【免費試用】Scan和NVIDIA的AI解決方案，從概念到實施一站式解決！

目錄

1. AI對企業成長的重要性 🧠💼 1.1. 什麼是AI 1.2. AI如何促進企業成長
2. 開始AI之旅的第一步 🚀 2.1. 與AI團隊進行溝通 2.2. 推薦適合的解決方案
3. 資料科學工作站的介紹 💻📊 3.1. 什麼是資料科學工作站 3.2. 資料科學工作站的作用
4. NGC與NVIDIA的合作 🌐🚀 4.1. 什麼是NGC 4.2. NGC和資料科學工作站的關係
5. 選擇Scan作為解決方案供應商的原因 🏆💪 5.1. Scan和NVIDIA的合作背景 5.2. Scan團隊的專業能力
6. 資料科學工作站的使用者及應用案例 🔬📈 6.1. 誰會使用資料科學工作站 6.2. 資料科學工作站的應用案例
7. 如何從入門到深入應用 📚📊 7.1. 不同層級的資料科學工作站 7.2. 如何輕鬆升級系統
8. AI旅程中的考量因素 🤔🔎 8.1. 可擴展的運算能力 8.2. 可擴展的存儲解決方案
9. 探索Scan和NVIDIA的AI解決方案 🌟🔬 9.1. 探索Proof of Concept環境 9.2. 測試和驗證適合您的解決方案

AI對企業成長的重要性 🧠💼

在企業日益採用人工智能以及了解其在業務增長中的重要性之際，首要問題是如何開始這一旅程。今天，在工作室裡，我們有幸邀請了來自Scan AIT的Dan Parker，他將回答這個問題。感謝您這次前來，非常感謝。

1.1 什麼是AI

人工智能(AI)是模擬人類智能的電腦系統。它通過利用大數據和機器學習等技術，從而執行複雜的任務和決策。

1.2 AI如何促進企業成長

AI在企業中起著關鍵的作用，可以改善業務流程、提高效率、降低成本，並提供更好的客戶體驗。透過AI的技術，企業可以進一步了解客戶需求，優化產品和服務，並在市場中取得競爭優勢。

開始AI之旅的第一步 🚀

那麼，我們應該從哪裡開始呢？通常，您可以通過一個電話來與我們的AI團隊取得聯繫。我們將討論您的具體目標和最終目標，然後為您推薦相應的解決方案。對於初學者來說，您可以考慮開始使用資料科學工作站。

2.1 與AI團隊進行溝通

與我們的AI團隊進行溝通對於確定您的需求和目標非常重要。我們將通過專業的咨詢來了解您希望達到的目標，並為您提供最適合的解決方案。

2.2 推薦適合的解決方案

根據您的需求和目標，我們將為您推薦一個適合的解決方案。對於初學者來說，資料科學工作站可能是一個很好的起點。它提供了一個專業的GPU，並使用了NGC軟件堆棧，以滿足大多數AI工作負載的需求。

資料科學工作站的介紹 💻📊

接下來，讓我們來了解一下資料科學工作站的基本概念。

3.1 什麼是資料科學工作站

資料科學工作站是一種基於專業GPU和NGC軟件堆棧的nvidia認證產品。它是大多數AI工作負載的起始點，用於開發階段，並與有限的數據集一起工作。

3.2 資料科學工作站的作用

資料科學工作站通常與開發階段的AI工作負載密切相關。它允許數據科學家使用有限的數據集，通過調整權重等技術來開發精確的模型。

了解了資料科學工作站的基本概念後，接下來我們將探討NGC和NVIDIA的合作關係。

NGC與NVIDIA的合作 🌐🚀

NGC是NVIDIA的GPU雲端平台，它是免費提供的資源，由NVIDIA開發。它包含了各種容器和預先構建的模型，可以在專業的工作站或專業的GPU上使用。

4.1 什麼是NGC

NGC是NVIDIA的GPU雲平台，它提供了一系列容器和預先構建的模型，可用於專業工作站或專業GPU上。通過使用NGC，您可以輕鬆地利用這些先進的工具和資源，加速您的AI開發。

4.2 NGC和資料科學工作站的關係

資料科學工作站與NGC緊密合作，共同提供一個完整的開發環境。資料科學工作站作為開發階段的起始點，通過NGC軟件堆棧，為數據科學家提供了豐富的工具和資源。

現在，讓我們回到Scan作為解決方案供應商的話題，探討為什麼選擇Scan作為您的合作夥伴。

選擇Scan作為解決方案供應商的原因 🏆💪

Scan和NVIDIA的合作已有30多年的歷史，Scan是NVIDIA的重要合作夥伴之一。他們在英國和歐洲都是領先者，在GPU加速計算方面位居第一。

5.1 Scan和NVIDIA的合作背景

Scan和NVIDIA的合作可以追溯到30多年前。Scan是NVIDIA的重要合作夥伴，在GPU加速計算領域擁有領先的地位。他們一直以來都致力於為客戶提供最先進的硬體和解決方案。

5.2 Scan團隊的專業能力

Scan團隊擁有豐富的經驗和專業知識，包括解決方案工程師、解決方案架構師、Linux工程師以及經過認證的NVIDIA安裝工程師。他們擁有完整的資源，可以幫助客戶從理念到實施，提供全方位的支持。

現在讓我們看看誰會使用資料科學工作站以及使用案例。

資料科學工作站的使用者及應用案例 🔬📈

資料科學工作站通常是公司開始AI之旅的第一步，它適用於具有有限數據集的數據科學家，他們希望在該數據上試驗不同的模型建立方法。

6.1 誰會使用資料科學工作站

資料科學工作站主要由初學者使用，他們通常擁有一個經過驗證的數據集，並希望探索不同的模型建立方法。

6.2 資料科學工作站的應用案例

我們有許多客戶已經購買了資料科學工作站，並利用它們來進行對象異常檢測、計算機視覺等不同的應用。此外，近期由於COVID-19，這些工作站也被廣泛應用於疫情監測和預防等方面。

現在，您可以在我們的YouTube頻道上找到資料科學工作站的購買指南，詳細了解我們提供的完整範圍和需要考慮的事項。

那麼，在進一步深入使用之前，讓我們先來了解一下不同層級的資料科學工作站。

不同層級的資料科學工作站 💻📊

資料科學工作站有多個不同的層級，根據需求的不同，可以選擇合適的工作站進行開發和測試。

7.1 起始層級的資料科學工作站

起始層級的資料科學工作站配備單個RTX 6000 GPU。這個層級的工作站非常適合初學者，可以在一個有限的數據集上進行多種不同的模型測試。

7.2 較高層級的資料科學工作站

較高層級的資料科學工作站配備了雙GV 100 GPU。這個層級的工作站提供了更高的精度和混合精度，提供更強大的計算能力和優化的性能。

那麼，當您需要升級系統時，是否能夠輕鬆實現呢？

升級資料科學工作站的便利性 🚀💡

在開始時選擇入門級別的資料科學工作站，確保您在需要時可以輕鬆升級系統，是一個很重要的問題。

8.1 使用NGC進行輕鬆升級

使用NGC的軟件堆棧，您可以輕鬆地將工作轉移到更高級別的硬體，如DGX A100，並擁有更大的計算能力和更好的性能。

8.2 循環運用資料的價值

利用資料科學工作站可以不斷循環的推動模型的改進。您可以從推斷階段得到有限的數據集，然後將其再次用於開發新的模型。

那麼，在開始您的AI之旅之前，有哪些考慮因素是重要的呢？

AI旅程中的考量因素 🤔🔎

在著手AI之旅時，有一些關鍵考慮因素是必不可少的。

9.1 可擴展的運算能力

在AI開發過程中，您可能需要應對不斷增長的數據集和複雜的計算需求。因此，選擇具有可擴展運算能力的硬體解決方案是很重要的。

9.2 可擴展的存儲解決方案

儲存是AI開發中另一個關鍵考慮因素。選擇一個具有可擴展存儲解決方案的硬體，可以確保您不會出現存儲容量不足的情況。

現在，讓我們一起來探索Scan和NVIDIA的AI解決方案。

探索Scan和NVIDIA的AI解決方案 🌟🔬

我們提供一個全面的Proof of Concept環境，讓您在投資之前先進行測試。

9.1 探索Proof of Concept環境

我們擁有一個完整的Proof of Concept環境，您可以在這個環境中測試資料科學工作站，並確定它是否適合您的需求。如果需要，我們還可以提供更高級別的硬體，如DGX A100。

9.2 測試和驗證適合您的解決方案

我們擁有豐富的合作夥伴生態系統，可以為您提供可擴展的計算、互聯解決方案和存儲解決方案。此外，我們還擁有NVIDIA授權的深度學習學院(DLI)教師，為初學者提供相關課程。

感謝Dan的詳細介紹，如果您準備開始與Scan和NVIDIA的AI之旅或者對我們的團隊有任何問題，請立即與我們聯繫。您也可以查看我們的購買指南，我們將在下方提供相關連結。

購買指南連結