У нас вы можете посмотреть бесплатно Как GTT создает сетевые решения и услуги безопасности для эпохи искусственного интеллекта или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Хотите стать гостем? Напишите нам по адресу admin@evankirstel.com (https://www.buzzsprout.com/twilio/tex...) Искусственный интеллект сейчас повсюду, но самая сложная задача — превратить десятки пилотных проектов в надежные системы, которые действительно управляют бизнесом. Мы поговорили с Томом, старшим вице-президентом по управлению продуктами в GTT, чтобы разобраться, что меняется, когда предприятия переходят от «тестирования ИИ» к развертыванию агентного ИИ в масштабе тысяч площадок, пользователей и приложений. Мы начнем с того, как GTT рассматривает сети и безопасность как услугу, и почему обещание состоит не только в пропускной способности или артикуле продукта, но и в более простом пользовательском интерфейсе, который помогает клиентам подключаться, обеспечивать безопасность и упрощать процессы. Том объясняет платформу Envision и то, как она охватывает периферию, основную IP-магистраль и публичное облако, чтобы команды могли обеспечивать стабильное подключение, SD-WAN и безопасность, готовясь к новым рабочим нагрузкам ИИ, которые все чаще требуют вычислительных ресурсов ближе к локальным узлам. Затем мы переходим к практическим аспектам, необходимым для агентного ИИ: готовность данных, надежный контекст и API, позволяющие агентам действовать безопасно без постоянной проверки человеком. Мы обсуждаем фреймворки и разовые развертывания, почему зависимость от поставщика более рискованна в быстро меняющемся цикле ИИ, и как подход «фабрики ИИ» привносит производственную дисциплину в конвейеры данных, оркестрацию, проверку, развертывание и непрерывное совершенствование. Мы также делимся реальными внутренними примерами, включая агента обработки платежей, который помогает сопоставлять платежи со счетами-фактурами в условиях сложных реальных вариаций, а также то, как инфраструктура GPU поддерживает оперативный интеллект и проактивное обнаружение проблем в сети. Если вас интересует корпоративный ИИ, SASE и SSE, граничные вычисления и создание масштабируемой агентной архитектуры, эта беседа создана для вас. Подпишитесь, поделитесь с коллегой и оставьте отзыв: какая часть вашей базы ИИ нуждается в наибольшей доработке прямо сейчас? Поддержите шоу (https://www.buzzsprout.com/2228835/su...) Подробнее на https://linktr.ee/EvanKirstel