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英特尔AI事业部三位负责人讲解:AI技术如何落地应用

发布日期:2022-01-11 00:10

本文摘要:Spark、Caffe、Theano、Neon等开源深度优化的自学框架构建以英特尔Movidius和Saffron为代表的平台,在前后末端推动人工智能的发展。此外,为了更好地推进人工智能技术的普及,英特尔与百度云等合作伙伴合作决定了培训等课程,使开发者们更好地理解BigDL等框架。 BigDL是基于Apache Spark的分布式深度自学框架,可以在现有的Apache Spark和Hadoop群集上无缝、根据需要运行。

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Spark、Caffe、Theano、Neon等开源深度优化的自学框架构建以英特尔Movidius和Saffron为代表的平台,在前后末端推动人工智能的发展。此外,为了更好地推进人工智能技术的普及,英特尔与百度云等合作伙伴合作决定了培训等课程,使开发者们更好地理解BigDL等框架。

BigDL是基于Apache Spark的分布式深度自学框架,可以在现有的Apache Spark和Hadoop群集上无缝、根据需要运行。百度云将BigDL的最新版本整合到即将推出的数据分析平台中。英特尔今后将带领百度云智学院推出原创的“数据分析BigDL”培训课程。

人工智能落地医疗领域的挑战(英特尔人工智能事业部副总裁、人工智能实验室和软件总经理Arjun Bansal )英特尔人工智能事业部副总裁、人工智能实验室和软件总经理Arjun Bansal共享英特尔人工智能技术在医疗上的应用他很明显,现在医疗行业主要有三大挑战,第一是数据量特别大,大幅减少。第二是临床医生太多,第三是高额的时间和成本。英特尔的目标是解决三类问题和挑战:问题。英特尔正在深入自学处理医疗中发生的大量数据。

关于医生人数过多的问题,英特尔组装了一些解决方案和系统,检查了一些特定的疾病,例如复印和分析了一些电子病历,为医生取得了一些辅助服务。在成本方面,也有进行大量内容检查等专业明确的解决方案。

Arjun分享了一些明确的案例。例如,Intel与医疗机构合作开展肿瘤、心脑血管疾病的检查,Intel CPU取得更大的内存,运营优化的算法,从而可以将肿瘤临床的训练从几小时延长到几分钟。在中国,英特尔和浙江大学附属第一医院积极协助甲状腺检查。

现在需要非常多的患者拍摄,但专业的放射科医生不能来看电影和分析电影。英特尔正在做的是将读影的准确度从75%提到85%。

此外,开展了工作任务。现在不需要是专业的放射线医疗师。

在英特尔机器的帮助下,其他人也可以看电影。这样患者临床上还有治疗工作的话,就能更好。Arjun说,所有这些案例都是英特尔通过自己的算法展开开发,或与客户合作展开开发,对框架和整个系统进行建模和大幅度优化的。

自然语言处理的商业是英特尔人工智能事业部数据科学部主任刘莱茵菌分享了英特尔在深度自学中自然语言处理的进展。对于机器视觉还有很多其他应用,在语言处理方面是比较新的领域,但在自然语言处理方面的市场预测,将来的商机非常大。刘因菌说:“我们试图建立自然语言处理栈。

那个有非常重要的特征。首先需要创造性和巨大的变革。

需要让开发者得到非常灵活对外开放的空间。大家可以用它制定各种方案。非常慢,非常简单地制定各种方案,引导商业层面的观点。

英特尔在软件、硬件、框架、平台上有很多基础技术,作为数据科学家,刘莱茵菌逐渐上层,再次添加很多模块,在问题的各种商业应用中发生的问题第一个是主题分类。对于业务方向的员工来说,他们必须从大量的业务报告中提取想传达的信息,进行介绍和决策。

自然语言处理模型有助于主题分类的展开,系统缓慢可以检测出他们最需要看到的东西。第二个应该用于场景,感情分析。自然语言处理可以分析用户对电影、音乐和商品的评论。

在自然语言处理模块中,对于有这样的判别的方面,不仅可以用于媒体分析和论坛分析,还可以用于产品分析和竞争分析,需要充分细致地分析可以进行非常细致的判别。第三,需要用于场景、趋势分析。

直觉上来说,学术方面,每个时间人们可能都侧重于某方面的研究。在自然语言处理方面,去年的学术文章和今年的学术文章两个子集在一起时,年和今年的主题得到了更高的评价,可以有更多的人讨论。

在这种情况下,它可以出现在开发者的交流中。大家不要慢慢尊重一些问题。有些问题并没有被已经解决的问题所抛弃,不会把注意力集中在一些新领域。

传统行业对AI有不同的市场需求,从2017年开始人工智能落地传统行业有非常热的趋势。但是,现在很多传统行业对AI技术的控制度很低,也没有教他们如何使用AI技术解决问题。Arjun详细回答了这个问题。

他很明显,现在企业的成熟度不同,市场需求也不同。目前,一些企业期待完全预设的解决方案。

如果你回答医疗器械公司,你需要为他们提供现成的模型。这实际上是英特尔干的。其他公司希望需要第三方解决方案来解决更类似的问题,例如图像处理和分析。服务业等大型企业期待着建立端到端的基础架构。

因此,这种程度是关于数据中心的,是一个非常宏伟的项目。许多企业还希望优化模型,合理引进、优化和实用这些先进的设备技术。我发现不同的公司有不同类型的问题,将来英特尔会有专门的定制简化服务。“我们希望为客户定制型号和产品,在金融、医疗、零售等特定领域为我们的客户,特别是为中国客户提供简单的服务。

这些解决方案通过与许多合作伙伴的合作不断改善。将来我们有必要发售这些产品。Arjun进一步解释说:“我们需要让我们的顾客更方便地使用这些技术。” “现在初创企业扮演的角色非常重要,他们的规模非常大,能力非常好,同时有非常多的数据和数据中心。

我们需要和这些小公司在某种程度上密切合作,收集各种用例,用于我们的AI、深度自学和英特尔的其他几个场景。》原创文章,发布许可禁令刊登。

以下,听取刊登的心得。


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