2021年的春天可能是近几年来舒服的一个春天了，身边一派生机盎然的景象，每个人的眼神里都流露着对这一年的进步期许！

自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要扎实的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能以及扎实的数据科学，机器学习和数据工程知识，即使这样，您也可能需要花费超过一年的学习和实践时间，才能开始将深度学习应用于现实世界中的问题，并可能找到一名深度学习工程师。

即使是经验丰富的IT专业人员，领导数字化转型也可能令人生畏。如果您是新，请使用此建议来使自己的计划步入正轨，近年来，数字化转型已在大型企业中变得越来越普遍，大流行现在也加速了跨较小领域的数字化计划。即使在通常情况下，指导数字化转型也是压力大而复杂的，大流行改变了消费者的行为方式，并产生了压力，要求他们迅速适应以保持生存能力，新更容易犯可能对企业产生负面影响的错误。

尽管人工智能已无处不在，但由于知识和意识的差距，人工智能在商业上的应用仍然受到阻碍，在大流行期间，领先的公司继续使用AI来解决紧急的业务优先事项，凭借其对内部财务优化与外部客户体验的价值扩展影响，在当前危机之前和之前，人工智能解决方案的重要性变得显而易见，如今，研究表明，超过70％的企业主认为人工智能可以改变游戏规则，但是目前只有不到十分之四的公司使用AI或计划很快使用它，人们认为重要的差距仍然很大，活跃于该领域，我发现组织内部对AI有五个普遍的误解或误解。

数据，无处不在的数据，但是放到哪里呢？以下是五种当前和潜在的快速高容量存储方法的摘要，随着企业继续存储由人员，企业，车辆以及几乎无穷无尽的其他来源生成的大量信息，许多人都在想，他们可以在何处访问，安全，安全和经济地存储所有数据。

随着公司从大流行中恢复过来，在整个组织范围内扩展AI功能可以带来保持竞争力所需的敏捷性和速度，人们对人工智能具有推动大流行后恢复能力的业务抱有很高的期望，这是理所当然的，研究公司IDC预测，未来四年全球AI支出将翻一番，到2024年将增长到1100亿元以上，成功扩展AI的公司将获得近3倍的投资回报率和30％的溢价关键的财务评估指标。