Изучение ИИ на периферии | Периферийные вычисления меняют будущее | Будущее интеллектуальных устр...

Описание: 🌟 Окунитесь в передовой мир Edge AI вместе с нами! 🌟

В этом захватывающем видео мы отправимся в путешествие по миру Edge AI, где границы искусственного интеллекта встречаются с гранью вычислительных инноваций. 🚀

🔍 Вы можете спросить, что же такое Edge AI? Присоединяйтесь к нам, и мы развенчаем мифы об этой революционной технологии и объясним, как она переносит мощь ИИ непосредственно на периферийные устройства наших сетей. От смартфонов до устройств Интернета вещей, Edge AI обеспечивает обработку и анализ данных в режиме реального времени без необходимости постоянного подключения к облаку.

💡 Откройте для себя множество приложений и преимуществ, которые Edge AI предлагает в различных отраслях. От улучшения медицинской диагностики до оптимизации беспилотных автомобилей — возможности безграничны.

🔬 Углубитесь в технические аспекты, изучая тонкости архитектуры Edge AI и ее влияние на конфиденциальность, безопасность и масштабируемость.

🎥 Благодаря содержательным интервью, реальным примерам и экспертному анализу, это видео станет вашим лучшим руководством по пониманию преобразующего потенциала Edge AI.

🚀 Присоединяйтесь к революции и будьте впереди в динамичном мире искусственного интеллекта и периферийных вычислений. Нажмите кнопку «Подписаться» и не забудьте включить уведомления, чтобы быть в курсе последних инноваций Edge AI! 💡✨

#edgeai, #искусственныйинтеллект, #периферийныевычисления, #инновации, #технологии, #airevolution, #futuretech,
Источники:

Название: Искусственный интеллект в эпоху Интернета вещей: обзор аппаратного и программного обеспечения периферийного ИИ
Авторы: [Туомо Сипола, Янне Алатало, Теро Кокконен, Мика Рантонен]
Конференция: 31-я конференция Ассоциации открытых инноваций (FRUCT) 2022 г.
Дата: апрель 2022 г.
DOI: 10.23919/FRUCT54823.2022.9770931
Лицензия: CC BY-ND

Картхика, Р. А. (2024). Прогресс и инновации в области искусственного интеллекта и машинного обучения. ResearchGate.

Гадзама, В. А., Габи, Д., Аргунгу, М. С. и Суру, Х. У. (2024). Использование моделей машинного и глубокого обучения для выявления депрессии в социальных сетях: систематический обзор литературы. Персонализированная медицина в психиатрии, Elsevier.