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ROI-Modelle für KI/ML, Vor-Ort- oder Cloud-Optionen für GPU verstehen

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Die zunehmende Beliebtheit von Deep Learning, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) beruht heute auf der Verfügbarkeit großer Datenmengen für das Training, Fortschritten bei ML-Algorithmen und -Forschung sowie einer erheblichen Steigerung der Rechenleistung. Es geht nicht mehr darum, ob, sondern wann und wie Unternehmen KI/ML implementieren.

Highlights

  • Welche Anwendungsfälle gibt es für KI und ML?
  • Wie wichtig sind Geschwindigkeit und Genauigkeit für Branchen wie CVST, Gesundheitswesen, Fertigung, Finanzdienstleistungen, Bergbau, Sicherheit und mehr?
  • Warum verlagern immer mehr Unternehmen ihre GPU-Workloads vor Ort?
  • Wie fange ich an? Welche Fähigkeiten und Fertigkeiten brauche ich?

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