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ROI-Modelle für KI/ML, Vor-Ort- oder Cloud-Optionen für GPU verstehen

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Die zunehmende Beliebtheit von Deep Learning, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) beruht heute auf der Verfügbarkeit großer Datenmengen für das Training, Fortschritten bei ML-Algorithmen und -Forschung sowie einer erheblichen Steigerung der Rechenleistung. Es geht nicht mehr darum, ob, sondern wann und wie Unternehmen KI/ML implementieren.

Highlights

  • Welche Anwendungsfälle gibt es für KI und ML?
  • Wie wichtig sind Geschwindigkeit und Genauigkeit für Branchen wie CVST, Gesundheitswesen, Fertigung, Finanzdienstleistungen, Bergbau, Sicherheit und mehr?
  • Warum verlagern immer mehr Unternehmen ihre GPU-Workloads vor Ort?
  • Wie fange ich an? Welche Fähigkeiten und Fertigkeiten brauche ich?

Die zunehmende Beliebtheit von Deep Learning, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) beruht heute auf der Verfügbarkeit großer Datenmengen für das Training, Fortschritten bei ML-Algorithmen und -Forschung sowie einer erheblichen Steigerung der Rechenleistung. Es geht nicht mehr darum, ob, sondern wann und wie Unternehmen KI/ML implementieren.

Highlights

  • Welche Anwendungsfälle gibt es für KI und ML?
  • Wie wichtig sind Geschwindigkeit und Genauigkeit für Branchen wie CVST, Gesundheitswesen, Fertigung, Finanzdienstleistungen, Bergbau, Sicherheit und mehr?
  • Warum verlagern immer mehr Unternehmen ihre GPU-Workloads vor Ort?
  • Wie fange ich an? Welche Fähigkeiten und Fertigkeiten brauche ich?