Search Results ODSC West 2023

「AIがあなたの問題を解決できるでしょうか？」

「AIの能力を製品やサービスに組み込むことを目指す製品企業では、AIに詳しくない人々をAIの流れに乗せるという課題が常に存在します誰もが…」

「仕事の未来を形作る：メタのアーピット・アガルワールからの洞察」

COVID-19パンデミックは職場を変革し、リモートワークが持続的な標準となっています。このLeading with Dataのエピソードでは、MetaのArpit Agarwalが、未来の仕事にはバーチャルリアリティが関与し、対面での経験と同じような遠隔協業が可能になることを説明しています。Arpitは自身の旅からの洞察を共有し、製品開発の初期段階での分析の課題や重要な瞬間を強調しています。このエピソードのLeading with DataはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームで聴くことができます。お気に入りのプラットフォームを選んで、洞察に富んだコンテンツをお楽しみください！ Arpit Agarwalとの対話からの重要な洞察将来の仕事は、遠隔協業のためのバーチャルリアリティにかかっている。データサイエンスチームの立ち上げは、イノベーションとビジネスへの影響を促進する。製品開発の早い段階では、内部テストとフィードバックを使用して品質に重点を置くデータサイエンス。データサイエンスの採用には、技術力、問題解決能力、強い人柄が必要。データサイエンスのキャリア成長には、広範な探求後の専門的な専門知識が求められる。 AIとデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！さて、Arpit Agarwalがキャリアの旅と業界経験について回答した質問を見てみましょう。 COVID-19パンデミックは私たちの働き方にどのような変化をもたらしましたか？パンデミックは私たちの働き方の基盤を根本的に変えました。私たちはオフィス中心の環境から、新たな現実としてリモートワークを受け入れるようになりました。オフィスへの復帰方針を導入しても、多くの労働力は引き続きリモートで働くことになるでしょう。課題は、生産性を維持し、かつてオフィス内で構築されたつながりを促進することにあります。現在のツールでは、対面での経験を再現するのには限界があります。そこでMetaのビジョンが活躍します。私たちは、仮想空間内で一緒に働いている感覚を提供する製品の開発に取り組んでいます。お互いのボディランゲージを理解し、効果的に協力することができます。大学からデータサイエンスのリーダーになるまでの旅を教えていただけますか？私の旅はBITS…

LMQL — 言語モデル用のSQL

「SQLについて聞いたことがあるか、あるいはスキルを習得したことがあるはずですSQL（Structured Query Language）はデータベースデータの操作に広く利用される宣言型言語です年次のStackOverflow調査によると...」

ドクター・スワティ・ジャインとともにアナリティクスの力を解き放つ

このLeading with Data エピソードでは、経験豊かなリーダーであるDr. Swati Jainと一緒に、分析の風景を探求します。Dr. Jainは20年以上の経験を誇るベテランであり、データサイエンスの常に進化する世界における貴重な洞察を提供します。彼女のキャリア、リーダーシップの哲学、および業界の未来を形作る新興トレンドについてさらに詳しく知るために読み続けてください。このLeading with DataのエピソードはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームでご視聴いただけます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Dr. Swati Jainとの会話からの重要な洞察知的好奇心が成功するデータサイエンスのキャリアを後押しする。適応性と持続的な学習は、さまざまなデータサイエンスの領域を航海するために重要。データサイエンスのリーダーは、問題を深く理解し、情熱的なチームとの協力、そしてソリューションの簡素化によって優れた結果を出す。 COVID後の体系的なアプローチは、データインフラの構築を優先し、重要な業界トレンドとなっている。生成型AIの間近の主流化は、産業全体でさまざまな応用を約束している。データサイエンスや生成型AIのキャリアに進出する人にとっては、持続的な学習とテクノロジーの最新情報が不可欠。コーディングはただの一面であり、データサイエンスのキャリアには、ドメインの専門知識やプロジェクト管理など、広範なスキルセットが求められる。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションにご参加ください！さて、Dr. Swati Jainの重要なAIに関する質問に対する回答を見てみましょう！どのようにしてデータ分析のキャリアをスタートさせましたか？…

アレクサ・ゴルディッチとともにAIキャリアを築く

In this episode of Leading with Data, we have Aleksa Gordić with us. He is a self-taught enthusiast who transitioned from electrical engineering to…

「アニマ・アナンドクマールとともにAIを使用した科学の探求」

アニマ・アナンドクマールと一緒にAIと科学的なブレークスルーの世界への魅惑的な旅に参加しましょう。この魅力的なポッドキャストでは、カリフォルニア工科大学の尊敬されるブレン教授であり、NVIDIAのAI研究のシニアディレクターであるアナンドクマールは、AIの考え方の基礎、その異分野への影響、そして画期的なテンソルメソッドについての洞察を共有しています。天候の課題に取り組むことから科学におけるAIの役割まで、彼女はAIの影響の複雑な景色を簡略化します。アナンドクマールの専門知識が科学的探求のAIの未来を形作る方法を探ってみましょう。 Leading with Dataのこのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、およびAppleなどの名だたるプラットフォームで利用できます。興味深いコンテンツに関わるためにお好みのプラットフォームを選択できます。アニマ・アナンドクマールとの対話から得られた重要な洞察言語モデルの進歩にもかかわらず、アルゴリズム思考はAIの進化において重要です。アニマ・アナンドクマールの異分野のバックグラウンドは、彼女のAI研究へのアプローチに大きな影響を与えています。アナンドクマールの博士課程中に開発されたテンソルメソッドは、教師なし学習において計算効率が高く、幅広い応用があります。 AIと数値計算の交差点は急速に進化しており、さまざまな科学的領域で大きなポテンシャルを持っています。 My Dojoや類似のベンチマークは、AIがオープンな環境で学習し意思決定するための舞台を設定します。将来の研究者が有意義な貢献をするためには、AIと機械学習の基礎知識が必要です。気候モデリングや量子化学など、一部の最も要求の厳しい科学的問題は、現在の計算能力に制限されています。異分野の協力は、AIを用いた複雑な科学的課題に取り組むために重要です。次回のLeading with Dataセッションに参加し、AIとデータサイエンスのリーダーたちとの洞察に満ちた議論に身を投じましょう！さて、アニマ・アナンドクマールからの質問と彼女の回答について見てみましょう。アルゴリズム思考はAIの未来をどのように形作るのでしょうか？アルゴリズム思考とは、手順のフレーミングと、それぞれの手順が他の手順よりも効率的かどうかを決定することです。言語モデルがコーディングにおいて向上しても、アルゴリズム思考は依然として重要です。私たちはそれらをガイドし続けるからです。アセンブリ言語から高レベルの言語への移行に伴い、私たちはより高レベルな抽象化へと進んでいます。現在の課題は、エラーの発生しやすいAIツールを効果的に示すことと、それらをより堅牢にするための研究を行うことです。データサイエンスへの興味を掻き立てた幼少期からの洞察を共有していただけますか？私は学びと探求を奨励してくれた家族で育つという幸運を持っていました。私の母は私たちのコミュニティで最初のエンジニアの一人であり、祖父は数学の教師でした。彼らは私に性別差別なく数学と科学への愛を植え付けました。私の両親の小規模な工場では、自動車部品の製造におけるコードの物理的な影響を目の当たりにしました。この実践的な学びと異分野の考え方は、貴重なものでした。なぜ博士課程中にネットワークセンサーとテンソルに特化することになったのですか？…

サンディープ・シンと組んでGen AIの次の大きなトレンドを探る

このLeading with Dataセッションでは、Beans.aiのHead of Applied AIであるSandeep Singhの第一手の経験が披露されています。彼は総合的なワークショップから生成AIエンジニアの形成、コンピュータビジョンと自然言語処理（NLP）の組み合わせの変革的なポテンシャルまで、自身の旅からの洞察を共有しています。この会話は、AIが抱えるエキサイティングな未来を明らかにします。 Sandeep Singhとの会話からの重要な洞察インドのAIエコシステムは、ベイエリアの研究に焦点を当てたAIの景色とは異なり、迅速な採用と製品化に特異な立場にあります。 Data Hack Summitのワークショップは、生成AIエンジニアへの変換のための稀なエンドツーエンドの体験を提供します。コンピュータビジョンとNLPの融合は、アクセシビリティとデジタルコンテンツのインタラクションの分野でAIの次のブレークスルーです。プロジェクトを一貫して構築し、学習プロセスを文書化することは、AI初心者にとって重要であり、理論よりも実践的な経験が強調されます。エンタープライズソフトウェアにおけるAIの将来は、コードの記述から抽象的な概念の定義へとシフトする可能性があり、主要なプログラミング言語として英語が使用されるかもしれません。 Leading with Dataセッションに参加し、AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論に没頭しましょう！では、Sandeep Singhに対して行われた質問と彼の回答を見てみましょう。バンガロールでのData Hack Summitの体験はいかがでしたか？…

AIとハリウッドのストライキ – つながりは何ですか？

最近のハリウッドのストライキはクリエイティブワーカーに強い印象を与えました人々が置き換えられることなく、AIと人間の労働力がシームレスに融合することを求める革命です作家や俳優たちは、スタジオにおける倫理的でないAIの雇用によって給与が危ぶまれています彼らは責任ある協力について生産的な対話を望んでいますこの論説は重要な先例を提供します[…]

算術推論問題のための即座のエンジニアリング

大規模言語モデル（LLM）は、言語の理解と生成の能力において、学術研究者と業界の専門家の両方からますます注目を集めていますその理由は…

「Jepson Taylorと共に未来のAIを解き放つ」

Leading With Dataのこのエピソードでは、NYUのCo-lead AI Masterclassであり、Dataikuの元Chief AI StrategistであるJepson Taylorと対話しました。TaylorはAIの未来について洞察に富んだインサイトを共有し、化学工学からAIの起業、成功したスタートアップの買収、生成AIの台頭までの重要な瞬間について語ります。さあ、ダイブしましょう！ Jepson Taylorとの対話の重要な洞察生成AIは、問題解決とイノベーションのアプローチに革命をもたらし、AGIへの道を開く鍵を握っています。従来のプログラミングからAIへの移行には、技術への情熱と起業家精神を持つ覚悟が求められます。ストーリーテリングは、AIの専門家にとって重要なスキルであり、複雑なアイデアを幹部やステークホルダーに効果的に伝えることができます。 AIの未来は生成アルゴリズムを取り入れ、AIシステムが自律的にコードを書き換えて強化することで、より効率的かつパワフルなアプリケーションが可能になります。 AIスタートアップの成功は、適切な人材を採用することにかかっており、各機能を熟知し、会社を前進させることができるベテランのプロフェッショナルを重視しています。次のセクションでは、Leading with DataのセッションでJepson Taylorに対して行われた質問をまとめています。化学工学からAIの起業への旅はどのように始まりましたか？私は化学工学を学んでいた時にプログラミングをあまり行いませんでしたが、2つの並行した道がそれを変えました。まず、学校にいる間にeコマース会社を立ち上げ、それがウェブプログラミングの基盤となりました。次に、数値解析の授業で魅力的な教師によって遺伝的アルゴリズムとシミュレーテッドアニーリングに触れました。これがプログラミングへの情熱を引き起こしました。特に、高性能コンピューティングやコンピュータビジョンなど、コンピュータがあなたのために働くことができる領域においてです。私のエンジニアリングプロジェクトは常にプログラミングの拡張を持っており、私は化学工学のインターンシップで衛星画像処理を行ったために一度手を叩かれたこともあります！化学工学からAIへの移行中、どのような重要な瞬間がありましたか？最初は医学部に行ってMD-PhDを追求し、医学研究とプログラミングを組み合わせるつもりでした。しかし、プログラミングとコンピュータビジョンに魅了され、AIで医療以上の大きな影響を与えることができることに気付きました。ディープラーニングの前では、コンピュータビジョンはより芸術的な要素があり、労働集約型のヒューリスティックが必要でした。ディープラーニングはそれを変え、複雑なルールを構築する必要がなくなりました。…

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