在初创企业和企业中采用基于深度学习的企业解决方案？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-22
硬件和软件随着AI专用硬件的兴起而融合
正如苹果公司发布的M1芯片声明所显示的那样，专用硬件正变得越来越主流，这意味着人们将比以前更加思考自己正在使用的实际硬件，包括数据科学家，特定于ML的硬件的增加可能会导致性能提高，但也为模型部署提供了另一个变量，在云和移动环境中，它将特别具有影响力，这将进一步打破传统上在硬件和软件之间存在的壁垒，而AI用例将这一潮流。
人工智能的计算能力以摩尔定律的5倍速度增长，大约每3.5个月翻一番
鉴于越来越多的基于AI引擎构建的应用程序影响着我们的日常生活-有些甚至对于整个人类至关重要（例如，对气候变化进行建模和解决），因此对于每个严重的无晶圆厂制造商来说，找到解决这种性能缩放不匹配问题的方法都是很重要的，芯片制造公司的优先列表，改变人们对摩尔定律的看法的需求将在2021年变得更加明显，趋势是谈论编写更高效的软件以实现逐年性能改进，这是一个冒险的赌注，因为从根本上来说，新算法的开发无法按计划进行，因此与传统的半导体节拍进度表不兼容，基础计算技术也必须改进，来年我们将继续看到变化和改进。
企业将继续推动其数据转换计划在蓬勃发展的在线数字经济中蓬勃发展
企业将采用极速，云敏捷性和运营分析来优化数据驱动的运营并迅速引入新的服务和应用程序，基于云原生数据结构的技术解决方案（也称为数字集成中心）将使组织能够卸载旧记录和数据库系统并与之分离，以满足其数字和分析要求，并且能够在不使用云的情况下迁移到云需要完全放弃其现有的关键任务系统，引入用于分析和BI的内存速度和规模，将推动实时报告和新数据的可视化，并使ML模型能够将更准确的实时数据用于在线服务，例如贷款批准，欺诈分析和客户360功能，AIOps还将成为重点，并将被部署为自动化和简化复杂的数据和分析操作，缩短产品上市时间并降低成本，同时程度地减少人为错误。
2020年COVID-19大流行带动了许多业务
尤其是那些在食品配送，电子商务，物流以及远程访问和协作服务方面的业务，在网站访问者激增的情况下，大幅扩展和升级了基础架构，以维持较高的应用程序性能，交付请求，销售交易，视频流等。其中许多企业发现，在保持或改善性能的同时提高应用程序吞吐量的快方法是部署分布式内存中数据网格，该网格是使用诸如计算平台构建的，可以插入在现有应用程序和基于磁盘的数据库之间切换，而无需对其进行重大修改，在RAM中缓存应用程序数据并在服务器节点的分布式群集中应用大规模并行处理来提高性能，它还提供了一条扩展容量的简单途径，因为分布式体系结构允许通过添加新节点来简单地增加群集的计算能力和RAM，IMC平台将变得更易于使用，知识渊博的IMC从业者人数将继续快速增长。这将使IMC的采用扩展到更多行业和更多公司，结果更多的企业将可以更好地利用IMC进行快速的应用程序加速，不仅是为了响应COVID的需求，而且还可以随着流行病威胁的减轻而满足新的战略和竞争需求。
物联网在企业中的采用将比以往任何时候都更加升温
鉴于大流行对业务的影响，企业将寻求新的或其他方式来提高2021年决策的速度，物联网可以在其中发挥作用，从BI的角度来看，挑战在于认识到IoT具有需要适应的不同数据模型，例如随着时间的推移而产生的性能，减少数据生产和操作之间的延迟时间将是关键，聪明的组织将意识到，他们不能仅仅为此花钱，而是需要具有战略性，以创建共享深思熟虑的见解的新数据模型。
这种流行病极大地加速了公司通过解决方案来完成其工业4.0转型的需求
这些解决方案使他们能够在运营中拥有更大的灵活性，可视性和效率，我们将看到采用解决方案以帮助满足需求的速度将加快，范围包括人工智能（包括机器学习，机器视觉和高级分析），随着经济的反弹，我们将继续看到对具有更多IT功能的基础OT基础设施的投资，以允许广泛的参与者生态系统部署这些解决方案，并将看到工业4.0在2021年的采用率显着提高。
边缘计算的爆炸式增长，由于消费者和公司对计算的提高和速度的要求
我们将继续在整个数据中心行业中看到边缘计算的增长，在努力化计算吞吐量并减少服务器空闲时间的环境中，低延迟网络至关重要，对于在2021年扩展智能工厂计划的公司，关键任务工作负载的实时可用性对于确保业务成果将是必要的，边缘计算将通过在工作进行的地方进行实时数据处理（例如，电动机，泵，发电机或其他传感器）来补充现有的云基础架构，从边缘到云实施集成分析将帮助这些企业化数字系统投资的价值，业界将继续朝着更加分散的计算环境迈进，而这一优势将为数字化转型计划带来巨大的价值，通过将边缘功能与现有的云基础架构集成，企业将不必担心后勤IT方面的考虑，而是 专注于重新思考智能机器的可能性，它可以更快地回答哪些问题？它可以解决哪些新问题？如何更好地保护运营？
创新思维推动物联网向前发展
正如苹果公司发布的M1芯片声明所显示的那样，专用硬件正变得越来越主流，这意味着人们将比以前更加思考自己正在使用的实际硬件，包括数据科学家，特定于ML的硬件的增加可能会导致性能提高，但也为模型部署提供了另一个变量，在云和移动环境中，它将特别具有影响力，这将进一步打破传统上在硬件和软件之间存在的壁垒，而AI用例将这一潮流。
人工智能的计算能力以摩尔定律的5倍速度增长，大约每3.5个月翻一番
鉴于越来越多的基于AI引擎构建的应用程序影响着我们的日常生活-有些甚至对于整个人类至关重要（例如，对气候变化进行建模和解决），因此对于每个严重的无晶圆厂制造商来说，找到解决这种性能缩放不匹配问题的方法都是很重要的，芯片制造公司的优先列表，改变人们对摩尔定律的看法的需求将在2021年变得更加明显，趋势是谈论编写更高效的软件以实现逐年性能改进，这是一个冒险的赌注，因为从根本上来说，新算法的开发无法按计划进行，因此与传统的半导体节拍进度表不兼容，基础计算技术也必须改进，来年我们将继续看到变化和改进。
企业将继续推动其数据转换计划在蓬勃发展的在线数字经济中蓬勃发展
企业将采用极速，云敏捷性和运营分析来优化数据驱动的运营并迅速引入新的服务和应用程序，基于云原生数据结构的技术解决方案（也称为数字集成中心）将使组织能够卸载旧记录和数据库系统并与之分离，以满足其数字和分析要求，并且能够在不使用云的情况下迁移到云需要完全放弃其现有的关键任务系统，引入用于分析和BI的内存速度和规模，将推动实时报告和新数据的可视化，并使ML模型能够将更准确的实时数据用于在线服务，例如贷款批准，欺诈分析和客户360功能，AIOps还将成为重点，并将被部署为自动化和简化复杂的数据和分析操作，缩短产品上市时间并降低成本，同时程度地减少人为错误。
2020年COVID-19大流行带动了许多业务
尤其是那些在食品配送，电子商务，物流以及远程访问和协作服务方面的业务，在网站访问者激增的情况下，大幅扩展和升级了基础架构，以维持较高的应用程序性能，交付请求，销售交易，视频流等。其中许多企业发现，在保持或改善性能的同时提高应用程序吞吐量的快方法是部署分布式内存中数据网格，该网格是使用诸如计算平台构建的，可以插入在现有应用程序和基于磁盘的数据库之间切换，而无需对其进行重大修改，在RAM中缓存应用程序数据并在服务器节点的分布式群集中应用大规模并行处理来提高性能，它还提供了一条扩展容量的简单途径，因为分布式体系结构允许通过添加新节点来简单地增加群集的计算能力和RAM，IMC平台将变得更易于使用，知识渊博的IMC从业者人数将继续快速增长。这将使IMC的采用扩展到更多行业和更多公司，结果更多的企业将可以更好地利用IMC进行快速的应用程序加速，不仅是为了响应COVID的需求，而且还可以随着流行病威胁的减轻而满足新的战略和竞争需求。
物联网在企业中的采用将比以往任何时候都更加升温
鉴于大流行对业务的影响，企业将寻求新的或其他方式来提高2021年决策的速度，物联网可以在其中发挥作用，从BI的角度来看，挑战在于认识到IoT具有需要适应的不同数据模型，例如随着时间的推移而产生的性能，减少数据生产和操作之间的延迟时间将是关键，聪明的组织将意识到，他们不能仅仅为此花钱，而是需要具有战略性，以创建共享深思熟虑的见解的新数据模型。
这种流行病极大地加速了公司通过解决方案来完成其工业4.0转型的需求
这些解决方案使他们能够在运营中拥有更大的灵活性，可视性和效率，我们将看到采用解决方案以帮助满足需求的速度将加快，范围包括人工智能（包括机器学习，机器视觉和高级分析），随着经济的反弹，我们将继续看到对具有更多IT功能的基础OT基础设施的投资，以允许广泛的参与者生态系统部署这些解决方案，并将看到工业4.0在2021年的采用率显着提高。
边缘计算的爆炸式增长，由于消费者和公司对计算的提高和速度的要求
我们将继续在整个数据中心行业中看到边缘计算的增长，在努力化计算吞吐量并减少服务器空闲时间的环境中，低延迟网络至关重要，对于在2021年扩展智能工厂计划的公司，关键任务工作负载的实时可用性对于确保业务成果将是必要的，边缘计算将通过在工作进行的地方进行实时数据处理（例如，电动机，泵，发电机或其他传感器）来补充现有的云基础架构，从边缘到云实施集成分析将帮助这些企业化数字系统投资的价值，业界将继续朝着更加分散的计算环境迈进，而这一优势将为数字化转型计划带来巨大的价值，通过将边缘功能与现有的云基础架构集成，企业将不必担心后勤IT方面的考虑，而是 专注于重新思考智能机器的可能性，它可以更快地回答哪些问题？它可以解决哪些新问题？如何更好地保护运营？
创新思维推动物联网向前发展
由于工程师面临芯片制造商接近物理极限的物理极限，微处理器的技术改进步伐缓慢，因此物联网和智能产品开发将取决于创意设计和周到的解决方案是，摩尔定律后产品的开发将依靠工程师和设计师的性来创造富有想象力的解决方案，以解决商业和社会问题并改善日常消费流程，而不仅仅是依靠下一代强大的芯片组。
商业联合会数据分析专业委员会
京公网安备 11010502034401号
课程体系 
试听申请 
复听申请 
在线报名 
考试大纲 
考试报名 
准考证打印 
