AI & Deep Learning
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Introduction

日期: 2024 年 10 月 17 日
時間: 10:00 am – 11:00 am 台灣時間
所需時間: 1 小時

隨著 AI 的蓬勃發展，各行各業都渴望透過導入生成式 AI 來提升組織的營運效能、增進生產力及強化客戶體驗等。真正能為企業帶來價值的關鍵在於 AI 模型的最後一哩路：推論。面對日益增長的需求，如何在確保資料安全與符合規定的同時實現創新與靈活性，已成為企業的首要任務。同時企業還需要一個簡化且經濟高效的方法，以協助內部大規模的部署 AI 應用推論。

本場線上研討會我們將探討部署和擴展生成式 AI 時的關鍵因素，包含 AI 推論的關鍵作用。透過多個成功的真實案例，我們將歸納支援組織資料安全與符合規定的最佳實踐，以支援企業的創新與靈活性，解鎖大規模 AI 推論。


參與本次線上研討會您將會瞭解：

  • 生成式 AI 部署到現實中的挑戰與解決方案
  • 優化 AI 推論的關鍵因素與技術
  • NVIDIA 生成式 AI 資源與如何使用

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主講者

Eric Kang
NVIDIA 資深解決方案架構協理
Eric Kang 為 NVIDIA 資深解決方案架構經理，帶領 NVIDIA 解決方案架構 (Solutions Architecture) 團隊，負責與客戶和合作夥伴合作，為人工智慧和深度學習、專業視覺化以及高效能運算提供全球最佳的解決方案，專精於 NVIDIA 各項先進解決方案架構規劃，對於高效能運算與人工智慧和深度學習運算架構有深入的研究，並參摸與相關重要專案架構規劃。
Cliff Chiu
NVIDIA 解決方案架構師
專精於生成式 AI 與深度學習的解決方案架構師。專業領域涵蓋大規模、跨節點的大型語言模型 (LLM) 的訓練與優化。具備最先進 AI 技術的實務經驗，曾參與並指導多個企業執行生成式 AI 專案，協助半導體及製造業中的領先企業訓練大型語言模型，顯著提升模型效能與應用效益。並與各個企業與研究機構合作，導入 NVIDIA 的解決方案，全面優化其語言模型的推論速度，實現更高效的運算效能。致力於幫助企業與研究機構加速生成式 AI 的發展，推動 AI 應用的落地與創新。
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Date & Time: Wednesday, April 22, 2018