사전 훈련된 AI 참조 키트
이 참조 키트를 사용하여 비즈니스를 위한 AI를 가속화하십시오.
알고 있는 기술을 활용하여 AI를 더 빠르게 확장해 보십시오
귀하의 현재 기술 그리고 인텔® AI 기술 및 파트너 솔루션으로 강화된 인프라를 사용하여 복잡한 계산을 수행하고 AI를 규모에 맞게 효율적으로 실행해 보십시오. 데이터 센터의 성공적인 AI 추론 배포 중 70% 이상이 이미 인텔에서 실행되고 있습니다.1
타의 추종을 불허하는 다양한 엔드-투-엔드 머신 러닝 파이프라인용 오픈 소스 및 무료 도구, 라이브러리, 최적화된 소프트웨어 프레임워크 그리고 당사의 AI 하드웨어 포트폴리오(내장형 가속기 포함)를 활용하여 AI 야망을 현실로 전환하십시오. 인텔의 파트너 생태계를 통해 출시 준비를 마친 혁신에 액세스하여 에지부터 클라우드에 이르기까지 다양한 사용 사례를 위한 전체 AI 요건 스펙트럼을 충족하십시오.
AI를 사용하여 중요한 비즈니스 과제를 해결하십시오
환자 결과의 개선을 위해 과학 연구를 가속화하는 일에서부터 사기를 식별하고 리스크를 완화하여 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있도록 금융기관을 지원하는 일에 이르기까지 인텔은 AI의 힘을 활용하여 현대의 가장 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 산업 전반의 기업들을 돕고 있습니다.
전체 데이터 및 머신 러닝 파이프라인을 위한 완전한 소프트웨어 및 하드웨어 기술 제품군
유연한 AI 하드웨어로 빠른 결과를 얻으십시오
개발에서 배포까지 매 지점에서 AI 하드웨어를 위한 인텔® 포트폴리오를 사용하여 프로젝트 및 인프라의 필요를 지원하십시오.
소프트웨어 도구로 AI 프로젝트를 간소화하십시오
인텔® 소프트웨어 도구 및 최적화로 AI 개발을 가속화하고 프로덕션 성능을 최적화하십시오.
고급 분석을 통해 의사결정을 개선하십시오
사용하는 소프트웨어에 최적화된 고성능 하드웨어를 사용하여 조직의 데이터 파이프라인 전체에서 거의 실시간으로 인사이트를 얻고 최대 가치를 실현하십시오.
에지에서 클라우드까지 AI를 배포해 보십시오
인텔의 파트너 생태계가 지원할 수 있는 인텔에 최적화된 환경을 사용하여 가장 중요한 사용 사례를 위해 AI 워크로드를 배포해 보십시오.
가치 창출 시간의 가속화를 위해 설계된 인텔® AI 솔루션을 계획, 배포, 확장해 보십시오
기존 AI 솔루션을 찾고 있든, 고유의 솔루션을 구축하려 하든, 인텔은 개념에서 실제 성공까지의 여정을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI 개발자 도구 및 리소스를 찾아 보십시오
딥 러닝 프레임워크, 최적화 도구, 참조 라이브러리를 포함하는 개발 리소스에 액세스하여 AI 솔루션의 준비, 구축, 배포 및 확장에 도움을 받아 보십시오.
AI 혁신가들이 현실 세계의 솔루션을 만드는 방법을 알아 보십시오
최첨단 에지 AI 리소스를 통해 배워 보십시오
하나의 중앙화된 분류 가능 공간에서 관련 AI 리소스 및 사고 리더십 콘텐츠를 신속하게 찾아볼 수 있습니다.
FAQ
자주 묻는 질문
머신 러닝과 딥 러닝, AI의 차이는 무엇일까요?
인공 지능(AI)은 기계가 인간의 고등 능력을 모방하게 하는 광범위한 수준의 시스템을 의미합니다. 머신 러닝(ML)은 기존에 알려진 데이터 매개 변수로 회귀 분석, 결정 트리, 스테이트 벡터 머신 등을 이용하여 비슷한 새 데이터에 대한 결과를 예측하는 통계 방법의 한 종류입니다. 딥 러닝(DL)은 머신 러닝의 한 분야로, 인공 신경망이라는 뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 알고리즘과 여러 계층을 활용하여 대규모 데이터를 학습합니다. 딥 러닝은 컴퓨터 비전과 자연어 처리, 추천 엔진 등의 프로젝트에 사용됩니다.
AI를 사용하여 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 방법은 무엇일까요?
먼저 데이터가 생성되어 시스템에 입력됩니다. 이때 일관된 데이터 형식, 유형 및 품질을 보장하기 위해 사전 처리 단계를 거칩니다. 데이터가 정리된 후에는 더 스마트하고 빠른 분석을 지원하기 위해 모델링과 최적화 과정에 들어갑니다. 인공 지능 모델이 입증된 후에 프로젝트 요건에 맞게 전개할 수 있습니다.
분석과 인공 지능은 어떤 관련이 있습니까?
분석은 많은 양의 데이터를 패턴으로 변환하여 향후 결과를 예측합니다. AI는 속도, 패턴 발견 및 데이터 관계 표시를 위해 데이터 처리를 자동화한 다음 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.
AI 프로젝트에 GPU가 꼭 필요할까요?
아니요. 그래픽 처리 장치(GPU)는 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있어 과거부터 AI 프로젝트용으로 사용되어 왔습니다. 그러나 지금은 중앙 처리 장치(CPU)가 AI 프로젝트에 더 적합하기도 합니다. 광범위한 데이터 세트에서 복잡한 딥 러닝을 실행하지 않는다면 CPU가 더 접근 가능하고 더 저렴하며 더 에너지 효율적입니다.2