人工智能ai知识_保持企业AI专业知识的最新发展

人工智能ai知识

人工智能（AI）不可能是更具战略意义的企业技术。 随着我们进入20年代，最具破坏性的业务应用程序将是那些结合了机器学习，深度学习和其他形式的AI的业务应用程序。

人工智能已经成为驱动云原生企业应用程序的大脑。 各地的开发人员都在将AI微服务嵌入到具有数据驱动的机器学习智能的云应用程序中。 越来越多的替代品无法替代对来自传感器的数据以及从应用程序，云，集线器网关和其他在线资源获取的数据执行高速推理的复杂AI。

[ 数据分析，人工智能和物联网将如何塑造大流行后的“新常态” ]

即使您不是数据科学家或机器学习专家，也要与AI趋势，技术和应用程序保持同步，这对于现代业务的成功至关重要。 借助AI进行创新的公司将在未来数十年内主导其行业。

打造一流的企业AI能力

考虑到AI行业已变得无处不在和充满活力，让您的企业AI专业知识sn之以鼻可能是一个挑战。 如果没有其他要求，您应该确保您的公司实施了影响深远的AI技能，流程，工具，平台和方法计划，涉及以下主要方面：

• 团队 ：组建专门的数据科学家团队和其他开发人员团队，以构建，培训，部署和管理AI应用程序，作为跨所有业务功能的标准化操作流程。
• 平台 ：部署一个集成，开放且受信任的平台，用于跨多云的数据科学，机器学习，数据工程和应用程序构建。
• 数据 ：在构建，培训，部署和管理机器学习，深度学习和其他AI模型时，结合来自本地平台和公共云的混合数据。
• 工作负载 ：部署快速，可扩展的混合数据环境，以管理大量AI工作负载的静态数据和移动数据。
• 自动化 ：采用基于云的AI开发工具，该工具融合了流行的建模框架，自动化模型管理和超参数调整，跨分布式GPU和其他计算节点加速AI工作负载，并使开发人员能够从公共云，私有云和本地系统。
• 部署 ：在公共云，私有云和本地系统上分布和扩展AI推理，培训，建模和数据准备工作负载。
• 工具 ：采用健壮的工具来跨所有AI计划，项目，应用程序和工作负载进行数据集成，安全性，治理，生命周期管理，开发和编排。

[ 也在InfoWorld上：2020年的人工智能预测 ]

跟上企业AI趋势

绕开AI的复杂性是一项永无止境的任务。 作为行业分析师，我这样做是为了谋生，甚至我经常觉得自己只是在踩水。

人工智能行业发展如此之快，以至于我们所有人（企业，团队，个人）都需要对业务和技术主题的趋势进行心理分析。 接下来是我根据对自己的年终预测的过去两年的价值总结出的AI顶级趋势的速查表，所有这些-几乎可以告诉我-仍在充分发挥作用：

• 治理 ：AI法规在大多数现代国家和每个行业中都在快速发展。 企业首席法律官要求端到端AI透明。 AI风险缓解控制正在成为数据科学管道工具中可用的标准模式。 AI数据科学团队的工作台正在实现下游可重复性。 AI Deepfakery正在将其魔术（良性或其他方面）更深入地融入我们的生活。
• 加速 ：GPU在AI加速中占主导地位。 GPU正在沉浸式AI应用程序中扩展其足迹。 片上AI系统主导着硬件加速器产品。
• 工具 ：AI开发框架在开放的行业生态系统中正变得可以互换。 越来越多的数据科学家正在购买经过认证的高性能AI算法，经过训练的模型以及来自在线市场的训练数据。 AI建模框架正在融合两匹马。
• 平台 ：基于SaaS的AI解决方案正在减少企业对数据科学家的需求。 AI培训数据的更多标签通过按需云服务实现了自动化。 Kubernetes编排的容器已成为AI管道不可或缺的一部分。 强化学习正在成为AI的主流方法。 客户端培训正在朝着AI主流迈进。 区块链正在进入AI生态系统。
• 性能 ：正在对主要的AI开发框架进行重新设计，以实现卓越的云到边缘性能。 人工智能基准测试框架正在逐步确立并获得企业采用。 行业标准的AI基准正在成为竞争的战场。
• 流程 ：AI正在使AI开发人员的核心建模功能自动化。 自动化的端到端AI开发管道正在成为标准做法。 企业AI正朝着连续的真实世界实验转变。 人工智能正在成为一种工业化的运营业务功能。 AI正在推动闭环IT运营管理。

[ 也在InfoWorld上：深度学习与机器学习：理解差异 ]

对于企业专业人士而言，保持准备并与所有这些并驾齐驱的策略应包括参加今年的AI行业和专业大会 ，例如Nvidia GPU技术大会 。 另外，回到学校获得AI认证也是一个好主意。 与友好的AI行业分析师合作 ，就所有这些问题进行专家的真实性检查，也无济于事。

翻译自: https://www.infoworld.com/article/3518475/keeping-your-enterprise-ai-expertise-up-to-speed.html

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