Nhan đề chính: Artificial Intelligence and High Performance Computing in the Cloud

Nhan đề dịch: Trí tuệ nhân tạo và điện toán hiệu suất cao trên đám mây

Tác giả: Mostapha Zbakh, Mohammed Essaaidi, Claude Tadonki, Abdellah Touhafi, Dhabaleswar K. Panda

Nhà xuất bản: Springer Cham

Năm xuất bản: 2024

Số trang: 318 tr.

Ngôn ngữ: Tiếng Anh 

ISBN : 978-3-031-78698-3

SpringerLink

Lời giới thiệu: Điện toán hiệu năng cao đã phát triển đáng kể trong hai thập kỷ qua với sự ra đời và xem xét các cấu hình đa lõi và GPU đa năng. Cùng thời điểm đó nhưng gần đây hơn, trí tuệ nhân tạo đã đạt được sự phổ biến nghiêm túc và được xem xét trong nhiều ứng dụng. AI tiên tiến, thường liên quan đến các mô hình lớn và khối lượng lớn các tập dữ liệu đào tạo, không thể được xem xét nếu không có sự hỗ trợ của cơ sở hạ tầng và kỹ thuật HPC. Điện toán đám mây là cách hợp lý nhất để tận dụng sức mạnh của các hệ thống HPC. Là tập hợp các thông tin đầu vào có giá trị từ các nhà khoa học trình độ cao, “Trí tuệ nhân tạo và điện toán hiệu năng cao trên đám mây: Sắp ra mắt” chắc chắn là một cuốn sách nên được xem xét nghiêm túc.

Từ khóa: Tin sinh học; Sinh học tính toán; Trí tuệ nhân tạo; Lý thuyết mạng nơ-ron; Lập trình tăng tốc; Điện toán đám mây; Điện toán.

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

Phần đầu

Nền tảng phân tích dữ liệu IMAGEN để phát hiện kiểu hình động vật

Một phương pháp tiếp cận theo định hướng AI ba lớp để tạo ra các chính sách bảo mật chuẩn hóa thông minh trong môi trường chăm sóc sức khỏe thông minh

CAReNet: Một kiến ​​trúc AI đầy hứa hẹn cho chế độ dữ liệu thấp kết hợp các phép tính tích chập và sự chú ý

Thiết kế phần mềm trung gian hội tụ cho HPC, AI và Big Data: Thách thức và cơ hội

Các cơ chế chính và các vấn đề mới nổi trong hệ thống nhận dạng đám mây

Tiêu thụ điện năng trong hệ thống HPC-AI

Kiến trúc tích hợp cho Đám mây và IoT với Cảm biến và Bộ truyền động Logic - Đám mây Logic IoT

Nhu cầu về HPC trong các giải pháp AI

Sự thật và vấn đề của mạng nơ-ron cho mô phỏng số

Học sâu có thể mở rộng cho Công nghiệp 4.0: Tăng tốc với Học sâu phân tán và Cân nhắc về tính bền vững của môi trường

Bộ dữ liệu đa miền để phân tích tình cảm phương ngữ Ả Rập Maroc trong mạng xã hội

Về những thách thức khi di chuyển sang kiến ​​trúc Microservices để có giải pháp đám mây tốt hơn

Phương pháp tiếp cận tính toán dữ liệu bị thiếu cho IoT bằng cách sử dụng máy học

Phương pháp tiếp cận toàn diện để nâng cao khả năng nhận dạng đối tượng trong môi trường phức tạp

Phân tích tình cảm trong các dòng tweet tiếng Ả Rập: Một nghiên cứu sử dụng kỹ thuật học máy và học sâu