11月15日，英特尔公司人工智能产品事业部业务拓展及解决方案部署负责人Fiaz Mohamed在英特尔人工智能大会上，详解了AI的演进，及该公司人工智能全栈解决方案。
作者：孙博 来源：CNET科技行者 【原创】 2017年11月15日
11月15日，英特尔公司人工智能产品事业部业务拓展及解决方案部署负责人Fiaz Mohamed在英特尔人工智能大会上，详解了AI的演进，及该公司人工智能全栈解决方案。
“AI潜力到底在哪里，问题的关键不是行业是否采用人工智能，而是什么时候。到2020年，数据将呈爆炸式增长，如何寻找关键数据，做快速的预测、诊断、预防灾难性事件发生，甚至模拟人的大脑，这就是AI的潜力。”
Fiaz Mohamed坦言，尽管AI已经累计了几年应用的经验，但同时也确实会有行业的壁垒存在，这是不断成型的过程。英特尔希望跟中国合作伙伴紧密合作，把技能和技术融合在一起，推动人工智能的更大发展。
△Fiaz Mohamed
△引领人工智能演进
△问题的关键不是行业是否会采用人工智能，而是什么时候？
△即将出现的数据洪流
到2020年，平均每个互联网用户将生成约1.5GB流量，智能医院每天将生成超过3000GB流量，每台自动驾驶汽车每天将生成超过4000GB流量，联网飞机每天将生成超过40000GB流量，联网工厂每天将生成超过一百万GB流量。
△人工智能助力获得真正有用的信息
从描述分析、诊断分析、预测分析、指导分析到认知分析。AI对于实现更高的成熟度和更大的规模发挥重要作用。
△人工智能已取得重大进展和成就
包括个人、医疗、金融、零售、政府、能源、交通、工业……AI已经深入到各行各业。
△什么是人工智能？
人工智能：能够感知、推理、行动和适应的计划。
机器学习：性能随时间推移和数据增加而逐步提升的算法。
深度学习：机器学习的一个分支，指多层神经网络从海量数据中进行学习。
△不同的人工智能方法帮助解决不同类型的问题
经典机器学习：统计问题、推荐引擎、透明度要求等。
深度学习：图像/语音识别、自然语音处理、模式识别/检测等。
推理：多元供应链调查，完整的数据库欺诈检测，整体CRM波动分析等。
新兴人工智能研究：计算生物学中的“序列对比”,“基于神经网络的二进制推理”等。
△英特尔：让人工智能易于实践
AI设计、AI演进、AI规模化、发现数据价值、AI改善生活
△AI硬件：数据中心→边缘
△英特尔至强可扩展平台，从您熟悉的芯片上，开启人工智能之旅
性能强劲、高投资回报、生产就绪
△PROJECT BRAINWAVE：面向实时AI
“性能与灵活性上实现双重重大飞跃，为深度学习模型提供基于云的支持。”微软杰出工程师Doug Burger
△深度学习设计：英特尔Nervana神经网络处理器
计算密度、极速数据访问、高速可扩展性
△软件和硬件的结合、助推AI采纳度和优势
△英特尔AI软件产品组合
△优化的框架
△英特尔Nervana深度学习Studio
缩短开发周期、加速解决方案构建速度
△面向神经网络的高性能执行图
△英特尔人工智能学院：提升您的技能，打造AI未来
培训（专家培训、实践研讨会和独家远程访问等支持）+工具（访问英特尔提供的最新库、框架、工具与技术）+社区（与行业精英、开发人员和英特尔工程师紧密协作）
△AI在哪些方面可以增加企业收入或利润，并帮助企业进行业务变革？
△实施你的人工智能战略
△企业与AI专业性上还存在哪些差距？如何缩小差距？
△企业中哪些关键利益相关者愿意助推人工智能的采用？
△我的企业拥有合适的数字化能力来借力AI吗？
△要轻松创建与大规模部署人工智能，企业需要哪些硬件与软件基础设施？
