ICT Media
Intel'in bilgisayarla görme modellerini çok daha kısa sürede ve daha az veriyle oluşturan AI yazılım platformu Intel Geti'nin ABD ve Avrupa'daki ilk distribütörü TD SYNNEX oldu.
TD SYNNEX bu yılın başlarında “Destination AI” programını başarılı bir şekilde başlatmasının ardından, görüntüleri ve videoları analiz etmek ve anlamak için yapay zekâ kullanan yeni bir çözüm olan Intel Geti yazılım platformunu sunarak yapay zekâ imkânlarını ve eğitim yeteneklerini daha da genişletecek. TD SYNNEX, platformun ABD ve Avrupa'daki ilk distribütörü olarak hizmet verecek.
TD SYNNEX'in yakın tarihli Teknolojinin Yönü raporunda, AI/ML çözümleri sunan iş ortaklarının sayısının küresel çapta yüzde 625 oranında arttığı ve Kuzey Amerika'da iş ortaklarının önümüzdeki aylarda işe almak istedikleri adaylarda aradıkları en önemli teknoloji becerisinin AI/ML olduğu bilgisi de paylaşılmıştı.
TD SYNNEX Kuzey Amerika Veri, Yapay Zekâ ve IoT Çözümleri Başkan Yardımcısı Lisa McGarvey yaptığı açıklamada, “Kurumsal ve bağımsız yazılım tedarikçilerinden oluşan iş ortaklarımız yapay zekâ çözümlerini içeren hizmetlerini artırıyor ve bu hızlı büyümeyi desteklemek ve sıklıkla karşılaştıkları zorlukların üstesinden gelmek için destek ve eğitim araçları arıyorlar. Bu yapay zekâ platformu, bu süreçte kritik bir rol oynuyor. Destination AI programımızın bir parçası olan Intel Geti platformuyla iş ortaklarımıza sunduğumuz güçlü yapay zekâ araçlarına, imkânlarına ve hizmetlerine yenilikçi bir çözüm daha ekliyoruz.” dedi.
Kurumsal düzeyde Intel Geti platformu, bilgisayarlı görmenin iş değeri getirebileceği herhangi bir sektörde algılama, sınıflandırma, segmentasyon ve anormallik tabanlı görevlere yönelik görüntü modelleri oluşturmak için kullanılıyor. Eğitilen modeller, CPU veya GPU üreticisinden bağımsız olarak tüm modern donanım platformlarında çıkarımda bulunmak üzere kullanılabiliyor. Kullanımı kolaylaştırmak için modeller, “Intel Distribution of OpenVINO Toolkit” için otomatik olarak optimize edilebiliyor, böylelikle Intel mimarilerinde gelişmiş performansla çıkarımlar yapılabiliyor.
