Vortrainierte KI-Referenzkits
Verwenden Sie diese Referenzkits, um die KI für Ihr Unternehmen zu beschleunigen.
Beschleunigen Sie die Time-to-Insight mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning
Verkürzen Sie die Zeit zwischen der Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) und der Bereitstellung im großen Maßstab mit Intels umfassendem Portfolio an Hardware, Software und Partnerlösungen für die gesamte Datenpipeline.
Skalieren Sie KI schneller mit Technologie, die Sie kennen
Führen Sie komplexe Berechnungen durch und führen Sie KI effizient und in großem Umfang mit Ihren aktuellen Fähigkeiten und Ihrer Infrastruktur aus, die mit Intel® KI-Technologien und Partnerlösungen verbessert wurden. Über 70 Prozent der erfolgreichen KI-Inferenz-Bereitstellungen im Rechenzentrum laufen bereits auf Intel.1
Setzen Sie Ihre KI-Ambitionen in die Realität um, indem Sie eine unübertroffene Auswahl an Open-Source- und kostenlosen Tools, Bibliotheken, optimierten Software-Frameworks und unserem KI-Hardware-Portfolio – einschließlich integrierter Beschleuniger – für durchgängige Pipelines für maschinelles Lernen nutzen. Greifen Sie über unser Partner-Ökosystem auf marktreife Innovationen zu, um das gesamte Spektrum der KI-Anforderungen von Edge bis Cloud für eine Reihe von Anwendungsfällen abzudecken.
Vereinfachen Sie die KI mit Acceleration Out of the Box
Optimieren Sie die Entwicklung mit gängigen KI-Modell- und Framework-Optimierungen
Sichern Sie Ihre Daten auf Elektronenebene
Entwickeln und betreiben Sie Open-Source-Distributionen mit Zuversicht
Lösen Sie wichtige geschäftliche Herausforderungen mit KI
Von der Beschleunigung der wissenschaftlichen Forschung zur Verbesserung der Patientenergebnisse bis hin zur Unterstützung von Finanzinstituten bei der Identifizierung von Betrug und der Minderung von Risiken, um bessere Kundenerlebnisse zu bieten, unterstützt Intel Unternehmen in allen Branchen dabei, die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen, um die komplexesten Herausforderungen von heute zu lösen.
Eine vollständige Suite von Software- und Hardwaretechnologien für die gesamte Daten- und maschinelle Lernpipeline
Erzielen Sie schnelle Ergebnisse mit flexibler KI-Hardware
Nutzen Sie das Intel® Portfolio für KI-Hardware, um Ihre Projekt- und Infrastrukturanforderungen an jedem Punkt der Entwicklung bis hin zur Bereitstellung zu unterstützen.
Optimieren Sie KI-Projekte mit Softwaretools
Beschleunigen Sie Ihre KI-Entwicklung und optimieren Sie die Produktionsleistung mit Intel® Software-Tools und -Optimierungen.
Verbessern Sie die Entscheidungsfindung mit erweiterten Analysen
Schöpfen Sie mit leistungsstarker Hardware, die für die von Ihnen verwendete Software optimiert ist, maximalen Nutzen aus nahezu in Echtzeit gewonnenen Erkenntnissen aus der gesamten Datenpipeline des Unternehmens.
Stellen Sie KI von Edge bis Cloud bereit
Stellen Sie KI-Workloads für die wichtigsten Anwendungsfälle mit einer Intel-optimierten Umgebung bereit, die von unserem Partner-Ökosystem unterstützt werden kann.
Planen, implementieren und skalieren Sie Intel® KI-Lösungen, die auf eine schnelle Wertschöpfung ausgelegt sind
Egal, ob Sie nach einer bestehenden KI-Lösung suchen oder eine eigene entwickeln möchten, Intel kann Ihnen dabei helfen, Ihren Weg vom Konzept bis zum Erfolg in der Praxis zu beschleunigen.
Sind Sie bereit, Ihre KI-Lösung zu erstellen?
Beschleunigen Sie die Entwicklung Ihrer KI-Lösungen mit Intel-basierten KI-Bereitstellungsservices und -lösungen.
Möchten Sie fertige KI-Lösungen?
Entdecken Sie KI-Produkte und -Lösungen für Ihre geschäftlichen Anforderungen im Intel® Solutions Marketplace.
Holen Sie sich KI-Entwicklertools und -Ressourcen
Greifen Sie auf Entwicklungsressourcen zu, einschließlich Deep-Learning-Frameworks, Optimierungstools und Referenzbibliotheken, um Sie beim Vorbereiten, Erstellen, Bereitstellen und Skalieren Ihrer KI-Lösungen zu unterstützen.
Erfahren Sie, wie KI-Innovatoren reale Lösungen erstellen
Erfahren Sie mehr über führenden KI-Ressourcen
Finden Sie schnell relevante KI-Ressourcen und Thought-Leadership-Inhalte in einem zentralen, sortierbaren Bereich.
Entdecken Sie verwandte KI-Assets
Support
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Kontakt
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FAQs
Häufig gestellte Fragen
Was sind die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen, Deep Learning und KI?
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf eine breite Klasse von Systemen, die es Maschinen ermöglichen, fortgeschrittene menschliche Fähigkeiten nachzuahmen. Maschinelles Lernen (ML) ist eine Klasse statistischer Methoden, die Parameter aus bekannten vorhandenen Daten verwenden und dann Ergebnisse auf ähnlichen neuartigen Daten vorhersagen, zum Beispiel mit Rezession, Entscheidungsbäumen und Zustandsvektormaschinen. Deep Learning (DL) ist eine Teilmenge von ML, die mehrere Schichten und Algorithmen verwendet, die von der Struktur und Funktion des Gehirns inspiriert sind, sogenannte künstliche neuronale Netze, um aus großen Datenmengen zu lernen. DL wird für Projekte wie Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Empfehlungsmaschinen und andere verwendet.
Was sind die Schritte, um Daten mithilfe von KI in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln?
Zunächst werden die Daten erstellt und in das System eingegeben, dann durchlaufen sie eine Vorverarbeitung, um eine konsistente Datenform, -art und -qualität sicherzustellen. Wenn saubere Daten sichergestellt sind, gehen sie in einen Modellierungs- und Optimierungsprozess, um intelligentere und schnellere Analysen zu unterstützen. Sobald sich das KI-Modell bewährt hat, kann es zur Erfüllung der Projektanforderungen eingesetzt werden.
Wie verhält sich Analytik zu künstlicher Intelligenz?
Analytics wandelt große Datenmengen in Muster um, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. KI automatisiert die Datenverarbeitung für Geschwindigkeit, Mustererkennung und das Aufdecken von Datenbeziehungen, die dann umsetzbare Erkenntnisse liefern.
Ist eine GPU für KI-Projekte notwendig?
No. Grafikprozessoren (GPUs) waren in der Vergangenheit die erste Wahl für KI-Projekte, da sie große Datenmengen effizient verarbeiten können. Allerdings sind die heutigen Central Processing Units (CPUs) oft die bessere Wahl für KI-Projekte. Sofern Sie kein komplexes Deep Learning auf umfangreichen Datensätzen ausführen, sind CPUs zugänglicher, erschwinglicher und energieeffizienter. 2