Primi incontri annunciati per ODSC APAC 2023
First meetings announced for ODSC APAC 2023.
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Siamo a poche settimane da ODSC APAC, che si svolgerà virtualmente dal 22 al 23 agosto, e non potremmo essere più entusiasti di condividere un’anteprima delle sessioni della conferenza. Indipendentemente dal tuo livello di esperienza, abbiamo workshop, tutorial e interventi condotti da esperti per te. Scoprili qui di seguito.
Creare una forza lavoro basata sui dati
- Preparati per l’ODSC West 2023 con i momenti salienti dell’anno scorso!
- Ricercatori Samsung AI introducono Neural Haircut un nuovo metodo di intelligenza artificiale per ricostruire la geometria basata su ciocche dei capelli umani da video o immagini.
- Un nuovo software sviluppato dai ricercatori dell’Università di Surrey può verificare quanto effettivamente sa l’Intelligenza Artificiale.
Dominic Bohan | Co-Fondatore Story | IQ
In questa sessione verrà esplorato come dotare l’intero team delle competenze essenziali di analisi descrittiva per liberare i tuoi esperti di dati per lavori più importanti.
Obiettivi di apprendimento:
- Comprendere l’importanza dell’analisi descrittiva semplice nel creare valore per le grandi organizzazioni.
- Utilizzare la narrazione per rendere vivi concetti complessi per la grande maggioranza dei membri del team che non hanno una comprensione avanzata delle statistiche.
- Come l’IA generativa può consentire a un numero maggiore di persone all’interno di un’organizzazione di svolgere autonomamente richieste di analisi semplici.
- Imparare dai casi di successo di implementazione dell’analisi dei dati self-service all’interno di grandi organizzazioni con cui StoryIQ ha collaborato.
Machine Learning Full-Stack per Data Scientist
Hugo Bowne-Anderson, PhD | Responsabile dell’Evangelismo e del Marketing della Data Science | Outerbounds
Questo workshop ti introdurrà al panorama attuale degli strumenti, delle tecniche e dei flussi di lavoro di produzione per il ciclo di vita dei modelli di machine learning. Imparerai le 8 fasi dello stack di machine learning: dati, calcolo, versioning, orchestrazione, architettura del software, operazioni dei modelli, ingegneria delle caratteristiche e sviluppo del modello, nonché gli strumenti e il panorama dei flussi di lavoro.
EVENTO – ODSC APAC 2023
Conferenza Virtuale
22-23 agosto 2023
Unisciti a noi per un’immersione approfondita nelle ultime tendenze, strumenti e tecniche di data science e intelligenza artificiale: dalle LLM all’analisi dei dati e dal machine learning all’IA responsabile.
ISCRIVITI ORA .dashed{ border: 1px tratteggiato #242c66;margin-left:0px!important;margin-right:0px!important;} .aio-icon-title { font-size: 28px!important; line-height: 38px!important; margin-top: 15px!important; } button.ubtn-normal { padding: 15px 30px; } .aio-icon{color: #242c66; font-size: 32px; display: inline-block;} .default-icon .aio-icon-default .aio-icon, .default-icon .aio-icon-default .aio-icon-img { margin-right: 15px; } .default-icon .aio-icon-default { display: table-cell; vertical-align: middle; } .default-icon .aio-icon-header { display: table-cell; vertical-align: middle; }
Data Science User-Friendly e Pronta per la Produzione con Metaflow
Ville Tuulos | Co-fondatore e CEO | Outerbounds
In questa sessione verrà affrontata la questione di come consentire a un’organizzazione di data scientist di creare e distribuire autonomamente flussi di lavoro e applicazioni di machine learning end-to-end. Imparerai a conoscere Metaflow, un framework open-source che aiuta i data scientist a liberare tempo per dedicarsi a compiti più interessanti.
Esplorare il panorama dell’IA generativa: dai concetti di base alle applicazioni pratiche
Raghav Bali | Data Scientist Senior | Delivery Hero (Berlino)
Esplora il panorama dell’IA generativa, con particolare attenzione ai concetti fondamentali, alle tecniche e alle applicazioni. Affronterai argomenti come GAN e LLM e avrai la possibilità di mettere in pratica la distribuzione di modelli generativi per creare opere d’arte e testi.
Abilitazione della trasformazione dell’IA: infrastruttura MLOps, centro di comando dell’IA e data science nelle telecomunicazioni
Habib Baluwala | Responsabile del capitolo del dominio | Spark New Zealand
In questa sessione verrà esplorato in dettaglio come implementare la data science per migliorare la soddisfazione del cliente e stimolare la crescita aziendale. Discuteremo anche come utilizzare l’IA per monitorare, convalidare e versionare i modelli per prestazioni ottimali.
Analisi di big data con PySpark
Bharti Motwani | Professore associato | University of Maryland, USA
In questa sessione approfondiremo le basi di PySpark e poi passeremo alle tecniche di machine learning non supervisionato e supervisionato per una varietà di casi d’uso. La sessione includerà anche una dimostrazione pratica di tecniche avanzate per diversi tipi di dati.
Trasformatori per la comprensione dei documenti
Vaishali Balaji | Data Scientist principale | Indium Software
In questa sessione verranno presentati i modelli di trasformatori, così come il concetto di comprensione dei documenti, l’importanza delle soluzioni basate sull’IA per la comprensione dei documenti e le varie tecniche utilizzate per la comprensione dei documenti.
Rendere i dati privati aperti e migliorare la presa di decisioni attraverso gli atlanti digitali
Kerrie Mengersen, PhD | Professore distinto, Statistica | Queensland Technology University
Helen Thompson | Direttore del QUT Centre for Data Science | Professore associato presso la Queensland Technology University
In questa presentazione verranno presentate diverse soluzioni ai problemi di accesso e dimensioni dei dati per aziende e ricercatori. Queste soluzioni si basano su modelli statistici bayesiani e includono modelli spaziali robusti per la preservazione della privacy, intuizioni probabilistiche e visualizzazioni innovative.
Costruire modelli di classificazione e regressione con Spark su AWS
Suman Debnath | Principal Developer Advocate, Data Engineering | Amazon Web Services
Questa sessione immersiva si concentrerà sull’ottimizzazione di PySpark e sull’utilizzo del machine learning utilizzando Spark MLlib. Nel corso di questa sessione pratica, esplorerai una vasta gamma di argomenti, dall’introduzione del progetto e dei concetti chiave del machine learning all’implementazione di vari algoritmi di classificazione.
Risoluzione dei problemi di ricerca e recupero con LLMs
Xander Song | Ingegnere di machine learning e sostenitore dello sviluppatore | Arize AI
In questo workshop esploreremo cosa va di solito storto con il caso d’uso di ricerca e recupero o LLMs: dalle risposte errate alla mancanza di interesse dell’utente in determinate aree della base di conoscenza, all’irrilevanza dei documenti recuperati, alla mancanza di documenti simili e al contesto recuperato non pertinente. Successivamente, affronteremo un esercizio pratico utilizzando strumenti open source per eseguire valutazioni assistite da LLM e calcolare metriche di ranking.
ML On-device: costruzione di modelli efficienti
Danni Li | AI Resident | Meta
In questa sessione esploreremo gli ultimi progressi nei modelli di machine learning on-device, in particolare nei sistemi end-to-end (E2E) ASR.
Tendenze in evoluzione nell’ingegneria delle prompt per i Large Language Models (LLMs) con pratiche di AI responsabile integrate
Jayachandran Ramachandran | SVP & Responsabile AI Labs | Course5 Intelligence Ltd
Rohit Sroch | Senior AI Scientist | Course5 Intelligence Ltd
In questa sessione verranno affrontate in modo esaustivo le sfide e le soluzioni attuali in diverse dimensioni per l’adozione di LLM su larga scala aziendale. Fornirà inoltre a ricercatori, professionisti e responsabili delle decisioni preziose intuizioni per adottare e implementare LLM in modo efficace e responsabile. Sbloccare il vasto potenziale di LLM in NLP porterà a idee innovative e si prevede che disturberà e trasformerà radicalmente il panorama tecnologico e aziendale nei prossimi giorni.
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