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

「サンディープ・シンと共に探る、Gen AIの次なる大きなトレンド」

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？

質問ありがとうございます、クナルさん。私はこれまでに世界中の多くのAIカンファレンスに参加してきましたが、バンガロールで開催されたData Hack Summitは、産業界の専門家や実践者、多くのKagglerなど、独特な組み合わせが印象的でした。組織の運営は優れており、論理的にクラスター化されたトークがスムーズに進行しました。AIに情熱を持つ多くの方々との関わりは楽しみであり、インドでのAI技術の製品化の可能性に感銘を受けました。インドのAIの景色は、新しい技術と研究論文で分野を広げるというよりも、製品構築に焦点を当てています。

• 製品の特徴が保持率にどのような影響を与えるかの分析の強化版
• アマゾンEC2 Deep Dive：ハードウェアインサイトを活用したワークロードの最適化
• 「MITの研究者が開発した機械学習技術により、ディープラーニングモデルがエッジデバイス上で効果的に新しいセンサーデータに適応し、直接学習することが可能となりました」

AIエコシステムの比較：インドとベイエリアの主な違いは何ですか？

ベイエリア、またはシリコンバレーは、スタンフォード大学やバークレー大学などの機関が存在することから、研究に影響を受けた独自のAIの景色を持っています。ここでの議論は、新しい技術や研究論文を用いた分野の拡張に関わることが多いです。一方、インドのAIエコシステムは、これらの技術の建設と採用により高い速度で取り組んでいます。例えば、バンガロールのIT企業の数は、インドが製品開発にAIを採用している規模を示しています。

ベイエリアのワークショップの品質は、Data Hack Summitのそれと比較するとどうですか？

Data Hack Summitのワークショップは非常にレベルが高いです。私がベイエリアで参加した多くのワークショップとは異なり、一般的には入門用のフックやコードサンプルを提供することが多いですが、バンガロールのワークショップは包括的でエンドツーエンドの内容です。これらはソフトウェアエンジニアを生成AIエンジニアに変えるための設計がされており、ベイエリアではなかなか見つけることのできない深いレベルの内容です。

AIとコンピュータビジョンへのあなたの道のりを教えていただけますか？

もちろん、クナルさん。私はコンピュータサイエンスのエンジニアとしてスタートし、バンガロールで働いた後、アメリカに移りました。当初は投資銀行に興味を持ち、BlackRockに入社しました。しかし、スタンフォードでAndrew Ngと彼の博士課程の学生が主催するディープラーニングスクールでの重要な瞬間がありました。AIが世界を変える可能性が明らかになり、私はキャリアを切り替えることを決意しました。私はBlackRockを退職し、Oracleに入社し、Georgia Techで機械学習の修士号を取得しました。プロジェクトを構築し、コミュニティと関わることで、私はコンピュータサイエンスのエンジニアから応用AIエンジニアに転向しました。

生成AIにおけるあなたの「Aha！」モーメントは何でしたか？

私の「Aha！」モーメントは2021年1月のCLIP論文の発表で訪れました。テキストとイメージの融合が潜在空間で行われ、コンテキストに新たな視点を提供し、新しい洞察をもたらすことがわかりました。この進展は、技術が画像やテキストとの対話方法に大きな影響を与え、盲目などの障害を持つ人々に役立つ可能性を示唆しています。

コンピュータビジョンとNLPの組み合わせが未来を形作るとどう見ますか？

次のAIの大きな「驚き」はおそらくコンピュータビジョンとNLPの融合です。テキストからイメージ、イメージからテキストへの技術が一般的になる未来に向かっているのです。例えば、スマートフォンメーカーは、テキスト入力に基づいて絵文字やGIFを自動生成する技術に取り組んでいます。写真の編集も、見たいルックスを入力するだけで簡単になるかもしれません。この統合によって、私たちのデジタルコンテンツとのインタラクションが再定義されます。

今日AIのキャリアを始める人に何かアドバイスはありますか？

まず、基本的なものでも、エンドツーエンドで何かを構築してみてください。完全なソリューションの作成プロセスは非常に貴重です。第二に、学んだことと構築したものについて書いてください。自分の旅を文書化することは、他の人に役立つだけでなく、自分の理解を確固たるものにします。最後に、AIの非線形な学習パスを受け入れてください。必要に応じて概念を身に付け、分野での成長を支える堅固な基盤を築いてください。

まとめ

素晴らしいAIの世界を探求する中で、Sandeep Singh氏のストーリーは、この分野がどれほどエキサイティングで多様であるかを示しています。インドとベイエリアはAIのスタイルを持っていますが、インドは現実の世界で物事を動かすことに重点を置いています。ポッドキャストでは、新たなAIの人々をステップバイステップでガイドするワークショップについて話しています。コンピュータがイメージと言葉を一緒に理解する未来を想像してみてください！もしAIに興味があるなら、試してみて学んだことを書き留め、ユニークな旅に備えましょう。

私たちと一緒に、AIとデータサイエンスのリーダーたちとのより深い洞察を得るために、今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!