Data&AI

Юрий Сирота, руководитель департамента искусственного интеллекта и анализа данных банка «Уралсиб», рассказывает, как с помощью созданного им подразделения в банке формируется культура data-driven, и каким образом проекты департамента обеспечивают реальную монетизацию данных.

Компания Habana, разрабатывающая процессоры искусственного интеллекта, была основана в 2016 году и имеет офисы в Тель-Авиве, Сан-Хосе, Пекине и Гданьске.

Между тем большинство отраслевых программ обучения и государственные инициативы пока не помогают формировать наиболее важные профессиональные навыки сотрудников.

Ожидается, что положения кодекса станут базой для законодательных инициатив в области регулирования обращения с данными.

Пока интерес к соответствующим технологиям проявляет только крупный бизнес, показал опрос ВЦИОМ.

Документ также предусматривает увеличенные штрафы для поисковых сервисов, повторно нарушивших действующие ограничения.

Крупнейшие технологические компании распоряжаются огромными объемами данных; в обществе растут опасения в том, что они могут использоваться для борьбы с конкурентами и во вред пользователям..

Они хотят запрета компаниям, которые будут устанавливать на их сетях специальное оборудование, использовать данные абонентов.

Компания рассказала о современных реалиях управления данными предприятия и о своей многофункциональной платформе для построения систем управления корпоративными данными.

Созданная в МТИ система анализирует данные с камеры, направленной на поверхность дороги в районе угла, распознавая изменение ее освещенности, в том числе незаметные невооруженным глазом

В настоящее время для инференса наиболее широко используются чипы Intel, тогда как Nvidia господствует в секторе процессоров, применяемых для обучения.

Машинное обучение и прогресс в аппаратных технологиях позволил предприятиям намного быстрее обрабатывать свои данные для проведения мощных маркетинговых кампаний, развертывания эффективных логистических операций и расширения лояльной клиентской базы. Однако до 85% проектов ИИ терпят неудачу, несмотря на рост инвестиций в инфраструктуру поддержки решений машинного обучения. Причина — «грязные» данные.

Совместное предприятие сфокусируется на создании продуктов и оказании услуг на основе обработки и анализа больших данных, в том числе с применением технологии искусственного интеллекта.

Универсальная платформа создания систем управления данными позволяет решать общие задачи обеспечения качества данных, их целостности и актуальности, а также настраивать систему для учета особенностей работы с корпоративными данными конкретного предприятия.

В рамках него авторы инициативы хотят обучать «противодействию угрозам, которые таит в себе искусственный интеллект».

Темы сентябрьского, октябрьского и ноябрьского номеров журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol. 52, No. 9–11, 2019) — трансляционные исследования в информатике, юбилей ARPANET и цифровое здравоохранение.

Ни в одной стране пока не приняты законы, разрешающие движение робомобилей; это главное препятствие на пути их распространения, считают аналитики.

Год 2020 завершает второе десятилетие XXI века, ставшее переломным для многих экономик, — именно в этот период родилась концепция цифровой трансформации и стали предприниматься реальные усилия по ее воплощению в жизнь. Рубеж двух десятилетий ознаменуется возвратом к человеку. Сквозная идея технологических прогнозов на 2020 год — влияние цифровых новаций на человека.

Компания Ascension, управляющая 150 больницами и 50 домами престарелых в США, намеревается перевести на облачные сервера часть медицинских данных и инструментов аналитики.

Компания Ascension, которая управляет 150 больницами и 50 домами престарелых в США, намеревается перевести на облачные сервера часть медицинских данных и инструментов аналитики.