Search Results ODSC West 2023

7月20日に開催される無料の生成AIサミットで見逃せないセッションが発表されました

私たちの初のジェネレーティブAIサミットは、あと2週間で開催されます私たちは、多様な専門家、学者、業界リーダーなどを一堂に集め、この画期的な技術について議論することを心待ちにしていますサミット中に参加できるいくつかのセッションをご覧ください最近の進展について...

Generative AI Summit

AIと自動化

「AIと自動化技術が優れたリターンを提供する一方で、関連するリスクを理解し最小化するために慎重に取り組む必要がある方法を学びましょう」

「2024年のデータエンジニアリング＆AI Xイノベーションサミットを発表します」

「私たちが4月にボストンで開催されるODSC Eastと共に開催される2つのイベントを発表できることは、もっと興奮しませんそれは、データエンジニアリングサミットとAi Xイノベーションサミットですこれら2つの共同開催イベントは、これらの分野を形作るトピックとトレンドにさらに深く立ち入る機会を提供しています学んでください...」

「Satya Mallickと一緒にコンピュータビジョンの問題を解決する」

Leading with Dataのこのエピソードでは、OpenCV.orgのCEOであり、Big Vision LLCの創設者でもあるSatya Mallickさんとお話しします。Satyaは、コンピュータビジョンの興味深い旅を共有し、画像処理とコンピュータビジョンの重要な違いについて強調しています。AIコンサルティングにおける透明性から戦略的成長戦略、ジェネレーティブAIの変革的な影響まで、Satyaは専門家や愛好家にとって貴重な視点を提供しています。ダイナミックなAIとデータサイエンスの分野で成功の秘密を解き明かす準備をしてください。 Spotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームでLeading with Dataのエピソードを聴くことができます。お気に入りを選んで、洞察に富んだ内容をお楽しみください！ Satya Mallickさんとの会話からの主要なインサイト画像処理とコンピュータビジョンの違いは重要です – 画像の強化だけでなく、情報を抽出することに関わっています。透明性と返金保証は、AIコンサルティングにおいて信頼性と信用性を構築することができます。戦略的パートナーシップと機会の把握は、コンサルティングビジネスの成長に不可欠です。ジェネレーティブAIは生産性を大幅に向上させ、複雑なタスクの自動化を可能にします。態度と学習意欲を求める採用は、経験豊富なプロフェッショナルと競争するよりも、より有益になる場合があります。 AI業界は大きなブレイクスルーの目前にあり、今参加する人々にとって非常に大きな機会を提供しています。 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ディスカッションのため、今後のLeading with Dataのセッションに参加しましょう！…

「2024年を定義する7つのデータサイエンス＆AIのトレンド」

約1年前のこの時期に、私は2023年にAIで大きなトレンドになると思われることについての意見記事を投稿しましたその7つのアイデアのうち、私はすべて正しかったと思います生成的AIが流行りましたし、採用と解雇も乱れました...

2024

「なぜ機械は思考できるのか」というテーマに関して

17世紀に、レネ・デカルトは比較的新しい考えを紹介しましたーCogito ergo sum（「私は考える、ゆえに私は存在する」）この簡単な形式は、西洋哲学の基礎となりました

「ファビオ・バスケスとともに、ラテンアメリカでデータサイエンスの開拓を行う」

Leading with Dataの今回の記事では、物理学者出身でコンピュータエンジニア兼データサイエンティストのFavio Vazquezに焦点を当てます。物理学修士号を持ち、宇宙論に深い関心を持つFavioは、H2O.aiに新たなビジネスを2,000,000ドル以上もたらすだけでなく、ラテンアメリカで20以上の顧客を獲得するのにも重要な役割を果たしました。物理学、計算、そしてインパクトのあるデータサイエンスの舞台の交差点において、Favioの旅路を探求し、深遠な洞察に迫ります。このエピソードのLeading with Dataは、Spotify、Google Podcasts、Appleなど、人気のあるプラットフォームで聴くことができます。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！ Favio Vazquezとの対話からの重要な洞察データサイエンスへの移行は、科学計算の背景を持つ人々にとって予期せぬものですが、報酬があります。データサイエンスのキャリアには、技術的専門知識とビジネスの勘がバランスよく求められ、実践的な経験が重視されます。生成AIはデータサイエンスの未来を変えることになりますが、機械学習の基礎は依然として重要です。データサイエンティストは競争力を維持し、革新的であるために、継続的な学習と業界のトレンドについての最新情報に優先度を置かなければなりません。 AIやデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちたディスカッションをするため、ぜひ次回のLeading with Dataセッションにご参加ください！それでは、Favio Vazquezがセッションで質問した内容と、彼がどのように回答したかを見ていきましょう！データサイエンスの旅はどのように始まりましたか？私のデータサイエンスへの旅はまったく偶然でした。私はベネズエラ出身で、宇宙論と天体物理学に深い関心を持ちながら、物理学とコンピュータエンジニアリングを追求しました。私は物理学における計算の重要性の増大を予測しましたので、プログラミングや大規模な計算問題について学ぶことになりました。実際のデータサイエンスへの初めての触れは、データ解析を行う必要があったインターンシップの中で経験しました。科学的な観点からは機械学習には馴染みがありましたが、それをビジネスに応用することは新しいテリトリーでした。この経験が私の興味を引き、データマイニングと機械学習の探求を始め、それが私のデータサイエンスキャリアの始まりとなりました。メキシコでのデータサイエンスエコシステム構築の初期の課題は何でしたか？メキシコに移住した際に、ラテンアメリカでのデータサイエンスコミュニティの構築の必要性を感じました。このビジョンを共有する他の人々と共に、カンファレンスの開催、知識の共有、地域の専門家とのつながりの形成を始めました。私たちは実質的に、ラテンアメリカでの最初のデータサイエンティストの波のための土台を築いていました。グローバルなトレンドに遅れないために、VoAGI、Towards Data…

テックの雇用削減はAI産業について何を示しているのか？

最近数ヶ月間、テクノロジー業界は大量の解雇に見舞われていますこれによって多くの労働者やテクノロジーに参入したいと考えている人々が、次にどのような道を進むべきか分からなくなっています例えば、2023年には10万人以上のテクノロジーの解雇がありましたAmazonやGoogle、Metaなどの企業は大規模な解雇を発表しました...

「データ駆動方程式発見について」という文章です

「実験を通じて検証された分析的な表現を用いて自然を説明することは、特に物理学の基礎的な引力の法則から始まる科学の成功の象徴です...」

「ラジャン・セトゥラマンと一緒にデータ分析リーダーになる」

このLeading with Dataのエピソードでは、Rajan Sethuraman、LatentView AnalyticsのCEOが、Accentureから急成長するアナリティクス企業をリードするまでの経歴について話します。彼は、LatentViewの変革における課題を強調し、生成AI、人材獲得、地理的拡大を重要視しています。Rajanは、データアナリティクスのキャリアを始める人々に対する洞察を共有しています。このLeading with Dataのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、Appleなどの一般的なプラットフォームで聴くことができます。 Rajan Sethuramanとの対話からの主な洞察アナリティクス企業は実行から戦略的提携への転換が重要であり、顧客価値の向上に不可欠です。人材獲得は技術的、数学的、ビジネススキルの組み合わせを重視し、持続的な学習の文化を育成する必要があります。生成AIはアナリティクスを革新し、個別化された効率的なソリューションの可能性を提供しています。戦略的な地理的拡大と非組織的成長は、アナリティクス企業が市場到達を広げ、能力を強化する上で重要です。データアナリティクス市場の急速な成長により、企業は新興のトレンドに適応し、隣接する機会を探求する必要があります。 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をする、今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！今度は、セッションでRanjan Sethuramanがした質問と彼の回答について見てみましょう！アナリティクスとデータサイエンスへの道のりはどのように始まりましたか？私は、Accentureで20年以上、KPMGで1年以上の経験を経て、2016年6月にLatentView Analyticsに入社しました。私がLatentViewに惹かれたのは、経営コンサルティングのバックグラウンドとデータアナリティクスへの経験を組み合わせて、人材獲得や予測モデリングを通じた分析を行う点です。このビジネスコンサルティングとアナリティクスの融合が、私をLatentViewに引きつけた要素であり、ここで複雑なビジネスの問題にデータアナリティクスを活用して取り組んでいます。…

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