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L’infrastruttura aziendale nell’era dell’intelligenza artificiale: sfide e vantaggi

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L’infrastruttura aziendale nell’era dell’intelligenza artificiale: sfide e vantaggi

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In cosa consiste il concetto di “AI Infrastructure”? cosa fare per ridurre gli ostacoli verso applicazioni di intelligenza artificiale? Quali sono i 5 aspetti da considerare per ottenere migliori big data?

30 Ottobre 2019

L’intelligenza artificiale rappresenta un cambiamento epocale che sta costringendo non solo il reparto IT delle organizzazioni, ma anche il CIO, il CTO e l’amministratore delegato a ripensare la propria azienda. Molte organizzazioni sono ancora in fase sperimentale con l’IA e poche sono già operative, ma tutte stanno valutando in modo insolitamente veloce le opzioni di infrastruttura su cui eseguire le loro applicazioni e servizi di intelligenza artificiale di nuova concezione.

La ragione principale di questa costante revisione delle infrastrutture è che la maggior parte delle infrastrutture standard utilizzate nei datacenter per la massa di workload non è adatta a gestire soluzioni AI ad uso intensivo di dati. Per ottenere tutti i vantaggi disponibili, occorre comprendere come spianare la strada alle applicazioni di intelligenza artificiale.

Questo white paper, fornito da IBM, illustra queste sfide e spiega come riuscire a vincerle. Continuando a leggere, saprete:

  • cosa fare per migliorare le attività di data management
  • in cosa consiste il concetto di “AI Infrastructure”
  • come velocizzare l’installazione di un ambiente Deep Learning
  • cosa fare per ridurre gli ostacoli verso applicazioni di intelligenza artificiale
  • quali sono i 5 aspetti da considerare per ottenere migliori big data
  • come ottimizzare il processo di preparazione dei dati per le applicazioni di AI
  • come ridurre la complessità della costruzione di un’infrastruttura di intelligenza artificiale

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