ラーニング センターエンタープライズ AI 配信とセキュリティ

AI インフラストラクチャ学習リソース

AI ワークロードのスケーラビリティと効率性に対する需要が高まる中、組織では大規模な AI データ セットを処理するためにデータ処理を高速化し、セキュリティを強化する最適化されたデータ センター ソリューションを必要としています。 経験豊富なプロフェッショナルでも、始めたばかりでも、当社の厳選された学習リソースは、GPU のパワーを活用して AIapplicationsを拡張する方法に関する貴重な洞察と実践的な知識を提供します。

AIapplicationアーキテクチャ

高速化された AI パフォーマンスとスケーラビリティを備えた堅牢な人工知能applicationsを構築および展開するためのベスト プラクティスと設計原則について説明します。

AI 推論

クラウド全体とオンプレミスのデータセンターでディープラーニングのトレーニングと推論を活用します。 リアルタイムの意思決定と効率的なパフォーマンスを実現する AI モデルの導入に関するリソースについて詳しく調べます。

エッジ AI

エッジ AI は、人工知能の導入における革新的な変化を表しており、アルゴリズムが集中型データセンターに依存するのではなく、ソースに近い場所で、遅延を減らしてデータを処理できるようにします。 GPU またはエッジ最適化モデルを活用することで AI タスクを高速化できるため、エッジ AI はスマート シティ、ヘルスケア、産業用 IoT、通信などのさまざまなエコシステムにわたるリアルタイム自動化に最適です。 ただし、エッジでの AI ワークロードの展開には、データ セキュリティの確保、電力と冷却の効率的な管理、スケーラビリティの維持などの課題もあります。 エッジに AI ワークロードを展開することの多面的な利点と課題を探ります。

AI と ML ワークロードのスケーリング

増大するデータと計算の需要に対応するために、生成 AI と機械学習のワークロードを効率的に拡張および自動化するための戦略とツールを見つけます。 トレーニング データのスループットを最適化する方法を学びます。

AI ファクトリー

組織がapplicationエコシステムのあらゆる側面に AI モデルを組み込むにつれて、AI ファクトリーは、高性能なトレーニングと推論に必要なストレージ、ネットワーク、コンピューティングのインフラストラクチャを提供します。 AI ファクトリーの概念と、それが企業における AI モデルの作成と展開をどのように効率化するかを理解します。

AI データ管理

AI モデル開発用のデータを効果的に管理、保存、準備し、コンテキスト認識型 AI モデル推論用に統合するための方法論とテクノロジーについて詳しく説明します。

AI 業界のトレンド

AI インフラストラクチャの状況は、人工知能の進歩とそれがあらゆるアプリやエコシステムに統合される方法によって急速に進化しています。 以下は、企業に影響を与える最新の AI トレンドとイノベーションに関する F5 の見解です。