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解决传统的生产应用需求里社区做了什么原创

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近年来,AI/ML领域有了长足发展,不断有新模型和算法在各种基准数据集上取得更好的成绩,工业界应用AI/ML的积极性也水涨船高。但要把AI/ML应用到生产,单单模型和算法好是远远不够的。从实验室模型到可扩展和健壮的工业级部署,这中间存在很多繁杂又易错的环节,经常导致很多实际的困难和问题,从而阻碍了AI/ML的大规模应用。这两年,为了构建更好用的、统一的分析和AI的平台,开源社区围绕Apache Spark及周边生态系统进行了一系列的工作。在这门课程中,将会介绍近期开源社区的相关进展,包括英特尔在开源社区中的相关工作,同时也会分享英特尔在搭建Spark + AI工业级应用中的经验和真实案例。 【课程目标】 了解近期开源社区的相关进展 了解英特尔在搭建Spark + AI工业级应用中的真实案例 【适用对象】 对大数据及人工智能领域感兴趣的学生及个人开发者 【课程大纲】 解决传统的生产应用需求里社区做了什么 英特尔在新型应用的案例分享 互动答疑

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作者

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2分23秒
课程导读
8.2K
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23分1秒
解决传统的生产应用需求里社区做了什么
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12分34秒
新型应用在社区的进展和案例分享
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19分11秒
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