Jadual Kandungan
Apakah pengkomputeran awan dan kecerdasan buatan?
Bagaimanakah kecerdasan buatan meningkatkan pengkomputeran awan?
Ditulis pada penghujung
Rumah Peranti teknologi AI Apakah peranan yang boleh dimainkan oleh kecerdasan buatan dalam pengkomputeran awan?

Apakah peranan yang boleh dimainkan oleh kecerdasan buatan dalam pengkomputeran awan?

Apr 09, 2023 am 11:31 AM
AI pengkomputeran awan

Dalam dunia digital hari ini, kecerdasan buatan dan pengkomputeran awan mempengaruhi kerja dan kehidupan ramai orang setiap hari.

Pengkomputeran awan membantu perniagaan menjadi lebih tangkas dan fleksibel serta menyediakan kecekapan kos. Dengan bantuan teknologi kecerdasan buatan, ia membantu menjana cerapan daripada data dan memberikan pengalaman pelanggan yang sangat baik. Oleh itu, penyelesaian AI dan pengkomputeran awan kolaboratif akan membawa perusahaan lebih dekat dengan pelanggan akhir mereka dan meningkatkan kecekapan operasi mereka.

Apakah pengkomputeran awan dan kecerdasan buatan?

Pengkomputeran awan ialah sejenis pengkomputeran teragih, yang merujuk kepada penguraian program pemprosesan pengkomputeran data yang besar kepada program kecil yang tidak terkira banyaknya melalui "awan" rangkaian, dan kemudian memproses dan memproses melalui sistem yang terdiri daripada berbilang pelayan applet untuk mendapatkan hasil dan mengembalikannya kepada pengguna. Pengkomputeran awan adalah berdasarkan prinsip harga bayar semasa anda pergi. Ringkasnya, pengkomputeran awan boleh ditakrifkan sebagai penghantaran atas permintaan sumber IT. Teknologi ini membantu perniagaan mengakses perkhidmatan teknologi seperti kuasa pengkomputeran, storan dan pangkalan data atas permintaan. Ini membantu mengurangkan perbelanjaan yang tidak perlu untuk membeli, memiliki dan menyelenggara pusat data dan pelayan fizikal.

Kecerdasan buatan ialah sains teknikal baharu yang mengkaji dan membangunkan teori, kaedah, teknologi dan sistem aplikasi untuk mensimulasikan, melanjutkan dan mengembangkan kecerdasan manusia. Kecerdasan buatan ialah sains yang sangat luas, yang terdiri daripada bidang yang berbeza, seperti pembelajaran mesin, penglihatan komputer, dll. Secara umumnya, matlamat utama penyelidikan kecerdasan buatan adalah untuk membolehkan mesin melaksanakan tugas yang biasanya memerlukan kerja kompleks manusia.

Apakah peranan yang boleh dimainkan oleh kecerdasan buatan dalam pengkomputeran awan?

Jadi, apakah peranan yang boleh dimainkan oleh kecerdasan buatan dalam pengkomputeran awan?

Bagaimanakah kecerdasan buatan meningkatkan pengkomputeran awan?

(1) Kos Lebih Rendah

Salah satu kelebihan hebat pengkomputeran awan ialah penghapusan kos yang berkaitan dengan pusat data, seperti perkakasan dan penyelenggaraan. Untuk projek AI, kos pendahuluan ini boleh menjadi terlalu tinggi, tetapi dalam pengkomputeran awan, syarikat membayar yuran bulanan dan mempunyai akses segera kepada alatan, menjadikan kos berkaitan R&D lebih mudah diurus. Selain itu, alatan AI boleh memperoleh cerapan daripada data dan melakukan analisis tanpa memerlukan campur tangan manusia.

(2) Automasi Pintar

Perusahaan memanfaatkan kuasa pengkomputeran awan dipacu AI untuk meningkatkan kecekapan, strategi dan cerapan. Kecerdasan buatan boleh mengautomasikan tugas yang kompleks dan berulang untuk meningkatkan produktiviti dan juga melakukan analisis data tanpa campur tangan manusia. Pasukan IT juga boleh menggunakan teknologi AI untuk mengurus dan memantau aliran kerja teras. Pasukan IT boleh memberi lebih tumpuan kepada operasi strategik manakala AI melaksanakan tugas biasa.

(3) Cerapan Lebih Dalam

Kecerdasan buatan boleh mengenal pasti corak dan arah aliran dalam set data yang besar. Ia menggunakan data sejarah dan membandingkannya dengan data terkini untuk membekalkan pasukan IT dengan maklumat yang lengkap, perisikan yang disokong data. Selain itu, alatan AI boleh melaksanakan analisis data dengan pantas supaya perniagaan dapat menyelesaikan pertanyaan dan isu pelanggan dengan cepat dan cekap. Pemerhatian dan cadangan berharga yang diperoleh daripada keupayaan AI membawa kepada hasil yang lebih pantas dan tepat.

Apakah peranan yang boleh dimainkan oleh kecerdasan buatan dalam pengkomputeran awan?

(4) Meningkatkan pengurusan data

Kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam pemprosesan, pengurusan dan penstrukturan data. AI boleh memudahkan pemasaran, perkhidmatan pelanggan dan pengurusan data rantaian bekalan dengan data masa nyata yang lebih dipercayai. Alat AI memudahkan pengingesan, pengubahsuaian dan pengurusan data.

(5) Tingkatkan keselamatan

Apabila perusahaan menggunakan lebih banyak aplikasi pada awan, keselamatan data pintar adalah kunci untuk memastikan keselamatan data. Pasukan IT boleh menggunakan alatan keselamatan siber dikuasakan AI untuk menjejak dan menilai trafik rangkaian. Sistem AI boleh memberi isyarat apabila sesuatu yang luar biasa dikesan. Pendekatan proaktif ini membantu mencegah sebarang pelanggaran data kritikal.

(6) Tingkatkan produktiviti

Kecerdasan buatan dan SaaS (Perisian sebagai Perkhidmatan) memberi manfaat kepada perniagaan dalam bidang perkhidmatan pelanggan, pemperibadian dan keselamatan. Gabungan ini membantu perniagaan menyediakan lebih banyak fungsi dan nilai kepada pelanggan mereka. Penyepaduan AI dan SaaS membolehkan perniagaan menjejak tingkah laku pengguna dan keperluan untuk menyediakan perkhidmatan yang lebih baik. Dengan model SaaS, bukan sahaja data dan keperluan perisian yang kompleks boleh dihoskan dengan lebih mudah, tetapi keseluruhan data diletakkan pada awan, menjadikannya lebih mudah untuk perniagaan mengakses dan menggunakannya atas permintaan.

Menurut laporan Gartner 2019, sebelum wabak itu, pasaran kecerdasan buatan dijangka berkembang pada kadar pertumbuhan tahunan kompaun sebanyak 33.2% antara 2019 dan 2027. Jumlah ini telah meningkat dengan ketara apabila lebih banyak perniagaan sedar tentang realiti dunia pasca-pandemi. Pada masa yang sama, selepas wabak itu, kebanyakan syarikat telah menggandakan transformasi digital dan memindahkan perniagaan mereka ke awan.

Ditulis pada penghujung

Secara amnya, apabila kecerdasan buatan menjadi semakin popular, kini jelas bahawa pembangunannya akan melengkapkan pembangunan pengkomputeran awan. Menggunakan kecerdasan buatan dalam awan boleh meningkatkan prestasi dan kecekapan awan serta memacu transformasi digital perusahaan. Teknologi kecerdasan buatan dalam persekitaran pengkomputeran awan ialah kunci strategik untuk menjadikan perusahaan lebih cekap, lebih strategik dan lebih berwawasan, sementara pada masa yang sama menjadikan perusahaan lebih fleksibel, lebih tangkas dan menjimatkan kos dengan mengehos data dan aplikasi dalam awan.

Walaupun pada masa ini terdapat ramalan yang berbeza untuk penggunaan kecerdasan buatan dan pengkomputeran awan dalam industri. Tetapi satu perkara yang pasti, iaitu, kerana pengkomputeran awan menjadi model pengkomputeran lalai pada masa hadapan, gabungan kecerdasan buatan dan pengkomputeran awan boleh membawa perubahan besar dalam bidang teknikal dan juga boleh memberi lebih impak kepada kerja dan kehidupan harian kita. .

Atas ialah kandungan terperinci Apakah peranan yang boleh dimainkan oleh kecerdasan buatan dalam pengkomputeran awan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Gergasi pengkomputeran awan melancarkan pertempuran undang-undang: Amazon menyaman Nokia atas pelanggaran paten Gergasi pengkomputeran awan melancarkan pertempuran undang-undang: Amazon menyaman Nokia atas pelanggaran paten Jul 31, 2024 pm 12:47 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 31 Julai, gergasi teknologi Amazon menyaman syarikat telekomunikasi Finland Nokia di mahkamah persekutuan Delaware pada hari Selasa, menuduhnya melanggar lebih daripada sedozen paten Amazon yang berkaitan dengan teknologi pengkomputeran awan. 1. Amazon menyatakan dalam tuntutan mahkamah bahawa Nokia menyalahgunakan teknologi berkaitan Perkhidmatan Pengkomputeran Awan Amazon (AWS), termasuk infrastruktur pengkomputeran awan, keselamatan dan teknologi prestasi, untuk meningkatkan produk perkhidmatan awannya sendiri. Amazon melancarkan AWS pada 2006 dan teknologi pengkomputeran awan terobosannya telah dibangunkan sejak awal 2000-an, kata aduan itu. "Amazon adalah perintis dalam pengkomputeran awan, dan kini Nokia menggunakan inovasi pengkomputeran awan yang dipatenkan Amazon tanpa kebenaran," bunyi aduan itu. Amazon meminta mahkamah untuk injunksi untuk menyekat

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

See all articles