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ジェネラティブAIをマスターするための5つの無料コース

『創造的AIは、研究と応用の興奮を引き起こす速い領域です最新情報に追いつき、流れに先んじるために、以下の5つのコースをチェックしてください』

Artificial Intelligence

エクスラマV2：LLMを実行するための最速のライブラリ

ExLlamaV2は、GPTQからさらに高いパフォーマンスを引き出すために設計されたライブラリです新しいカーネルのおかげで、(超高速の)速い推論に最適化されています

「データサイエンティストの履歴書を他と差別化するために、以下の5つの簡単なことを試してみてください」

ただし、資格のある候補者によって過剰に溢れているわけではありません単一の求人に数百の候補者が応募していることがあるかもしれませんが、そのうち実際に採用されるのはほんの一握りです...

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…

データサイエンスの戦略の鬼才になる：AIビジョンリーダー、ビン・ヴァシスタ氏との対話

アナリティクス・ビディヤの画期的なシリーズLeading With Dataでデータサイエンスの変革的な世界に飛び込んでください。このシリーズからの独占インタビューでは、アナリティクス・ビディヤのCEOであるクナール・ジャインが、優れたAIリーダーであるビン・ヴァシシュタとの魅力的な対話を繰り広げます。ビンの旅の秘密を明らかにし、技術的な役割からリーダーシップへの戦略的な転換による貴重な洞察と経験を共有します。ビン・ヴァシシュタとの対話、創設者兼AIアドバイザー、V Squaredによるさあ、始めましょう！主なポイント Vin Vashishtaの非凡な旅に乗り出し、PCの設置からAI戦略の先駆者への変動を体験してください。リーダーにとっての重要な意思決定についての彼の見解を明らかにし、データサイエンスのアプリケーションの信頼性と即効性のバランスを取る方法を理解してください。業界のトレンドを爆発する前に予知するVin独自のプロセスに見入り、常に変わりゆく環境での戦略的な動きをガイドしてください。彼のスタートアップの起源に迫り、年月を経るにつれてその進化を目撃し、挑戦と勝利についての生の体験を提供します。最新テクノロジーの後発者にとっても持続的な成功の推進力となるビジネスビジョンの重要性をいかに信じているかをVinの考え方を探ってください。急速に進化する分野での前進の必要性を強調し、技術の専門家が異なる領域に進出することを推奨するVinの考えについて理解してください。データサイエンスの旅をどのように始めましたか？私は建築学に進むための教育を開始し、父の footstepsに続きました。しかし、12歳のときの初めてのプログラミングの体験は私に深い影響を与えました。仮想環境で何かを作り出す力に魅了されました。大学の1年生の間にプログラミングの授業を受け、すぐに自分の情熱だと確信しました。私の焦点は1994年から1995年ごろのプログラミングに切り替わりました。私のデータサイエンスへの道は直接のものではありませんでした。私は90年代の最初のAIブーム時に卒業しました。マイクロソフトで働いて高度なモデルを構築したいという私の大望にもかかわらず、私はより伝統的なソフトウェアエンジニアリングの役割にいました。PCの設置からウェブサイトの構築とデータベース管理まで、上り詰めてきました。最初の企業の仕事は、ソフトウェアとプラットフォームの自社設置と直接のお客様との仕事でした。この経験は重要で、ソフトウェアの約束を実現する重要性を教えてくれました。データサイエンスモデルに初めて直面した課題は何でしたか？私の最初のデータサイエンスプロジェクトは2012年で、当時は現在のようなライブラリやリソースはありませんでした。私はC、C++、Javaなどさまざまな言語でモデルを構築しました。技術の制約からすべてを最適化する必要があったためです。現在のクラウドインフラストラクチャは利用できず、大規模企業にのみデータが利用可能でした。初期のクライアントは大企業であり、2016年頃から中小企業が私にアプローチするようになりました。これらの小規模なクライアントとの仕事では、予算や時間といった現実の制約に直面しました。これは法人の世界とは異なる経験でした。技術的な役割から戦略とリーダーシップへの過渡はどのようにして行われましたか？ 2012年に解雇された後、私はすぐに副業のコンサルティングを本業に転換し、V Squaredというビジネスを立ち上げました。最初の頃はデータサイエンスよりもBI分析に近い仕事でした。分野が進化するにつれ、私は統計モデルを構築し、科学者と協力してモデルの説明性の重要性を学びました。この経験から、従来の機械学習アプローチと科学の厳密な基準とのギャップを埋めるようになりました。素早くより信頼性のある解決策が必要な場合を見極める能力を身につけました。バリューの提供と技術的厳密さのバランスを取るこの理解が、技術的な役割からリーダーシップと戦略に押し上げました。ソーシャルメディアはビジネスの成長にどのように影響しましたか？ソーシャルメディア、特にTwitterとその後LinkedInは、私のビジネスの拡大に重要な役割を果たしました。それは私の営業のトンネルを完全に変え、お問い合わせや機会の数を増やしました。経営者の視点からデータサイエンスと機械学習について議論することで、私はユニークな声を見つけました。私のブランドは常に実用主義に基づいており、日々の仕事と経験に基づいて、現場でうまくいくこと、そしてそうでないことについて議論しています。…