Пет теми от глобалната конференция DataArt IT NonStop 2021, които не бива да пропускате

Пет теми от глобалната конференция DataArt IT NonStop 2021, които не бива да пропускате
Тазгодишното издание на DataArt IT NonStop ще се проведе в периода 18-20 ноември, като темите ще бъдат насочени към изкуствения интелект, машинното обучение, облачните изчисления и Data Science. С презентации ще се включат водещи експерти от компании като NVIDIA, Microsoft, Ocado, DataArt, Codete, SoftServe, представители на образователни институции и др. Събитието ще се проведе онлайн на английски език и е напълно безплатно, като можете да се регистрирате ТУК.

Днес ще ви представим пет от темите на конференцията, които определено не бива да пропускате, особено ако се интересуват от машинно обучение и изкуствен интелект. Ето ги и тях:

1. „Виртуална реалност и приложен изкуствен интелект” - Алисън Лундс (NVIDIA)

Разработването и прилагането на технологиите за изкуствен интелект са тясно свързани с възможностите на добавената реалност и роботиката, високопроизводителните изчисления, компютърната графика, игровата механика и т. н.. Алисън Лаундс от NVIDIA ще говори за взаимодействието на AI и VR и тяхното развитие от гледна точка на научни организации, стартиращи компании и голям бизнес.

2. "Как да избегнем грешките при изграждането на AI-продукти" - Карол Пшисталски (Kodete)

Според проучване на консултантската компания Gartner, 85% от проектите, изградени върху използването на изкуствен интелект, завършват с провал. В своята лекция д-р Карол Пшисталски ще анализира десет неуспешни случая, като се фокусира върху това, което учените, мениджърите и програмистите, участващи в тях, са направили погрешно. Ще стане дума и за някои фундаментални промени, които ще ви позволят да избегнете често срещани грешки във вашите собствени проекти.

3. "Вярвайте или не вярвайте на AI, това е въпросът" - Хрант Давтян (Pinsight)

Изкуственият интелект е способен да прави погрешни предположения, което създава много етични и правни проблеми. За съжаление, в суровия си вид почти всеки набор от данни съдържа потенциала за когнитивно отклонение, на което системите за изкуствен интелект лесно реагират. Хрант Давтян от Pinsight ще конкретни известни примери за пристрастни решения на AI и начините за намаляване на риска от погрешно тълкуване на данните.

4. "Хакване на модели за машинно обучение" - Ивайло Странджев (HyperScience)

Разпространението на механизмите за машинно обучение излага много проекти на специфични рискове. Лекцията на Ивайло Странджев от HyperScience ще се фокусира върху начините за хакване на механизми за ML с цел манипулиране на резултатите от прогнозните модели. Болшинството от моделите на машинно обучение са податливи на този проблем, така че всеки, който планира да работи в тази област, ще трябва да го реши.

5. “Машинно обучение: изграждане, обучение, внедряване. Какво следва? MLOps, за да ни помогне” - Конрад Лида (DataArt)

Машинното обучение е мощен инструмент, чието използване може да се превърне в сериозно конкурентно предимство. Въпреки това, за да даде на бизнеса това, от което той се нуждае, разработчикът ще трябва да напусне границите си на комфорт пред собствения си лаптоп и да разгърне ML проекта в съвсем различен мащаб. Конрад Лида от DataArt е подготвил представяне на най-важните концепции и практики от света на MLOps и ще ви разкаже за наличните инструменти и начини за изграждане на MLOps конвейер.

Научете повече и за останалите теми в конференцията IT NonStop 2021 и се регистрирайте ТУК.