호할 수 있는 스토리지 솔루션으로 데이터의 파워를 얻습니다.

IBM Spectrum Computing

AI 워크로드를 가속화하고 관리를 간소화할 수 있는 심화 학습 환경을 구축합니다.

IBM 엔터프라이즈 AI 서버

AI 데이터 및 워크로드 요구사항을 충족하도록 설계된 서버에서 데이터를 솔루션으로 전환합니다.

AI에 대한 추가 정보

엔터프라이즈 AI의 경우에는 성능이 관건임

IDC 설문조사에서는 기업이 AI 플랫폼에서 그 무엇보다도 가장 필요로 하는 것이 성능임을 보여줍니다.

AI 인프라가 음성 언어늬 마력을 포착하는 방법

오디오북과 보이스오버에서 인간과 유사한 음성을 제공하는 AI 솔루션을 DeepZen이 어떻게 개발했는지 알아봅니다.

AI 워크로드에 적합한 인프라 접근 방식

탁월한 운영을 위해 조직의 최상 포지셔닝을 제공하는 하이브리드 멀티클라우드 전략을 살펴봅니다.

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