Вебинар Разработка и развертывание корпоративных приложений никогда не бывает «легкой». Но разработка и развертывание корпоративных приложений AI по-прежнему непросто.
Слишком многим проектам не удается перейти от эксперимента к развертыванию, во многом из-за того, что разработчики ИИ не могут в полной мере использовать платформы и конвейеры, которые основные бизнес-разработчики все чаще принимают как должное.
Но что, если разработка искусственного интеллекта и машинного обучения могла бы происходить в том же «месте», что и остальная часть разработки вашего предприятия, при этом предоставляя вам доступ ко всему спектру инструментов и фреймворков, на которые вы полагаетесь?
Что ж, с дебютом Red Hat OpenShift Data Science это возможно, и вы можете узнать больше, настроившись на предстоящий веб-семинар «Создание оптимизированной платформы для корпоративного ИИ», который состоится 16 декабря в 9:00 по тихоокеанскому времени / в 12:00 по восточному времени / в 17:00 по Гринвичу.
К Николь Хемсот из Next Platform присоединятся менеджер по маркетингу продуктов Red Hat для служб облачных данных Уилл МакГрат и главный архитектор Red Hat OpenShift Data Science Карл Эклунд, а также инженер-консультант Intel по технологиям ИИ Рэйчел Оберман и продукт OpenVINO. менеджер, Райан Лони.
Они обсудят, почему так много экспериментов с ИИ обречены на провал, задолго до того, как разработчики приблизятся к развертыванию в производственной среде.
Но они также объяснят, как Red Hat OpenShift Data Science предоставляет платформу, которая позволяет специалистам по ИИ использовать предпочитаемые ими инструменты и фреймворки, будучи уверенными в том, что их можно развернуть в производственной среде в больших масштабах.
И они обсудят, как Intel OpenVINO и OneAPI AI Kit могут ускорить дальнейшую разработку, помочь оптимизировать модели, ускорить развертывание и открыть мир аппаратных платформ.
Присоединение к этому разговору – аналогичный ускоренный процесс. Просто зайдите сюда и зарегистрируйтесь, и мы позаботимся о том, чтобы вам напомнили о сегодняшнем дне. Никто не говорит, что переход от эксперимента к выполнению не будет проблемой, но после этого сеанса вы поймете, что это не непреодолимая задача.
