2023年にフォローすべきトップ10のAIインフルエンサー

'2023年のトップ10 AIインフルエンサー'

イントロダクション

先端技術と驚くべき可能性によって駆動される世界で、AIの絶えず進化する領域に遅れをとらないことは、スリリングで不可欠なものです。2023年という有望な年に足を踏み入れると、最も影響力のあるビジョナリーなAIの草分けたちの心の中を巡るエキサイティングな旅に出る時がきました。準備を整えて、2023年にフォローすべきAIのトップ10インフルエンサーと出会う準備をしましょう。彼らはAIの景色を形作り、可能性の限界を押し広げている前衛的な思想家や創造者です。

画期的な研究から魅惑的な洞察まで、これらのAIインフルエンサーは、人工知能のエキサイティングな世界を照らす指針となる存在です。仮想のノートパッドを手に取り、シートベルトを締めてください。なぜなら、私たちは時代を超えてAIの未来を再定義するビジョンを明らかにするための、最も優れたAIの脳の探求に乗り出すからです。2023年以降のAIの未来を再定義するビジョンを明らかにするための、最も優れたAIの脳の探求に乗り出すからです。

しかし、このトップ10リストに飛び込む前に、私たちはあなたに素晴らしい機会をご紹介したいと思います。データサイエンスとAI愛好家の皆さんに、大いに期待されるDataHack Summit 2023への独占的な招待状をお届けします。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターで開催されます。このイベントは、実践的な学習、貴重な業界の洞察、抜群のネットワーキングの機会が満載で、楽しい時間を過ごせること間違いありません。DataHack Summit 2023の詳細については、こちらでご確認ください。データ革命に参加してください。

AIインフルエンサーの定義

AIインフルエンサーとは、その専門知識、思想リーダーシップ、貢献を通じて、人工知能（AI）の分野で認識と影響力を得た個人のことです。彼らはAIコミュニティと積極的に関わり、ソーシャルメディアプラットフォームを活用しています。

• マイクロソフトの研究者がKOSMOS-2を紹介：視覚世界に根付くことができるマルチモーダルな大規模言語モデル
• コンピュータビジョンシステムは、画像認識と生成を結びつけたものです
• 希望、恐怖、そしてAI：AIツールに対する消費者の態度に関する最新の調査結果

AIインフルエンサーは単一のソーシャルメディアプラットフォームに限定されるものではありません。Instagramに加えて、彼らはTwitter、YouTube、LinkedIn、ブログなど、さまざまなプラットフォームで強力な存在感を持っており、AIに関連する洞察、研究結果、業界のトレンド、思考を刺激するコンテンツを共有しています。これらのインフルエンサーは多くのフォロワーを持ち、自身の観衆と関わりながら、ディスカッションを促進し、ガイダンスを提供し、AI分野での革新を促し、インスピレーションを与えています。ハッカソンの開催からライブコーディングセッションの実施まで、これらのインフルエンサーは自身の専門知識を披露し、大きな人気と視聴数を獲得しています。彼らのインタラクティブなセッションとイベントは、価値ある学習の機会を提供し、AIのスキルを向上させ、最新の進歩に遅れずにいることを奨励しています。

人工知能の分野におけるAIインフルエンサーの重要性

人工知能の分野におけるAIインフルエンサーの重要性は過小評価できません。彼らはいくつかの側面で重要な役割を果たしています：

知識の普及

AIインフルエンサーは、広範な観衆に対して知識、洞察、業界の最新情報を普及させます。彼らは複雑なAIの概念を簡単に説明し、AIの専門家志望者、愛好家、一般の人々にもアクセスしやすくします。

トレンドセッターや意見リーダー

AIインフルエンサーは、最新のAIのトレンド、ブレークスルー、技術の最前線に常に接しています。彼らの意見と推奨事項は重要であり、AIの研究、応用、業界の実践に影響を与えることができます。

ネットワーキングとコラボレーション

AIインフルエンサーは、AIコミュニティ内でのネットワーキングとコラボレーションの場を提供します。彼らはプロフェッショナル、研究者、組織をつなぎ、革新を促進し、AI技術の開発を推進する協力的な環境を育成します。

フォローすべきトップAIインフルエンサー

1. Andrew Ng

Twitterで210万人以上のフォロワーを持つAndrew Ngは、AIコミュニティで著名な人物です。彼はオンライン学習プラットフォームのCourseraと、AIに特化した教育プラットフォームであるdeeplearning.aiを共同設立しました。また、Baidu Inc.のChief Scientistでもあり、”Google Brain”プロジェクトを立ち上げ、大規模な深層学習アルゴリズムを開発しました。最近では、音声認識やコンピュータビジョンなど、深層学習とその応用に取り組んでおり、自律走行を含む研究を行っています。

ソース：Wikipedia

2. スダライ・ラージクマール

スダライ・ラージクマールは、AIと機械学習コミュニティで著名な人物です。彼はLinkedInで6万人以上のフォロワーを持ち、データサイエンス競技の人気プラットフォームであるKaggleでも多くのフォロワーを持っています。スダライ・ラージクマールは、どのブランドや企業とも関係がありません。彼は積極的に様々なKaggleの競技に参加し、コードのリポジトリやディスカッションを通じて自身の専門知識を共有しています。

ソース：LinkedIn

3. フェイ・フェイ・リー

フェイ・フェイ・リーはTwitterで12万8千人以上のフォロワーを持ち、スタンフォード大学人間中心の人工知能研究所（HAI）の共同ディレクターです。彼女はコンピュータビジョンと画像認識の研究に重要な貢献をしています。彼女はHAI年次カンファレンスの開催にも関与しており、AIの学際的な側面に焦点を当てています。

ソース：Wikipedia

4. アビシェク・タクール

アビシェク・タクールは、著名なAI実践者兼教育者です。彼はLinkedInを含むさまざまなプラットフォームで12万5千人以上のフォロワーを持っています。彼はオンラインコース、チュートリアル、YouTubeやKaggleでの出版を通じて自身の知識と専門知識を積極的に共有しています。

ソース：VoAGI

5. デミス・ハサビス

デミス・ハサビスはTwitterで12万8千人以上のフォロワーを持ち、AI研究企業であるDeepMindの共同創設者兼CEOです。DeepMindは、囲碁の古代ゲームで人間の世界チャンピオンに勝利したAlphaGoプログラムを開発するなど、AIの画期的な進展を達成しています。DeepMindは特定の年次イベントを主催していませんが、デミスは頻繁に会議やイベントに参加し、DeepMindの研究とAIの進展に関する洞察を共有しています。

ソース：Wikipedia

6. アリー・ミラー

LinkedInで774,211人のフォロワーを持つ彼女は、AmazonのスタートアップおよびベンチャーキャピタルのAIビジネス開発の米国責任者であり、AI企業の成長を推進しています。彼女は2019年にForbesとAI Summitから「AIイノベーター・オブ・ザ・イヤー」に選ばれ、業界で高い評価を受けています。彼女はアメリカ科学振興協会（AAAS）とAdvancing Women in Product（1万人のメンバー組織）のアンバサダーを務めています。特筆すべきは、アリーが全国のイノベーションコンテストで3回優勝し、優れた才能と専門知識を示していることです。

ソース：Twitter

7. フランソワ・ショレ

フランソワ・ショレはTwitterで24万9千人以上のフォロワーを持ち、Googleの研究科学者です。彼は人気のある深層学習ライブラリであるKerasの作成者として広く認識されています。フランソワはソーシャルメディアや自身の書籍「Pythonによるディープラーニング」を通じて深層学習の洞察と専門知識を積極的に共有しています。彼は特定の年次イベントを主催していませんが、フランソワはAIのカンファレンスやワークショップに参加し、さまざまなプラットフォームで貴重なコンテンツを共有しています。

ソース：Wikipedia

8. ファビオ・モイオリ

ファビオ・モイオリはLinkedInで115,246人のフォロワーを持ち、現在はマイクロソフトのコンサルティングおよびサービス部門の責任者として活動しており、多様な産業や市場でのイノベーションを推進することに20年以上の経験を持っています。マイクロソフトでの役職に就く前は、キャップジェミニのBU Telecom＆Mediaの副社長兼責任者のポジションを務めていました。さらに、彼はマッキンゼーのアソシエイトとして、エリクソンのアカウントおよびデリバリーマネージャーとしても働いていました。ファビオの専門知識は、シンギュラリティ大学、ハーバードBR、MIPポリテクニコ・ディ・ミラノ、ルイスなどの名門機関で教員として貢献してきました。さらに、彼はイタリア4ブロックチェーンの取締役としても活動しており、リキッドデモクラシーの概念を探求するという特別な興味を持っています。

出典: LinkedIn

9. カレン・ハオ

カレン・ハオはTwitterで106,000人以上のフォロワーを持ち、AIおよびテクノロジージャーナリストです。彼女は現在、MITテクノロジーレビューのAI記者として活動し、AIの最新の進展とその社会的な影響について取り上げています。カレンは倫理的な考慮事項や新興のAIアプリケーションを含む、AI関連のトピックについての詳細な分析と報道を提供しています。彼女は年次イベントを主催していませんが、洞察に富んだ記事や報道を通じてAIコミュニティと関わり続けています。

出典: karenhao.com

10. ティムニット・ゲブル

ティムニット・ゲブルはLinkedInで59,697人のフォロワーを持ち、アメリカの有名なテクノロジーおよびコンサルティング会社であるブーズ・アレン・ハミルトンの主任データサイエンティストおよびアドバイザーのポジションに就いています。ティムニットはNASAのハッブル宇宙望遠鏡を含むさまざまなプロジェクトに重要な貢献をしており、その専門知識と関与が評価されています。彼は機械学習、データマイニング、データ分析、X-Informatics（ディスカバリーインフォマティクス、サイエンスインフォマティクスなど）、Computational-X（計算科学など）、Astroinformatics（天文学のデータサイエンス）、Observational Astronomy（地上および宇宙ベースの観測天文学）、Computational Astrophysicsなど、複数の分野でコンサルタントおよび教育者として活動しています。彼の広範な知識と経験は、これらの領域での貴重な情報源となっています。

出典: Wikipedia

洞察と専門知識

人工知能の急速な進化の中で、最新のトレンド、研究、洞察について最新情報を把握することは重要です。以下に、AIのインフルエンサーがカバーするトピックとAIコミュニティへの貢献を示します：

AIインフルエンサーがカバーするトピック

AIインフルエンサーは人工知能のさまざまなトピックをカバーしています。AIインフルエンサーが得意とする分野やトピックには以下があります：

• 機械学習とディープラーニング： AIインフルエンサーは、さまざまな機械学習とディープラーニングの技術、アルゴリズム、アプリケーションについての洞察を提供します。彼らはニューラルネットワーク、強化学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、データサイエンスなどについて議論します。
• AI倫理と責任あるAI： 多くのAIインフルエンサーはAIの倫理的な考慮事項と社会的な影響に重点を置いています。彼らは公正さ、バイアス、透明性、解釈可能性、プライバシー、AIシステムの責任ある開発と展開について議論します。
• AIの応用： AIインフルエンサーは、医療、金融、交通、マーケティング、サイバーセキュリティ、ロボット工学などのさまざまな産業でのAIの実践的な応用について探求します。彼らはAI技術が現実の問題を解決し、ビジネスプロセスを改善するためにどのように活用されるかについての洞察を提供します。
• AIの研究と進展： インフルエンサーはAI研究の最新の進展やブレイクスルーについて共有します。彼らは生成モデル、解釈可能なAI、転移学習、自律システム、医療のAI、新興のAI技術について議論します。

AIコミュニティへの貢献

AIインフルエンサーはさまざまな方法でAIコミュニティに貢献しています：

• 知識共有： 彼らはソーシャルメディアプラットフォーム、ブログ、ポッドキャスト、研究論文、オンラインコースを通じて自身の専門知識と洞察を共有します。彼らはAIの進展、ベストプラクティス、新興トレンドについて他の人々を教育し、情報提供します。
• 思想リーダーシップ： AIインフルエンサーは思想リーダーシップを通じてAI研究と開発の方向性を形成します。彼らは新しいアイデアを提案し、既存のパラダイムに挑戦し、重要なAI関連の話題についての議論を推進します。
• メンターシップとコミュニティビルディング： 多くのAIインフルエンサーは、将来のAI実践者、研究者、学生と積極的に関わります。彼らはメンターシップ、ガイダンス、サポートを提供し、個人がAIのキャリアを進め、AIエコシステム内でコミュニティを育成するのに役立ちます。
• アドボカシー： インフルエンサーは責任あるAIの実践、多様性、AI分野での包括性、AI技術の倫理的な使用を提唱します。彼らはAIに関連する潜在的なリスクや制約についての認識を促進し、それらを緩和するために取り組んでいます。

影響力のあるAI関連コンテンツの例：

• 研究論文： AIのインフルエンサーは、革新的な手法、アルゴリズム、またはフレームワークを紹介する論文を発表することがあります。これらの論文は学術および科学コミュニティに貢献し、AIの分野を進歩させます。
• 技術ブログとチュートリアル： インフルエンサーは、ステップバイステップのガイダンス、コード例、AIの技術やモデルの実装に関する実践的な洞察を提供する技術ブログ記事やチュートリアルを共有します。
• 公開トークとプレゼンテーション： AIのインフルエンサーは、カンファレンス、ワークショップ、産業イベントなどでトークやプレゼンテーションを行います。これらのプレゼンテーションはさまざまなAIのトピックをカバーし、貴重な洞察と視点を提供します。
• ソーシャルメディアでの関与： インフルエンサーは、Twitter、LinkedIn、YouTubeなどのプラットフォームを使用して、要点を共有し、AIサミットやAIエキスポなどのディスカッションに参加し、最新のAIの動向についてアップデートを提供します。

それに加えて、業界で最も影響力のあるインフルエンサーの一部が今年のDataHack Summitに参加します。彼らの知恵、洞察、成功の秘訣を共有する準備ができています。さあ、自分自身に問いかけてみてください。この黄金の機会を逃しますか？後悔しないためにも、この叙事詩的なイベントの一部になることをお勧めします。カレンダーに印をつけ、チケットを手に入れて、最高の人たちから学び、スキルを次のレベルに上げる準備をしましょう！

影響と到達範囲

人工知能の分野の最新の動向を把握するためには、適切なインフルエンサーをフォローすることが重要です。AIの採用とトレンドへの影響、関与度、および産業リーダーとのパートナーシップについて見てみましょう：

AIの採用とトレンドへの影響

AIのインフルエンサーは、AI業界内の採用とトレンド形成において重要な役割を果たしています。彼らの影響は以下のような形で見られます：

1. 技術リーダーシップ： AIのインフルエンサーは、AI技術、アプリケーション、ベストプラクティスに関する貴重な洞察、視点、およびガイダンスを提供します。彼らの技術リーダーシップは、組織や個人がAIの潜在能力を理解し、課題を乗り越え、AIの採用に関する情報を基にした意思決定を行うのに役立ちます。

2. 教育と認識： インフルエンサーは、知識、リソース、チュートリアルを共有することでAIの教育に貢献します。彼らはAIの概念を分かりやすく解説し、幅広い観客にアクセス可能にします。インフルエンサーはAIの能力についての認識を高め、さまざまな産業においてAIの採用を促進します。

3. ユースケースのデモンストレーション： インフルエンサーは、AIの実装の実世界でのユースケースと成功事例を紹介します。AIの実践的な応用と具体的な利点を強調することで、組織が自らのコンテキストでAIのソリューションを探求し、採用するインスピレーションを与えます。

4. 倫理的なAIの提唱： AIのインフルエンサーは、AIの開発と展開における倫理的な考慮の重要性を強調します。彼らは責任あるAIの実践、公平性、透明性、および説明責任を提唱します。彼らの影響はAIイニシアチブにおける倫理的なフレームワークとガイドラインの採用を促進します。

AIインフルエンサーの関与とフォロワー数

AIのインフルエンサーは、通常大きなフォロワーを持ち、さまざまなチャネルを通じてオーディエンスと関わります：

1. ソーシャルメディアプラットフォーム： インフルエンサーは、Twitter、LinkedIn、YouTubeなどのプラットフォームを活用してコンテンツを共有し、ディスカッションを始め、フォロワーとのやり取りを行います。彼らは質問に応えたり、洞察を提供したり、AIの愛好家や専門家のコミュニティを育成します。

2. ブログとウェブサイト： 多くのインフルエンサーは、AIに関連する記事、チュートリアル、事例研究を掲載するブログやウェブサイトを運営しています。彼らは読者にコメントやフィードバックを求め、双方向のコミュニケーションチャネルを作り出します。

3. 講演やイベント： AIのインフルエンサーは、基調講演やパネルディスカッションなどのカンファレンス、セミナー、産業イベントに頻繁に参加します。これらのイベントはオーディエンスとの直接的な対話の機会を提供し、より深い関与と知識の交換が可能です。

産業リーダーとのコラボレーションとパートナーシップ

AIのインフルエンサーは、産業リーダーや組織、研究機関と頻繁にコラボレーションし、パートナーシップを形成します：

1. 研究の共同： インフルエンサーは、主要なAI研究機関や学術組織と共同研究プロジェクトを行います。これらのコラボレーションは、AIの技術、アルゴリズム、アプリケーションの進歩に貢献します。

2. コンサルティングとアドバイザリーの役割： インフルエンサーは、産業リーダーや組織のコンサルタントやアドバイザーとして活動することがあります。彼らは自身の専門知識と洞察に基づいて、AI戦略、技術の採用、実装手法に関するガイダンスを提供します。

3. インダストリーイベントとイニシアチブ：AIのインフルエンサーは、よく業界のイベント、ハッカソン、そして産業リーダーが主催するイノベーションの挑戦に参加します。彼らの関与は、これらの取り組みの方向性を形成し、共同作業を促進し、AIのイノベーションを推進するのに役立ちます。

ケーススタディと成功ストーリー

AIのインフルエンサーは、自分たちの専門分野でAIの成功した応用を頻繁に紹介します。彼らはまた、AIが現実の問題を解決し、人々の生活を改善する潜在能力を強調します。以下は、イノベーションを推進するトップAIインフルエンサーのいくつかのケーススタディと成功ストーリーです：

イノベーションを推進するAIインフルエンサーの例

1. Andrew Ng

Andrew Ngは、Google BrainやBaidu、自身のベンチャー企業での仕事を通じて、AIのイノベーションを推進する上で重要な役割を果たしてきました。彼はCourseraを共同設立し、AIと機械学習のコースを世界のオーディエンスに提供するオンラインプラットフォームを作りました。これにより、これらの分野の教育がよりアクセスしやすくなりました。Ngの貢献は、ディープラーニングとAIを普及させ、新たな研究者や実践者の世代をインスパイアしました。

ケーススタディ

Andrew Ngの影響は、ChatGPTという会社が開発したAIパワードのチャットボットのケースに見ることができます。Ngの研究と自然言語処理への貢献により、会話型AIシステムが進化し、人間のような応答を理解し生成できるようになりました。

2. Sudalai Rajkumar

彼のユーザー名「SRK」で知られる彼は、Kaggleのコンペティションで活発に参加し、トップの成績を収めています。彼は機械学習とデータサイエンスの専門知識をコンスタントに披露し、革新的なソリューションを開発し、その方法論をKaggleコミュニティと共有しています。

ケーススタディ

主要な医療機関との共同作業により、Sudalaiは医療画像を分析し、がんの早期兆候を検出するAIパワードシステムを開発しました。高度な機械学習アルゴリズムとコンピュータビジョンの技術を活用することで、Sudalaiはがん細胞の診断において驚異的な精度を達成し、患者の結果と適切な介入を改善しました。

3. Demis Hassabis

Demis Hassabisは、AI研究企業であるDeepMindの共同設立者兼CEOです。DeepMindは、世界チャンピオンの囲碁プレイヤーに勝利したAIプログラムであるAlphaGoを開発するなど、AIに画期的な貢献をしています。Hassabisのリーダーシップは、強化学習、ディープラーニング、科学的発見のためのAIのイノベーションを促進しました。

ケーススタディ

Demis HassabisとDeepMindの影響は、医療機関との共同作業を通じて示されています。DeepMindは、イギリスのムーアフィールズ・アイ病院と提携し、眼底スキャンを分析し、加齢黄斑変性の早期兆候を検出するAIシステムを開発しました。したがって、この協力関係は、眼疾患の診断と治療を革新し、患者の結果を改善する可能性があります。

4. Abhishek Thakur

彼は、意欲のあるAIプロフェッショナルと彼の知識と専門知識を共有することに専念しています。彼はまた、YouTubeやGitHubなどのプラットフォームでオンラインコース、ワークショップ、チュートリアルを提供し、学習者が複雑なAIの概念を理解し、実践的なスキルを開発するのを助けています。

ケーススタディ

Abhishek Thakurの成功ストーリーには、Home Credit Groupが開催したKaggleのコンペティションに参加した注目すべきケーススタディが含まれています。彼の機械学習とデータ分析の専門知識により、ローン申請者の信用リスクを評価するための革新的な予測モデルを開発しました。特徴量エンジニアリングやアンサンブルモデリングなどの高度な技術を活用し、Abhishekは優れた結果を達成し、競技会でトップランクを獲得しました。

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将来の展望

注目すべき新興AIインフルエンサー

Timnit Gebru： Timnit Gebruは、著名なAI研究者であり、倫理的なAIを提唱しています。彼女の仕事は、AIシステムの公平性、責任、透明性に焦点を当てています。GebruはBlack in AIイニシアチブを共同設立し、AI分野での多様性と包摂性を積極的に提唱しています。

Pieter Abbeel： Pieter Abbeelは、強化学習とロボティクスの分野でリーディングな研究者です。彼の仕事には、ロボットが複雑なタスクを自律的に学習して実行できるようにするアルゴリズムの開発が含まれています。AbbeelのAIとロボティクスへの貢献は、自動化とインテリジェントシステムの未来を形作る可能性があります。

ケイト・クロフォード：ケイト・クロフォードは、AIと機械学習の社会的な影響に特化した研究者であり学者です。彼女はAI技術の社会的、倫理的、政治的な側面を探求し、バイアス、差別、プライバシーの問題に光を当てています。クロフォードの仕事は、AIの社会的な影響に対する批判的な視点を提供しています。

AIインフルエンサーランドスケープにおける予想されるトレンドと展開

倫理的なAIの提唱：AIが社会に与える影響が増大するにつれて、倫理的な考慮事項に対する関心が高まるでしょう。AIインフルエンサーは、責任あるAIの実践を提唱し、バイアスや公平性の問題に取り組み、AIシステムの透明性と説明責任を促進するでしょう。

学際的なコラボレーション：AIは、医療、気候科学、社会科学など他の分野とますます交差しています。AIインフルエンサーは、複雑な課題に取り組み、さまざまな領域でAIの可能性を探求するために、より多くの学際的なコラボレーションに参加する可能性があります。

AIの社会的利益のための取り組み：AIインフルエンサーは、AIの力を社会的な利益のために活用するイニシアチブを引き続き推進するでしょう。これには、医療、環境の持続可能性、教育、人道的な取り組みへの応用が含まれます。インフルエンサーは、AIを活用してグローバルな課題に取り組み、社会的な影響を促進することを提唱します。

結論

この対話を通じて、AIコミュニティに大きな貢献をしたいくつかの影響力のあるAIインフルエンサーについて議論しました。これらの個人は、AIに関する議論を形作り、イノベーションを推進し、他の人々に人工知能の可能性を探求するようにインスピレーションを与えています。彼らは知識の触媒として機能し、複雑な概念を簡単にすることで専門家と学習者のギャップを埋める存在です。これらのインフルエンサーは、トレンドの設定、洞察の共有、意見の形成によって業界を形作っています。

AIインフルエンサーの役割を認識し奨励する

AIインフルエンサーは、AIの議論に大きな影響を与え、イノベーションを推進し、領域を形作ってきました。彼らの専門知識、思想リーダーシップ、研究への貢献は、AI技術の採用と理解の加速をもたらしています。倫理的な実践を提唱し、産業リーダーと協力し、AIコミュニティと関わることによって、彼らはAIの開発と責任ある利用を豊かにしています。

最新のAIトレンド、洞察、展開について最新情報を得るためには、これらのインフルエンサーをフォローし、関わることを強くお勧めします。ソーシャルメディアプラットフォーム、研究論文、トーク、オンラインコミュニティを通じて、個人は貴重な洞察、教育リソース、コラボレーションの機会にアクセスすることができます。

この記事は以上です。しかし、行く前に、DataHack Summit 2023で予定されている素晴らしいワークショップをいくつか紹介したいと思います。「マスタリングLLMs：トレーニング、ファインチューニング、ベストプラクティス」と「拡散モデルによるジェネレーティブAIの探求」をぜひご確認ください。これらのワークショップは創造性と専門知識を解き放ち、実践的なスキルと実世界の知識を提供します。もう待つことはありません。DataHack Summit 2023のスポットを確保するために、今すぐ登録してください！

よくある質問

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