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深度學習元件庫加持 AI機器視覺大步向前

文‧黃繼寬 發布日期:2017/04/13

人工智慧(AI)以往需要非常龐大的運算量才能實現,因此必須在雲端資料中心由伺服器執行。但隨著AI走向專用化,加上開發工具跟環境漸趨成熟,以及半導體元件技術的效能不斷精進,現在已有部分AI應用可直接內建在各類終端裝置上,或採取某種混合架構。

人工智慧以往需要非常龐大的運算量才能實現,因此必須在雲端資料中心由伺服器執行。但隨著人工智慧走向專用化,加上開發工具跟環境漸趨成熟,以及半導體元件技術的效能不斷精進,現在已有部分人工智慧應用可直接內建在各類終端裝置上,或採取某種混合架構。

人工智慧(AI)從雲端伺服器走向網路邊緣,直接內建到各類物聯網(IoT)裝置,已經成為擋不住的發展趨勢。不過,由於這個趨勢才剛開始成形,因此絕大多數的人工智慧應用開發都得從零開始,即便是具備相當規模跟資源的團隊,都顯得有些吃力,規模較小的開發團隊,則普遍面臨開發進度緩慢的挑戰。

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