随着数据的不断增长 人工智能需要处于优势的地位

2020年4月16日，英特尔和Udacity共同宣布了其面向物联网开发人员纳米学位的全新英特尔®Edge AI计划，以在深度学习和计算机视觉方面培训开发人员社区。如果您想知道AI的前进方向，现在就知道，它已经走向了边缘。边缘计算是将数据存储和直接在需要的位置计算数据的概念。预计到2023年，全球边缘计算市场将达到1.12万亿美元。

在这个新市场中，全球的开发人员确实有需求。英特尔和Udacity旨在培训100万名开发人员。

人工智能需要处于优势

在创新时代，随着数据的不断增长，确实需要在设备上放置数据存储和数据计算。隐私，安全和速度是分布式Edge模型在某些用例中可以更好地工作的最大原因。当我们都担心我们的个人数据存储在云服务器中时，如果该应用程序可以在设备上处理我们的个人数据，该怎么办。借助Edge AI，可以在设备上实现我们想要从应用程序获得的个性化功能。通过网络将数据传输到基于云的服务器中会产生延迟。在每个端点，数据传输都涉及安全风险。

尽管云计算提供了毫无疑问的规模经济性，但分布式计算模型还是由数据本身的性质所驱动。由于带宽成本或可用性，数据量将使移动变得困难或昂贵。数据速度将催化更多不受网络延迟限制的实时应用程序。各种数据将受到法规，隐私和安全性约束的约束。

在AI演进的开始，我们关注的是从统计模型到数据科学，机器学习以及构建在云上运行的算法的过渡。现在，软件工程师越来越多地发现，他们的项目自然会包含AI组件。您无需成为机器学习工程师即可了解深度学习或强化学习。

现在，物联网开发人员可能一直在旁观地从事基于功能而非数据的软件项目，他们将有机会参与AI的发展。面向物联网开发人员纳米学位的英特尔®边缘AI计划将向学生介绍英特尔®OpenVINO™工具包，该工具包允许开发人员通过与应用程序逻辑集成的高级C ++或Python推理引擎AP部署经过预训练的深度学习模型。

学生将在英特尔IoT DevCloud上工作，以在最新的英特尔硬件和软件集群上开发，测试和运行他们的工作负载。物联网开发人员不仅将学习在其应用程序中应用AI，而且还将致力于构建以数据为中心的应用程序时出现的性能和其他问题。

一直在研究基于云的AI应用程序的软件工程师，机器学习工程师，数据科学家和其他技术人员现在有了一条新的发展方向。学习开发Edge AI应用程序可以为面向更多用户驱动的AI应用程序开发提供新的视角。通过直接在设备上使用更多基于用户的个性化设置，可以从以用户为中心的角度查看业务解决方案，功能和用户数据。

对于希望参与基于AI的项目的所有开发人员而言，该计划将是有益的。