將人工智慧與資料科學擴充到各界的快速路徑
各行各業數千家公司行號都在使用 Intel® AI 技術增強的現有系統在人工智慧（AI）方面取得突破性發展。透過內建硬體加速和針對熱門軟體工具最佳化，如今人工智慧工作流程從資料內嵌到大規模部署都得以簡化。對使用人工智慧迎接嚴峻挑戰的創新者來說，Intel 正在開疆闢土，為各界擴充人工智慧。
在最小化成本和最大化報酬的同時，將概念快速推展至現實規模表示：
- 利用您已知的東西打造
- 利用現有技術
- 將資料轉換為可採取動作的深入見解
- 大規模建立及部署人工智慧應用程式
透過軟硬體最佳化人工智慧資料、建模與部署生命週期，並在每個階段加速分析，Intel 可協助您加快產生深入見解的時間。您到哪裡，Intel® AI 就在哪裡。
精選使用案例
儘管每家公司運用人工智慧的方式不盡相同，但他們都面臨了常見的人工智慧挑戰：如何以最少的成本和最低的風險，將概念快速推展至現實規模。下述客戶發現無論他們在什麼領域需要用到人工智慧，採用 Intel 技術的熟悉環境都能使命必達。
人工智慧學習中心
探索 Intel 以人工智慧和資料科學為中心的強大資源、訓練與最佳實務。
常見問答集
使用人工智慧將資料轉換為寶貴的深入見解有哪些步驟？
最初，資料經過建立及輸入系統，在這個時候經前置處理以確保資料形式、類型和品質保持一致。確保資料乾淨後，會進入建模和最佳化流程，支援更聰明且更快的分析。人工智慧模型只要經過驗證，即可部署以滿足專案需求。
分析技術與人工智慧有什麼關係？
分析技術將大量資料轉換為模式，以預測未來的結果。人工智慧將資料處理自動化以提高速度、模式探索及呈現資料關係，進而產生可採取動作的深入見解。
人工智慧專案是否需要 GPU？
否。圖形處理器（GPU）歷來都是人工智慧專案的選擇，因為它們可以事倍功半地處理大型資料集。然而，現今的中央處理器（CPU）往往是人工智慧專案的更佳選項。除非是在大型資料庫上執行複雜的深度學習，否則 CPU 更容易存取、成本更低，也更節能。
人工智慧專案是否需要 GPU？
否。圖形處理器（GPU）歷來都是人工智慧專案的選擇，因為它們可以事倍功半地處理大型資料集。然而，現今的中央處理器（CPU）往往是人工智慧專案的更佳選項。除非是在大型資料庫上執行複雜的深度學習，否則 CPU 更容易存取、成本更低，也更節能。