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恩佐娱乐新闻

时间:2019-05-15

人工智能正在改变业务并提供重要的战略和实践机会,从自然语言处理和智能语音到物联网和边缘计算。

虽然技术已经民主化,但允许任何规模的公司获得好处,一些公司和创新者正在引领这一指控 - 他们将参加今年7月10日和11日在旧金山举办的转型活动。加入我们与他们一起进入房间,并看看他们是如何完成的。他们将提供鼓舞人心和实用的外卖 - 对您的业务至关重要。

以下是一些思想领袖的观点:

Google Cloud AI负责人Andrew Moore

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在竞争日益激烈的云市场中,谷歌是将自己定位为企业从初创企业到企业的首选,拥有数十种新的人工智能产品和服务,即使对于非数据科学家也很容易获取。考虑使用Google云平台,它为AI创建者提供了一个新的,共享的端到端环境,供团队从AI策略的所有方面进行测试,培训和部署模型。 Google Cloud正在努力通过向依赖云提供商技术的小型企业或初创公司提供在内部或GCP上运行模型的机会来与竞争对手脱颖而出。

此外还有新的AutoML类,预制零售和联络中心人工智能服务的集合,以及协作模型制作工具AI平台。具有较少编码经验的开发人员可以使用AutoML,而人工智能平台则面向数据科学家 - 谷歌尝试提供各种经验的人工智能工具,并为所有垂直行业带来有用的人工智能。来自独立和品牌主管的Transform的其他对话将有助于将所有这些内容置于上下文中。

主题发言人:亚马逊AI副总裁Swami Sivasubramanian

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如果您希望大规模地培训机器学习模型,同时降低成本,亚马逊的AWS还为开发人员和业务主管提供各种AI产品。亚马逊希望您能够利用其SageMaker AI服务,该服务使用创新技术来锁定所需的计算能力,同时提供类似的性能。通过SageMake获取的数据越多r的流式算法,系统的训练越多,但这样做的计算成本随着时间的推移保持不变,而不是指数级地缩放。

这意味着他们已经创建了一个系统,可以处理运行时非常大的数据集全球规模与更传统的AI系统培训方法具有相同的准确性。这对于亚马逊在自己的人工智能项目上的工作以及客户的需求都很重要。

公司需要投资NLP技术以跟上搜索和参与中发生的变革,亚马逊AI正在快速发展与像谷歌这样的领导者在NLP领域。亚马逊Alexa部门的科学家最近使用跨语言转移学习,这种技术需要用一种语言训练AI系统矿石在另一个地方进行再培训,以使英语语言模式适应德语,并在一篇新论文中扩大了他们的工作范围,将英语模式转换为日语。

希拉里梅森,通用汽车,机器学习在Cloudera和Fast Forward Labs的创始人

Hilary Mason,数据科学领域最知名的女性之一和Cloudera的总经理,今年早些时候表示人工智能的最大趋势是人工智能系统的伦理影响。公司需要更广泛地意识到建立某种道德框架的必要性,技术和商业领导者都需要接受责任,无偏见地创造产品。

同样,你也期望商业管理者使用spreadsh最低限度eets要做简单的建模,你需要期望他们在自己的产品中识别AI机会的能力最低。

Mason还认为越来越多的企业需要形成结构来管理多个AI系统。可以使用手动部署的自定义脚本管理单个系统,而cron作业可以管理几十个。但是,当您管理数十个或数百个系统时,在具有安全性,治理和风险要求的企业中,您需要专业,强大的工具,从拥有一定的能力甚至是辉煌的转变到系统化的追求方式。机器学习和AI机会。 (在这里,我们将有一系列公司 - LinkedIn,Uber,Airbnb和Lyft,在Transform谈论如何做到这一点。)

Greg BRockman和Ilya Sutskever,OpenAI共同创始人

游戏一直是人工智能研究的基准,OpenAI一直在创造一个可以创建AI的方式比人类更好地玩许多最复杂的游戏。该技术建立在深层强化学习的基础上,可以说是展示了一般人工智能的早期步骤 - 可以在游戏之外应用。

事实上,他们会正在讨论NLP和文本生成背后的最新AI,许多企业正在与他们的客户互动消息应用程序进行合作。这一切都源于OpenAI从游戏工作中产生的兴奋:它的机器人被扔进了最大的戒指之一。公司在4月18日至4月21日期间开展业务进行了大规模的实验,以测试它对最好的Dota 2玩家有多好。

OpenAI Five的胜率为99.4%,没有人能够找到易于执行的类型人类编程的游戏机器人遭受的攻击。

能够驾驭复杂战略游戏的机器人是一个里程碑,因为它开始捕捉现实世界的各个方面。这是迈向可以处理复杂性和不确定性的人工智能的一步,为开发在经济上最具价值的工作中胜过人类的自治系统提供了更明确的途径。

Kevin Scott,微软首席技术官

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现代机器学习行业不仅建立在计算能力的提升上,还建立在开源项目上。正是这种架构才能实现飞跃机器智能大奖,科技巨头微软正在通过其新的Azure机器学习和Azure认知服务公告引领潮流。

微软正致力于与企业相关的大量领域,包括机器人技术领域的人工智能和制造公司。它还为机器模型培训和推理提供了通用的FPGA芯片。此外,开放式神经网络交换(ONNX)发挥了微软的优势,因为它允许微软客户使用其他非微软技术,预示着开放的新时代。 ONNX现在支持Nvidia的TensorRT和Intel的nGraph,用于Nvidia和Intel硬件的高速推理。这是在微软加入MLflow项目并开源高性能推理引擎之后e ONNX Runtime。

ONNX为不同框架,运行时,编译器和其他工具的集合带来的互操作性实现了更大的机器学习生态系统。 FPGA芯片已经使用多年,可以为Azure运行100%的数据加密和压缩加速任务。您现在可以使用TensorFlow,PyTorch,Keras或您喜欢的任何框架构建自定义模型,然后硬件加速任何GPU或FPGA。

Microsoft现在也被称为开源的最大雇主之一项目贡献者根据微软去年秋天发布的GitHub去年秋季发布的2018年Octoverse报告。

这些只是少数几位参与变革的演讲者,这是我们为企业高管提供的关于如何实现的旗舰活动AI的结果。立即注册,与正在实施真实,实用和成功人工智能战略的人工智能领导者建立联系。

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