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Migliori Software di Reti Neurali Artificiali - Pagina 3

Tian Lin
TL
Ricercato e scritto da Tian Lin

Le reti neurali artificiali (ANN) sono modelli computazionali progettati per imitare le reti neurali presenti nel cervello umano. Si adattano a nuove informazioni e imparano a prendere decisioni basate su di esse, teoricamente rispecchiando i processi decisionali umani. Le ANN sono ampiamente utilizzate in vari settori, tra cui sanità, finanza, automotive e tecnologia, per automatizzare compiti complessi, migliorare il processo decisionale e aumentare l'efficienza operativa.

Le ANN richiedono un pool di dati come base per l'apprendimento. Più dati hanno, più connessioni possono stabilire. Questo, a sua volta, migliora le loro capacità di apprendimento. Man mano che le ANN apprendono, possono fornire costantemente output accurati allineati con soluzioni definite dall'utente. Le aziende utilizzano le ANN per analisi predittive, rilevamento di anomalie, analisi del comportamento dei clienti e altro ancora.

Un sottoinsieme delle ANN sono le reti neurali profonde (DNN). Sono caratterizzate da più livelli nascosti tra i livelli di input e output. Queste reti sono essenziali per costruire applicazioni intelligenti con funzionalità di deep learning come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il riconoscimento vocale. Le DNN sono particolarmente utili in applicazioni che richiedono alta precisione e la capacità di apprendere modelli complessi da grandi set di dati.

Le ANN costituiscono la base per vari algoritmi di deep learning, inclusi ma non limitati a riconoscimento delle immagini, NLP, riconoscimento vocale, sistemi autonomi, motori di raccomandazione e modelli generativi. Ad esempio, nella sanità, le ANN aiutano nella diagnosi delle malattie dalle immagini mediche, mentre nella finanza, sono utilizzate per il rilevamento delle frodi e la gestione del rischio.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Reti Neurali Artificiali, un prodotto deve:

Fornire una rete basata su unità neurali interconnesse per abilitare capacità di apprendimento Offrire una base per algoritmi di apprendimento più profondi, comprese le DNN con più livelli nascosti Collegarsi a fonti di dati per alimentare la rete neurale con informazioni Supportare i processi di addestramento, test e valutazione del modello Integrare con altri strumenti e framework di machine learning (ML) e AI Abilitare la scalabilità per gestire grandi set di dati e calcoli complessi Includere documentazione e risorse di supporto per gli utenti
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Il miglior Software di Reti Neurali Artificiali a colpo d'occhio

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    MLKit è un framework di machine learning scritto in Swift che include algoritmi di apprendimento automatico che trattano il tema della regressione per fornire agli sviluppatori un toolkit per creare p

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MLKit è un framework di machine learning scritto in Swift che include algoritmi di apprendimento automatico che trattano il tema della regressione per fornire agli sviluppatori un toolkit per creare p

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    BrainCore è un framework di rete neurale scritto in Swift che utilizza Metal, il che lo rende veloce.

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BrainCore è un framework di rete neurale scritto in Swift che utilizza Metal, il che lo rende veloce.

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    Neurolab è una libreria di reti neurali semplice e potente per Python che contiene reti neurali di base, algoritmi di addestramento e un framework flessibile per creare ed esplorare altri tipi di reti

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Neurolab è una libreria di reti neurali semplice e potente per Python che contiene reti neurali di base, algoritmi di addestramento e un framework flessibile per creare ed esplorare altri tipi di reti

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    ONNX è un formato aperto creato per rappresentare modelli di machine learning. ONNX definisce un insieme comune di operatori - i blocchi costitutivi dei modelli di machine learning e deep learning - e

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ONNX è un formato aperto creato per rappresentare modelli di machine learning. ONNX definisce un insieme comune di operatori - i blocchi costitutivi dei modelli di machine learning e deep learning - e

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    RustNN è una libreria di reti neurali feedforward che genera reti neurali artificiali multi-strato completamente connesse, addestrate tramite retropropagazione.

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RustNN è una libreria di reti neurali feedforward che genera reti neurali artificiali multi-strato completamente connesse, addestrate tramite retropropagazione.

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    SwiftLearner è una libreria di machine learning in Scala che è più facile da seguire rispetto alle librerie ottimizzate, ed è più facile da modificare utilizzando tipi Java semplici e avendo poche o n

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SwiftLearner è una libreria di machine learning in Scala che è più facile da seguire rispetto alle librerie ottimizzate, ed è più facile da modificare utilizzando tipi Java semplici e avendo poche o n

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    Ultralytics è un attore di spicco nel campo dell'AI visiva, specializzato in soluzioni avanzate di visione artificiale attraverso i suoi innovativi modelli YOLO (You Only Look Once). Progettata per as

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  • Pro e Contro di Ultralytics
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    Pro e contro sono compilati dai feedback delle recensioni e raggruppati in temi per fornire un riassunto delle recensioni degli utenti facile da comprendere.
    Pro
    Deployment Ease
    2
    Ease of Use
    2
    Efficiency
    2
    AI Technology
    1
    Automation
    1
    Contro
    Poor Documentation
    2
    AI Limitations
    1
    Confusing Documentation
    1
    Deployment Issues
    1
    Insufficient Learning Resources
    1
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    10.0
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    9.2
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    Ultralytics
    Sito web dell'azienda
    Anno di Fondazione
    2022
    Sede centrale
    5001 Judicial Way Frederick, MD 21703, USA
    Twitter
    @ultralytics
    6,898 follower su Twitter
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Ultralytics è un attore di spicco nel campo dell'AI visiva, specializzato in soluzioni avanzate di visione artificiale attraverso i suoi innovativi modelli YOLO (You Only Look Once). Progettata per as

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Pro
Deployment Ease
2
Ease of Use
2
Efficiency
2
AI Technology
1
Automation
1
Contro
Poor Documentation
2
AI Limitations
1
Confusing Documentation
1
Deployment Issues
1
Insufficient Learning Resources
1
Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di Ultralytics che prevedono la soddisfazione degli utenti
10.0
Facilità d'uso
Media: 8.1
9.2
Qualità del supporto
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Ultralytics
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2022
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    AForge.MachineLearning è uno spazio dei nomi che contiene interfacce e classi per diversi algoritmi di apprendimento automatico.

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    6.7
    Facilità d'uso
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    Media: 8.0
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    Accord.NET
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AForge.MachineLearning è uno spazio dei nomi che contiene interfacce e classi per diversi algoritmi di apprendimento automatico.

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  • 50% Enterprise
  • 50% Mid-Market
Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di AForge.NET che prevedono la soddisfazione degli utenti
6.7
Facilità d'uso
Media: 8.1
7.5
Qualità del supporto
Media: 8.0
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Accord.NET
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    RIVOLUZIONARE L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE AL MARGINE

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  • Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di BrainChip che prevedono la soddisfazione degli utenti
    8.3
    Facilità d'uso
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    8.3
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  • Dettagli del venditore
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    BrainChip
    Anno di Fondazione
    2013
    Sede centrale
    Laguna Hills, US
    Pagina LinkedIn®
    www.linkedin.com
    66 dipendenti su LinkedIn®
    Proprietà
    ASX: BRN
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RIVOLUZIONARE L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE AL MARGINE

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  • 100% Enterprise
Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di BrainChip che prevedono la soddisfazione degli utenti
8.3
Facilità d'uso
Media: 8.1
8.3
Qualità del supporto
Media: 8.0
Dettagli del venditore
Venditore
BrainChip
Anno di Fondazione
2013
Sede centrale
Laguna Hills, US
Pagina LinkedIn®
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ASX: BRN
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  • Panoramica
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    Nano Dimension (Nasdaq: NNDM) è un fornitore di macchine intelligenti per la fabbricazione di Elettronica Prodotte Additivamente (AME). Sottoassiemi elettronici ed elettromeccanici ad alta fedeltà son

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    • 100% Enterprise
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    5.0
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Nano Dimension (Nasdaq: NNDM) è un fornitore di macchine intelligenti per la fabbricazione di Elettronica Prodotte Additivamente (AME). Sottoassiemi elettronici ed elettromeccanici ad alta fedeltà son

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  • 100% Enterprise
  • 100% Piccola impresa
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5.0
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Media: 8.1
6.7
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DeepCube
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    Deep Java Library è un framework Java open-source, di alto livello e indipendente dal motore, per l'apprendimento profondo. Progettato per fornire un'esperienza di sviluppo Java nativa, DJL consente a

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    Segmento di mercato
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    Espandi/Comprimi Soddisfazione dell'utente
  • Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di Deep Java Library (DJL) che prevedono la soddisfazione degli utenti
    8.3
    Facilità d'uso
    Media: 8.1
    8.3
    Qualità del supporto
    Media: 8.0
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    Anno di Fondazione
    2006
    Sede centrale
    Seattle, WA
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    @awscloud
    2,218,743 follower su Twitter
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    www.linkedin.com
    152,002 dipendenti su LinkedIn®
    Proprietà
    NASDAQ: AMZN
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Deep Java Library è un framework Java open-source, di alto livello e indipendente dal motore, per l'apprendimento profondo. Progettato per fornire un'esperienza di sviluppo Java nativa, DJL consente a

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Segmento di mercato
  • 100% Enterprise
Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di Deep Java Library (DJL) che prevedono la soddisfazione degli utenti
8.3
Facilità d'uso
Media: 8.1
8.3
Qualità del supporto
Media: 8.0
Dettagli del venditore
Anno di Fondazione
2006
Sede centrale
Seattle, WA
Twitter
@awscloud
2,218,743 follower su Twitter
Pagina LinkedIn®
www.linkedin.com
152,002 dipendenti su LinkedIn®
Proprietà
NASDAQ: AMZN
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    Segmento di mercato
    • 100% Piccola impresa
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  • Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di Exafunction che prevedono la soddisfazione degli utenti
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    10.0
    Qualità del supporto
    Media: 8.0
  • Dettagli del venditore
    Espandi/Comprimi Dettagli del venditore
  • Dettagli del venditore
    Venditore
    Exafunction
    Anno di Fondazione
    2021
    Sede centrale
    Mountain View, US
    Pagina LinkedIn®
    www.linkedin.com
    1 dipendenti su LinkedIn®
Descrizione del prodotto
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Exafunction ottimizza il tuo carico di lavoro di inferenza del deep learning, offrendo fino a un miglioramento di 10 volte nell'utilizzo delle risorse e nei costi. Concentrati sulla costruzione della

Utenti
Nessuna informazione disponibile
Settori
Nessuna informazione disponibile
Segmento di mercato
  • 100% Piccola impresa
Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di Exafunction che prevedono la soddisfazione degli utenti
6.7
Facilità d'uso
Media: 8.1
10.0
Qualità del supporto
Media: 8.0
Dettagli del venditore
Venditore
Exafunction
Anno di Fondazione
2021
Sede centrale
Mountain View, US
Pagina LinkedIn®
www.linkedin.com
1 dipendenti su LinkedIn®
  • Panoramica
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  • Descrizione del prodotto
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    Horovod è un framework di addestramento distribuito per l'apprendimento profondo per TensorFlow, Keras, PyTorch e Apache MXNet. Horovod è stato originariamente sviluppato da Uber per rendere l'apprend

    Utenti
    Nessuna informazione disponibile
    Settori
    Nessuna informazione disponibile
    Segmento di mercato
    • 100% Piccola impresa
  • Soddisfazione dell'utente
    Espandi/Comprimi Soddisfazione dell'utente
  • Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di Horovod che prevedono la soddisfazione degli utenti
    5.0
    Facilità d'uso
    Media: 8.1
    5.0
    Qualità del supporto
    Media: 8.0
  • Dettagli del venditore
    Espandi/Comprimi Dettagli del venditore
  • Dettagli del venditore
    Anno di Fondazione
    2015
    Sede centrale
    San Francisco, CA
    Twitter
    @hyperledger
    280 follower su Twitter
    Pagina LinkedIn®
    www.linkedin.com
    93 dipendenti su LinkedIn®
Descrizione del prodotto
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Horovod è un framework di addestramento distribuito per l'apprendimento profondo per TensorFlow, Keras, PyTorch e Apache MXNet. Horovod è stato originariamente sviluppato da Uber per rendere l'apprend

Utenti
Nessuna informazione disponibile
Settori
Nessuna informazione disponibile
Segmento di mercato
  • 100% Piccola impresa
Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di Horovod che prevedono la soddisfazione degli utenti
5.0
Facilità d'uso
Media: 8.1
5.0
Qualità del supporto
Media: 8.0
Dettagli del venditore
Anno di Fondazione
2015
Sede centrale
San Francisco, CA
Twitter
@hyperledger
280 follower su Twitter
Pagina LinkedIn®
www.linkedin.com
93 dipendenti su LinkedIn®
(1)3.5 su 5
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  • Panoramica
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    MindsDB è una soluzione di dati AI che consente a esseri umani, AI, agenti e applicazioni di interrogare i dati in linguaggio naturale e SQL, ottenendo risposte altamente accurate da fonti e tipi di d

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    Nessuna informazione disponibile
    Settori
    Nessuna informazione disponibile
    Segmento di mercato
    • 100% Mid-Market
  • Pro e contro
    Espandi/Comprimi Pro e contro
  • Pro e Contro di MindsDB
    Come vengono determinate?Informazioni
    Pro e contro sono compilati dai feedback delle recensioni e raggruppati in temi per fornire un riassunto delle recensioni degli utenti facile da comprendere.
    Pro
    Coding Ease
    1
    Ease of Use
    1
    Machine Learning
    1
    Powerful
    1
    Predictive Modeling
    1
    Contro
    Learning Curve
    1
    Limited Customization
    1
    Required Knowledge
    1
  • Soddisfazione dell'utente
    Espandi/Comprimi Soddisfazione dell'utente
  • Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di MindsDB che prevedono la soddisfazione degli utenti
    8.3
    Facilità d'uso
    Media: 8.1
    5.0
    Qualità del supporto
    Media: 8.0
  • Dettagli del venditore
    Espandi/Comprimi Dettagli del venditore
  • Dettagli del venditore
    Venditore
    MindsDB
    Anno di Fondazione
    2017
    Sede centrale
    Berkeley, US
    Twitter
    @MindsDB
    78,290 follower su Twitter
    Pagina LinkedIn®
    www.linkedin.com
    47 dipendenti su LinkedIn®
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MindsDB è una soluzione di dati AI che consente a esseri umani, AI, agenti e applicazioni di interrogare i dati in linguaggio naturale e SQL, ottenendo risposte altamente accurate da fonti e tipi di d

Utenti
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Settori
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Segmento di mercato
  • 100% Mid-Market
Pro e Contro di MindsDB
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Pro e contro sono compilati dai feedback delle recensioni e raggruppati in temi per fornire un riassunto delle recensioni degli utenti facile da comprendere.
Pro
Coding Ease
1
Ease of Use
1
Machine Learning
1
Powerful
1
Predictive Modeling
1
Contro
Learning Curve
1
Limited Customization
1
Required Knowledge
1
Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di MindsDB che prevedono la soddisfazione degli utenti
8.3
Facilità d'uso
Media: 8.1
5.0
Qualità del supporto
Media: 8.0
Dettagli del venditore
Venditore
MindsDB
Anno di Fondazione
2017
Sede centrale
Berkeley, US
Twitter
@MindsDB
78,290 follower su Twitter
Pagina LinkedIn®
www.linkedin.com
47 dipendenti su LinkedIn®
(1)5.0 su 5
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    Zebra di Mipsology è il motore di calcolo ideale per l'inferenza delle reti neurali nel Deep Learning. Zebra sostituisce o integra senza problemi CPU/GPU, permettendo a qualsiasi rete neurale di calco

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    Nessuna informazione disponibile
    Settori
    Nessuna informazione disponibile
    Segmento di mercato
    • 100% Piccola impresa
  • Soddisfazione dell'utente
    Espandi/Comprimi Soddisfazione dell'utente
  • Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di Mipsology che prevedono la soddisfazione degli utenti
    10.0
    Facilità d'uso
    Media: 8.1
    8.3
    Qualità del supporto
    Media: 8.0
  • Dettagli del venditore
    Espandi/Comprimi Dettagli del venditore
  • Dettagli del venditore
    Venditore
    AMD
    Anno di Fondazione
    1969
    Sede centrale
    Santa Clara, California
    Pagina LinkedIn®
    www.linkedin.com
    48,759 dipendenti su LinkedIn®
    Proprietà
    NASDAQ: AMD
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Zebra di Mipsology è il motore di calcolo ideale per l'inferenza delle reti neurali nel Deep Learning. Zebra sostituisce o integra senza problemi CPU/GPU, permettendo a qualsiasi rete neurale di calco

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Settori
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Segmento di mercato
  • 100% Piccola impresa
Valutazioni delle caratteristiche e dell'usabilità di Mipsology che prevedono la soddisfazione degli utenti
10.0
Facilità d'uso
Media: 8.1
8.3
Qualità del supporto
Media: 8.0
Dettagli del venditore
Venditore
AMD
Anno di Fondazione
1969
Sede centrale
Santa Clara, California
Pagina LinkedIn®
www.linkedin.com
48,759 dipendenti su LinkedIn®
Proprietà
NASDAQ: AMD