Excelero公司首席技术官Sven Breuner和首席架构师Kirill Shoikhet分享了9个为人工智能、机器学习和深度学习准备数据中心的最佳实践。
在智能、人工智能等概念达成上述基本共识的基础上，我们研究新一代人工智能的技术内核，提出十个问题。
Imagination正在寻找下一代的行业领导者，并将通过Imagination的嵌入式 AI技术和专业知识来支持他们获得成功。
为什么当今的人工智能研究人员应该研究生物学和大脑？
人工智能领域中就流传着10大算法，它们的原理浅显，很早就被发现、应用，甚至你在中学时就学过，在生活中也都极为常见。
一种新的方法迫使机器学习模型在学习一项任务时关注更多的数据，这可以带来更可靠的预测。如果你的Uber司机走了一条捷径，你可能会更快到达目的地。但如果一个机器学习模型走捷径，它可能会以意想不到的方式毁了你要做的事情。
10月26日，AICC2021人工智能计算大会期间，浪潮信息与IDC联合发布《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》。
为了深入了解创建人工智能和机器学习模型所需的技能集，需要了解模型创建过程，这是由机器学习软件逐步学习完成的，以及生成符合预定义成功标准的模型所面临的挑战。
本资源整理了人工智能领域进阶算法、知识点线路图。包含基础知识点-> 数学基础知识 -> 机器学习常见模型迭代路径 -> 深度学习常见模型迭代路径 -> 数据工程师，大数据工程师迭代路径，完整过程。
Imagination拥有业界领先的神经网络加速器（NNA）IP系列产品，它们是专用的AI加速器，可以提供领先的边缘AI推理性能。