Databricks Lakehouse Platform ذخیره سازی داده مقرون به صرفه را با یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ترکیب می کند و در AWS، Azure و GCP در دسترس است. آیا می تواند یک جایگزین مقرون به صرفه برای نیازهای انبار داده شما باشد؟
جستجوی معماری عصبی وعده می دهد که روند یافتن معماری شبکه های عصبی را تسریع می بخشد که مدل های خوبی برای یک مجموعه داده مشخص به دست می دهد.
مایکروسافت در تلاش است تا مدل‌های یادگیری ماشین منبع باز را به برنامه‌ها و سرویس‌های Azure بیاورد.
Semantic Kernel SDK مایکروسافت مدیریت پیام‌های پیچیده و دریافت نتایج متمرکز از مدل‌های زبان بزرگ مانند GPT را آسان‌تر می‌کند.
PaLM API به شما امکان می‌دهد تا مدل زبان بزرگ PalM 2 Google را مستقیماً از برنامه خود ضربه بزنید. بیایید با نوشتن کدی برای ایجاد یک پست وبلاگ، از جمله کد HTML، شروع کنیم.
CUDA انویدیا یک پلتفرم محاسبات موازی و مدل برنامه‌نویسی با هدف عمومی است که با بهره‌گیری از قدرت پردازش موازی پردازنده‌های گرافیکی، یادگیری عمیق و سایر برنامه‌های محاسباتی فشرده را تسریع می‌کند.
پایگاه داده های برداری و جستجو چیز جدیدی نیستند، اما برداری برای هوش مصنوعی مولد و کار با LLM ضروری است. در اینجا چیزی است که شما باید بدانید.
هوش مصنوعی در ظاهر به قوانین نگاه می کند – و بسیاری در صنعت از آنچه می بینند عصبی هستند.
Google Answers به مردم گفته است که برای شارژ مارماهی ها و تامین انرژی گلف استریم باتری ها را به اقیانوس بیاندازند. سپس بینگ آن را برداشت. بعدش چی؟
بهترین راه برای درک شبکه های عصبی این است که برای خودتان یکی بسازید. بیایید با ایجاد و آموزش یک شبکه عصبی در جاوا شروع کنیم.
Vertex AI ادغام پلت فرم AI/ML Google Cloud و خدمات AutoML را بسیار بهبود می بخشد و یک API یکپارچه جدید را با قابلیت های مدل سازی بسیار خوب ترکیب می کند.
موفقیت یا شکست ابتکارات هوش مصنوعی بیشتر به افراد مربوط می شود تا فناوری. اگر می خواهید هوش مصنوعی را به گونه ای عملی کنید که نتایج کسب و کار را بهبود بخشد، باید از این ۶ اشتباه اجتناب کنید.
Amazon Textract، Azure Form Recognizer و Google Document AI می توانند اسناد بدون ساختار شما را تجزیه کنند و اطلاعات ساختاریافته ای را برای انواع موارد استفاده از تحول دیجیتال تولید کنند.
با عرضه سخت‌افزار توسعه‌دهنده Arm، ویندوز آماده است تا آینده‌ای با هوش مصنوعی مبتنی بر NPU را پذیرا باشد.
هیچ کدی با هوش مصنوعی در یک دستگاه لبه هوشمند آماده برای استقرار مطابقت ندارد.
ابزار بهینه‌سازی منبع باز و آگاه به سخت‌افزار مایکروسافت برای مدل‌های ONNX بخش مهمی از زنجیره ابزار توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی آن است.
پلتفرم‌های پذیرش دیجیتال الگوهای استفاده از برنامه‌ها و رفتارهای کاربر را یاد می‌گیرند و کارگران را در فرآیندهای کسب‌وکار به‌طور هم‌زمان راهنمایی می‌کنند و وظایف را به صورت خودکار ارائه می‌دهند. آنها می توانند به همه ما کمک کنند تا بیشترین بهره را از هوش مصنوعی ببریم.
هدف Mojo این است که استفاده از پایتون آسان باشد، اما به اندازه Rust قدرتمند و سریع باشد. در اینجا اولین نگاهی به جدیدترین رقیب پایتون داریم.
ابزار جدید مایکروسافت استفاده از GPU خود را برای کار با پلتفرم‌های معروف یادگیری ماشینی ممکن می‌سازد.
کوانتیزاسیون مدل شکاف بین محدودیت‌های محاسباتی دستگاه‌های لبه و تقاضا برای مدل‌های بسیار دقیق و برنامه‌های هوشمند بی‌درنگ را پر می‌کند.
