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『Python NumbaとCUDA Cを使用したバッチK-Means』

データ分析のワークロードを並列化することは、特に特定のユースケースに対して効率的な既製の実装がない場合、困難な作業になるかもしれませんこのチュートリアルでは、私が案内します...

「InVideoレビュー：2023年11月の最高のAIビデオジェネレーター？」

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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？…

なぜハイプが重要なのか：AIについて現実的な考え方が必要

ELIZAはChatGPTにいくつかの類似点を持つ初期のチャットボットでしたなぜこの興奮が重要なのでしょうか？船を発明すると、船難も起こります

「DIRFAは、オーディオクリップをリアルなデジタル顔に変換する」

人工知能とマルチメディアコミュニケーションの進歩の中で、シンガポールの南洋理工大学（NTU Singapore）の研究チームが画期的なコンピュータプログラム、「DIRFA（多様でありながらリアルな顔面アニメーション）」を公開しましたこのAIベースのブレイクスルーは、単純な音声クリップと静止した顔の写真をリアルな3Dに変換する驚くべき能力を示しています

Artificial Intelligence

Amazon Transcribeは、100以上の言語に対応する新しいスピーチ基礎モデル搭載のASRシステムを発表しました

アマゾン・トランスクライブは、完全に管理された自動音声認識（ASR）サービスであり、アプリケーションに音声からテキストへの機能を追加することが簡単になります本日、私たちは次世代の数十億パラメータ音声基礎モデル駆動のシステムを発表し、自動音声認識を100以上の言語に拡張することをうれしく思いますこの記事では、いくつかの話題について説明します