在ODSC网络研讨会中，Pandata的Nicolas Decavel-Bueff和我（Cal Al-Dhubaib）与Data Stack Academy的Parham Parvizi合作，分享了我们在构建企业级大型语言模型（LLMs）方面的一些经验教训，以及数据科学家和数据工程师如何入门的建议其中一个最重要的…
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西部野蛮时代有枪手、抢劫银行和悬赏–而今日数字时代有身份盗窃、信用卡欺诈和退款。 利用金融诈骗赚钱已成为一项数十亿美元的犯罪活动。而诈骗者手中的生成式人工智能只会使这种盈利更加丰厚。 根据《尼尔森报告》，全球信用卡损失预计将在2026年达到430亿美元。 金融诈骗以越来越多的方式进行，比如从暗网窃取被黑客攻击的数据实施信用卡盗窃，利用生成式人工智能进行钓鱼式获取个人信息，并在加密货币、数字钱包和法定货币之间洗钱。还有许多其他金融诈骗计划潜伏在数字黑社会。 为了跟上步伐，金融服务公司正在利用人工智能进行诈骗检测。这是因为许多数字犯罪需要及时阻止，以便消费者和金融公司能够立即停止损失。 那么人工智能如何用于诈骗检测呢？ 人工智能用于诈骗检测使用多个机器学习模型来检测客户行为和联系的异常，以及符合欺诈特征的账户和行为模式。 生成式人工智能可以用作诈骗辅助 金融服务中很多内容涉及文本和数字。生成式人工智能和大型语言模型（LLMs）能够学习意义和背景，承诺在各行各业带来颠覆性的能力和生产力水平。金融服务公司可以利用生成式人工智能开发更智能、更有能力的聊天机器人，并改进诈骗检测。 而反派角色可以通过狡猾的生成式人工智能提示来绕过人工智能保障，用于欺诈。而且大型语言模型正在提供类似人类写作的能力，使诈骗分子能够撰写更具上下文相关的电子邮件，而无需拼写错误和语法错误。可以快速创建许多不同版本的钓鱼邮件，使生成式人工智能成为实施欺诈的绝佳副驾驶员。还有许多诸如FraudGPT之类的暗网工具，可以利用生成式人工智能进行网络犯罪。 生成式人工智能也可以用于声音认证安全措施的金融损害。一些银行正在使用声音认证来帮助授权用户。如果攻击者能够获取声音样本，他们可以使用深度伪造技术克隆银行客户的声音，试图突破这些系统。声音数据可以通过试图引诱通话接收者通过声音作出回应的垃圾电话来收集。 聊天机器人诈骗问题如此严重，以至于美国联邦贸易委员会提出了有关使用大型语言模型和其他技术模拟人类行为，用于伪造视频和声音克隆的关注和担忧。 生成式人工智能如何解决滥用和诈骗检测问题？ 诈骗审查现在有强大的新工具。处理手动诈骗审查的工作人员可以通过在后端运行基于LLM的助手，利用来自政策文件的信息来加速决策，判断案件是否属于欺诈，从而大大加快处理过程。 大型语言模型被采用来预测客户的下一笔交易，这有助于支付公司预先评估风险并阻止欺诈交易。 生成式人工智能还通过提高准确性、生成报告、减少调查和降低合规风险来帮助打击交易诈骗。 生成合成数据是生成式人工智能用于欺诈预防的另一个重要应用。合成数据可以提高用于训练诈骗检测模型的数据记录数量，增加示例的多样性和复杂性，使人工智能能够识别欺诈者使用的最新技术。 NVIDIA提供了帮助企业采用生成式人工智能构建聊天机器人和虚拟代理的工具，使用了检索增强生成技术。检索增强生成使公司能够利用自然语言提示来访问大量数据集进行信息检索。 利用NVIDIA的人工智能工作流程可以帮助加速构建和部署适用于各种用例的企业级能力，使用基础模型、NVIDIA NeMo框架、NVIDIA Triton推理服务器和GPU加速矢量数据库来部署检索增强生成技术的聊天机器人。 行业专注于安全，以确保生成型人工智能不易被滥用造成伤害。NVIDIA发布了NeMo Guardrails，以帮助确保基于LLMs的智能应用（如OpenAI的ChatGPT）的准确性、适当性、主题相关性和安全性。 该开源软件旨在防止滥用人工智能驱动的应用程序进行欺诈和其他不当使用。 人工智能在识别欺诈方面的好处是什么？…
Leave a Comment本周在VoAGI上：发现来自机器学习课程、训练营、书籍、工具、面试题、备忘单、MLOps平台等的GitHub代码库，以掌握机器学习，保障你梦寐以求的工作 • 数据工程师必须准备和管理数据驱动的整个数据工作流所需的基础设施和工具…
Leave a Comment在数字时代，内容为王，持续产出高质量、引人入胜的博客文章是任何作家、市场营销人员或企业主必备的技能随着对新鲜而相关内容的不断需求增长，挑战常常在于产生想法，构建文章结构，并确保每篇文章与目标读者产生共鸣
Leave a Comment通过这篇深度剖析的Synthesia评论，发现关于Synthesia的真相它是否真的是*#1*的人工智能视频生成器？
Leave a Comment寻找AI视频生成器吗？请阅读这篇《Colossyan Creator》评测，了解它的功能和与其他替代方案的比较
Leave a Comment人工分析师已经无法有效地抵御网络安全攻击的日益速度和复杂性。数据量太大了，无法通过手工筛查。 生成型人工智能，是我们这个时代最具变革性的工具，可以实现一种数字柔道的效果。它让公司能够将对抗压倒他们的数据的力量转化为使其防御更强大的力量。 企业领导人似乎已经准备好抓住眼前的机会。在一项最新调查中，首席执行官表示网络安全是他们三大最关注的问题之一，并认为生成型人工智能是一项主导技术，能够带来竞争优势。 生成型人工智能既带来风险，也带来好处。一篇早期的博客介绍了开始保护企业人工智能的六个步骤。 以下是生成型人工智能增强网络安全的三种方式。 从开发人员开始 首先，给开发人员一个安全的副驾驶。 每个人在安全领域都起着一定的作用，但并非每个人都是安全专家。因此，这是最具战略性的开始之一。 增强安全的最佳位置是在开发人员编写软件的前端。一个以安全专家为训练对象的人工智能助手可以帮助开发人员确保其代码符合安全最佳实践。 这种人工智能软件助手可以通过提供先前审查过的代码进行每天学习。它可以从以前的工作中汲取经验，帮助开发人员遵循最佳实践。 NVIDIA正在创建一个用于构建这样的副驾驶或聊天机器人的工作流程，用到了NVIDIA NeMo的组件，它是一个用于构建和自定义大型语言模型的框架。 无论用户是自定义他们自己的模型还是使用商业服务，一个安全助手只是将生成型人工智能应用于网络安全的第一步。 分析漏洞的代理 其次，让生成型人工智能帮助导航已知软件漏洞的茫茫大海。 每时每刻，公司都必须在成千上万个补丁中选择以减轻已知的攻击行为。这是因为每一行代码都可能有几十个甚至几千个不同的软件分支和开源项目的根源。 进一步分析漏洞的LLM可以帮助确定公司应该首先实施哪些补丁。它是一种特别强大的安全助手，因为它可以阅读公司使用的所有软件库，以及其支持的功能和API的策略。 为了测试这个概念，NVIDIA构建了一个用于分析软件容器的流水线，以查找漏洞。这个代理以高精确度确定需要修补的区域，将人工分析师的工作速度加快了4倍。 结论明确，现在是将生成型人工智能作为漏洞分析的第一响应者的时候了。 填补数据空白 最后，利用LLM来帮助填补网络安全领域不断扩大的数据空白。 由于敏感性太高，用户很少分享有关数据泄露的信息。这使得预测攻击变得困难。 这就是LLM的用武之地。生成型人工智能模型可以创建合成数据，模拟以前未曾出现的攻击模式。这样的合成数据还可以填补训练数据的空白，以便机器学习系统学习如何在攻击发生之前防御。 进行安全模拟 不要等待攻击者展示可能性。创建安全模拟来了解他们可能如何尝试渗透企业防御。…
Leave a Comment介绍 在过去几年中，语言模型领域经历了一场巨大的演变，特别是随着大规模语言模型（LLMs）的出现。这些模型具备数十亿个参数和对自然语言的深刻理解，对于改变人工智能领域起到了关键作用。今天，我们将探索这场革命，重点介绍从闭源到开源LLMs的转变，精细调整的重要性以及最近出现的高效调整技术的发展。 学习目标： 了解闭源和开源LLMs的区别。 了解LLMs中的传统和参数高效调整。 探索不同的参数高效调整策略。 学习使用Ludwig进行高效调整。 闭源vs开源LLMs：选择正确的方法 语言模型领域存在着闭源模型（如OpenAI的ChatGPT、GPT 3.5和GPT 4）和开源变种（如Meta、Google和各种研究实验室提供的）之间的两极分化。闭源LLMs由于其管理基础设施和快速概念验证能力，成为一个引人注目的起点。这些模型提供高质量的预训练数据集，并且无需设置基础设施，使得那些探索LLMs能力的人可以轻松入门。 然而，尽管闭源LLMs易于获取，但它们存在根本性的局限性。它们缺乏模型所有权和极少的自定义能力，特别是对于数据隐私和模型控制至关重要的领域，这使得闭源LLMs不太适合长期投资。相比之下，开源LLMs提供了一个有希望的替代方案。它们使得完全拥有模型和自定义成为可能，并便利地获得开源空间中的创新发展。而付出的代价则是主机费用和困难。 传统微调和参数高效微调 微调成为了最大化LLMs潜力的关键过程，特别是考虑到特定领域任务的情况下。闭源模型常常缺乏所需的灵活性进行微调，而开源模型则可以完全控制这个过程。微调允许通过更新模型权重将预训练的LLMs适应于特定任务，从而提高性能。这是将这些通用模型个性化为专用应用的手段，为独特任务优化性能。 关于微调和类似检索增强生成（RAG）模型之间的辩论，重点在于是否需要针对具体任务进行定制的模型，而非通用智能模型。开源LLMs的性质允许自定义和高效微调以实现卓越的任务特定性能。 传统微调涉及更新所有模型参数，这一过程已被证明是资源密集型、耗时且不总能获得最佳的任务特定性能。然而，参数高效微调的最新创新取得了突破。通过冻结预训练LLM并仅训练一小部分特定任务层（不到总模型权重的1%），高效微调变得既节约资源又更有效。 向参数高效微调的转变显著影响了LLMs如何适应特定任务。通过仅关注训练少量特定任务层，这个过程变得更具成本效益和高效性。这种创新方法在较小数据集上实现了最佳任务特定性能，展示了开源LLMs相对于闭源模型的潜力。 Meta等人的LIMA论文等研究支持了在较小数据集上进行微调可以超越GPT 4等闭源模型性能的观点。这种通过较少数据实现更多的概念的概念突出了开源LLMs在适当微调下的效率和效果。 理解高效训练策略 在利用预训练模型进行特定任务时，LoRA（低秩自适应）和QLoRA（量化低秩自适应）已经成为有效微调大型语言模型（LLMs）的创新方法。这些方法对于将预训练模型定制为专用任务而最小化附加参数非常重要。 LoRA：对体系结构的深入研究 LoRA的体系结构涉及低秩分解，通过将变压器架构中的大型权重矩阵分解为较小矩阵来实现。在变压器的上下文中，LoRA专注于查询，键和值线性投影。 通常，这些线性投影具有大的权重矩阵，例如1024×1024，LoRA将其分解为较小的矩阵，例如1024×8和8×1024。这些较小的矩阵相乘，可以产生原始的维度。这种压缩大大减少了可调参数的数量，约为总LLM参数的一半到1%。 在变压器体系结构的上下文中，LoRA为键和查询投影层集成了适配器模块。这些通过低秩分解构造的适配器保持了原始形状，同时使其能够插入到变压器层中。基本层保持冻结状态，只有适配器权重是可训练的。…
Leave a Comment这篇帖子探讨了公共部门和政府中的数据流用例和架构，并提供了来自美国国防部、美国国家航空航天局、德国铁路等案例研究
Leave a Comment贾斯汀·威尔士精心打造了自己的生活，调整了自己的日程安排，优化了自己的系统，使得他每年能够自己赚取250万美元
Leave a Comment强大的生成式AI模型、云原生API和微服务正在逐渐走向边缘。 生成式AI将转换模型和大型语言模型的优势带到了几乎所有行业。现在，这种影响力已经扩展到了涉及边缘、机器人和物流系统的领域：缺陷检测、实时资产跟踪、自主计划和导航、人机交互等。 NVIDIA今天宣布了两个在边缘AI和机器人技术领域的框架的重大扩展：NVIDIA的Isaac ROS机器人技术框架正式面向市场，NVIDIA Metropolis在Jetson平台上的扩展即将推出。 为了加快边缘AI应用的开发和部署，NVIDIA还建立了一个用于开发者使用的Jetson生成式AI实验室，供他们使用最新的开源生成式AI模型。 超过120万开发者和1万多个客户选择了NVIDIA AI和Jetson平台，其中包括亚马逊网络服务、思科、约翰迪尔、美敦力、百事可乐和西门子。 随着人工智能领域的快速发展，应对越来越复杂的场景，开发者面临着日益延长的开发周期来构建边缘AI应用的挑战。实时重新编程机器人和AI系统以满足不断变化的环境、制造流水线和客户的自动化需求是耗时且需要专业技能的。 生成式AI提供了零样本学习的能力，即模型能够识别训练过程中从未见过的特定东西，并结合自然语言界面，简化了边缘AI的开发、部署和管理。 改变人工智能领域 生成式AI通过理解人类语言提示来改变模型，极大地提高了易用性。这些AI模型在检测、分段、跟踪、搜索甚至重新编程方面更加灵活，并且能够优于传统的基于卷积神经网络的模型。 根据ABI Research的数据，生成式AI预计将在2033年为全球制造业增加105亿美元的收入。 NVIDIA的嵌入式和边缘计算副总裁Deepu Talla表示：“生成式AI将以比以往更好的泛化能力、易用性和更高的准确性显著加速边缘AI的部署。Metropolis和Isaac在Jetson上的这次最大规模的软件扩展，结合了转换模型和生成式AI的能力，满足了这一需求。” 在边缘开发生成式AI Jetson生成式AI实验室为开发者提供了优化工具和教程，用于部署开源LLMs、扩散模型以生成令人惊叹的交互式图像、视觉语言模型（VLMs）和视觉Transformer（ViTs）结合视觉AI和自然语言处理，实现对场景的全面理解。 开发者还可以使用NVIDIA TAO Toolkit为边缘应用程序创建高效准确的AI模型。TAO提供了一个低代码界面，用于微调和优化视觉AI模型，包括ViT和视觉基础模型。他们还可以自定义和微调诸如NVIDIA NV-DINOv2或公共模型如OpenCLIP之类的基础模型，以用极少的数据创建高精度的视觉AI模型。TAO还引入了VisualChangeNet，这是一个用于缺陷检测的基于Transformer的新模型。 利用新的Metropolis和Isaac框架 NVIDIA Metropolis使企业更加轻松、更具成本效益地采用世界级的视觉AI解决方案，以提高关键的运营效率和安全性。该平台提供了一系列强大的应用程序编程接口和微服务，供开发者快速开发复杂的基于视觉的应用程序。…
Leave a Comment学习如何通过需求生成（Demand Gen）活动在YouTube和谷歌上取得更好的效果了解最新的案例研究、视频、技巧等更多内容
Leave a Comment作为一名首次创业者，在经济衰退期间筹集资金可能会很困难下面，我将根据我的创业经验和与风险投资家的交流提供一些建议，重点放在行动和心态上行动 无论您是否在筹集资金，您始终需要执行以下工作在筹集资金期间 心态 分享..初创公司和首次创业者在经济衰退期间如何筹集资金 阅读更多 »
Leave a Comment根据《福布斯》的报道，AI市场预计到2030年将达到1811.8亿美元。引入OpenAI API模型，如Davinci、GPT Turbo、GPT Turbo 3.5或GPT 4，已经在人工智能领域引起了轰动。OpenAI API模型的引入，如Davinci、GPT Turbo、GPT Turbo 3.5或GPT 4，已经在人工智能领域引起了轰动。 随着OpenAI API语言模型的出现，AI领域发生了变化，这些模型具有许多功能，但在数据提取方面存在一些限制。工程师们通过函数调用来克服这一限制，简化他们的工作。由于其先进的功能，OpenAI函数调用在开发人员和工程师中迅速流行起来。 Open AI函数调用的需求 在技术中心的领域中，Open AI语言模型以其聊天式和文本生成模型主导了所有机器学习模型。 传统上，工程师们在Open AI API中使用提示工程来获取适当的响应，并使用正则表达式（RegEx）来处理非结构化数据。尽管正则表达式是有效的，但开发人员必须使用耗时的复杂提示来获得期望的结果。 OpenAI函数调用于2023年6月推出，有助于解决这个问题。它使OpenAI API更加友好，减少了对正则表达式的需求。GPT Turbo 3.5和GPT 4模型巧妙地使用函数调用作为扩展支持，其作为提取结构化数据的蓝图。…
Leave a Comment吸引学生一直以来都是教育者们的艰巨任务还记得传统教室里那些打瞌睡的脑袋和哈欠吗？是的，它们依然存在老师们尽一切努力——从互动活动到多媒体演示，甚至开玩笑来缓解气氛然而，那个100%的参与度得分似乎仍然难以捉摸但是如果……
Leave a Comment在社交媒体的世界中导航可能会让人感到不知所措，尤其是在你想要实现特定的商业目标时无论你是初创公司、中型企业还是大型企业，拥有一个聪明的社交媒体策略是必不可少的ChatGPT不仅可以帮助你自动化任务，还可以创建与你品牌相关的引人入胜、富有洞察力的内容
Leave a Comment随着远程工作的普及，今天的专业人士在职业目的上必须感到自在地使用视频会议。当面对面会议不可能时，视频会议是音频会议电话的更有效替代品。大多数系统还提供各种其他协作功能，包括聊天、白板和文件共享，除了语音和视频会议。旅行和租用会议空间、音频视频设备、食品和饮料所花费的时间和金钱可能可以节省，这对公司来说是一个重要的优势。 许多可用的视频会议提供商为各种操作系统和网络提供免费客户端。即使如此，为公司选择一个视频会议解决方案也很简单。有些是为更广泛的在线会议而设计的，而有些则更适合一对一的设置，比如在线教学或向大型群体进行演讲。领先的视频会议软件系统根据其功能和易用性进行排名，以帮助您选择适合您的组织的解决方案。以下是我们最佳选择的简要描述和深入评估的链接。然后，继续阅读一些购买建议，这将帮助您做出决策。 Zoom 由于Zoom每个订阅的许多功能，它是视频会议服务中的佼佼者。人们选择这个平台而不是其他平台，是因为它具有高质量的视频和音乐以及快速的文件共享功能。在与竞争的会议呼叫软件有过不好的经历后，许多Zoom的用户已经转向了这个平台。要轻松高效地与客户和消费者远程互动，Zoom是最好的网络会议软件。它使用SSL加密来保护私人通信，并且是跨平台的（与Chrome和Linux兼容）。 Microsoft Teams Microsoft Teams专为高效和简单的团队合作而构建。它基于Microsoft Office工具，如Word和SharePoint，其界面和框架可提供非常 engaging 的体验。该公司还使得Skype for Business可以在Microsoft Teams内使用。这个软件是为了与Slack等流行的协作平台竞争而开发的。Microsoft Teams的视频会议功能和其他聊天功能一样引人入胜和有效。用户可以在对话中发起视频会议。 GoToMeeting GoToMeeting在视频会议领域的主导地位可能正在减弱。不过，它的广泛功能使其成为适用于各种规模的企业的优秀远程会议软件。与类似的程序相比，这个软件因其直观的投票和举手功能而脱颖而出。使用GoToMeeting，您可以举办无限安全的视频会议，并进行端到端加密。根据您选择的计划，GoToMeeting可以支持10至250名与会者。免费版只允许三个用户，而付费版最多可以容纳一百个用户。 Google Meet Google Meet，之前称为Google Hangouts，现在是Google的G Suite业务软件的重要组成部分。用户可以通过将Google Meet与他们喜爱的其他Google应用程序（如Gmail和日历）连接来节省时间。Google日历可以快速提供Google Meet链接和电话号码。Meet的主窗口显示当前发言参与者的视频流，但也可以使用画廊视图。为了保持其作为市场领导者的地位，Google通过减少背景噪音来增强平台的视频和音频功能。任何拥有免费Google帐户的人都可以为最多60分钟的时间举办Google…
Leave a Comment我在2021年5月毕业于线下集训营现在我已经在IT行业工作了将近2年此外，我还被邀请参加集训营的不同活动和活动，作为一个…
Leave a Comment人工智能（AI）是技术领域中表现出色且充满机遇的领域之一。无论您目前的技能水平如何，要在AI领域找到工作并不容易，尤其是当招聘人员一直在寻找熟练的候选人时。提升技能并转行有很大且容易的可能性。因此，成为一名顶级AI技术人员需要激情和努力。本文介绍了能够构建您的AI技能，使您成为一流AI公司潜在候选人的顶级分支。 什么是AI技能？ AI技能包括一系列设计、开发和实施人工智能解决方案所需的能力和专业知识。这些技能包括熟练掌握Python等编程语言、机器学习算法、神经网络、自然语言处理、数据预处理、数据可视化、强化学习、数据分析、问题解决和伦理考虑。AI技能使专业人士能够创建能够学习、适应和执行类似人类智能的任务的智能系统，推动各行各业的技术进步。 前十个AI技能 以下是前十个AI技能及其子技能的列表： 了解AI领域 熟练掌握编程语言 精通机器学习 数据预处理和分析 深度学习和神经网络 自然语言处理（NLP）技能 计算机视觉熟练 AI伦理和偏见意识 云和AI部署 持续学习和适应 了解AI领域 人工智能是一个多学科平台，拥有各种分支，每个分支都具有不同的功能，可以将人类的知识和行为模拟到机器中。AI应用广泛应用于汽车、航空航天工程、生物技术、生物信息学、医疗保健等行业。 从基础到高级，开始掌握概念，以便将您的AI技能定制到AI的专门领域。一些主要的AI分支包括： 机器学习：作为人工智能的基础，它使用算法从数据中学习并随着时间的推移增强功能。 自然语言处理（NLP）：人工智能的一个分支，使机器能够模仿和解释人类语言。 机器人技术：将人工智能与工程学相结合，生成可以自主运行的模型或机器。 计算机视觉：人工智能可以帮助识别和理解视觉信息。 熟练掌握编程语言 在AI领域，有几种编程语言专门用于生成算法和设计模型。编程语言的能力使机器能够可视化、吸收和反映，从而使智能系统栩栩如生。 在AI中使用各种编程语言来完成不同的任务，例如：…
Leave a Comment你的竞争对手正在击败你，因为他们正在使用AI工具来获取更多的潜在客户你应该做同样的事情
Leave a Comment成立于2013年，得到英特尔和数字能源与可持续解决方案运动的安纳波利斯（马里兰州）的资助，切萨皮克保护协会的保护创新中心（CIC）今年已经成立了10年CIC成立于2013年，最初只有两名员工，目前已经发展到13名员工，帮助改变保护工作的方式，利用尖端技术实现基于数据的保护和恢复工作的成功通过与当地、区域和全国合作伙伴建立伙伴关系，CIC使数据更易获取…切萨皮克保护协会的保护创新中心已经成立10年了阅读更多 »
Leave a Comment介绍 在不断发展的科技巨头领域中，总是涌现出许多胜利和成就的故事，展示了那些敢于梦想并为之不懈努力的人们的非凡旅程。在这些故事的核心是谷歌的一位副校长，他的成功故事是对科技行业奉献、创新和无限机遇的见证。本文深入探讨了曼尼·加拉帕蒂先生的非凡旅程，他是一位在谷歌开辟道路的先锋，从平凡的开始走到了关键人物，他的贡献不仅提升了自己的职业生涯，还在技术领域和其他领域留下了深刻的印记。 AV：您能告诉我们一下您的教育背景以及它是如何使您达到在谷歌的副校长职位的吗？ 曼尼先生：我在比尔德科技学院获得了技术金融的学士和硕士学位，这为我打下了坚实的技术和金融基础，这可能有助于我在科技行业的后续角色中取得成功。 我在JP摩根大通、Mu Sigma、TCS创新实验室和沃尔玛实验室的经历使我在包括银行业、物联网、车载导航、文本分析、社交媒体分析、网站分析、自然语言处理、定价、供应链、全球采购和人力资源分析等各个领域积累了专业知识。 这些多样化的经验可能磨砺了我的问题解决和分析能力，以及在团队中工作和适应不同环境的能力。 我在谷歌的现任副校长职位涉及在技术领域中监督和管理大规模滥用和欺诈检测项目。我在各个领域的先前经验使我具备处理这一职位复杂性并为团队的成功做出贡献所需的技能。 总的来说，我的教育背景和职业经验对我在谷歌的副校长职位的成功做出了贡献，并继续塑造着我在科技行业的职业道路。 成长概述 我决心在科技和金融领域取得成功。我在比尔德科技学院就读，并在五年内完成了技术金融的学士和硕士学位。 毕业后，我加入了JP摩根大通，并在银行领域的商业智能和自动化方面迅速获得了技能。一年后，我加入了Mu Sigma。我花了两年的时间开发物联网、车载导航和文本分析解决方案，从而推出了MuRx和MMx等多个算法产品。 接下来，我来到了TCS创新实验室，在电信领域深入研究了社交媒体分析、网站分析和自然语言处理。之后，我转到了沃尔玛实验室，在零售领域从事了四年的定价、供应链、全球采购和人力资源分析工作。 在积累了多年的经验后，我加入了谷歌，并开始从事技术领域的大规模滥用和欺诈检测工作。在过去的四年里，我已经证明自己是谷歌团队的重要成员，并帮助创建了一个更安全、更可靠的在线环境。 通过努力工作、奉献和对学习的热情，这个人在科技行业中开辟了一条成功的职业道路，并成为了备受尊敬和宝贵的技术行业成员。 AV：是什么激励您追求数据科学的职业，并且您是如何开始的？ 曼尼先生：最初，我探索了不同的职业道路，包括iOS开发、网页设计和知识流程外包，但我发现它们并不能让我感到满足。然而，我偶然接触到了数据科学，并发现它是一个与我产生共鸣的领域。 我对数据科学的兴趣源于对探索和理解数据的好奇心，以及利用数据来指导决策和推动商业价值的愿望。我被使用统计和机器学习技术从大型和复杂数据集中提取洞察，并创建基于数据的解决方案解决现实问题的潜力所吸引。 当我加入Mu Sigma时，我有机会在不同领域的各种数据科学项目上工作，这使我能够获得实践经验并建立扎实的数据科学技能基础。我学习了数据预处理、统计建模、机器学习和数据可视化等各种技术，并接触到了Python、R、SQL和Tableau等工具和技术。 我在Mu Sigma的经历很可能帮助我对数据科学领域有了更深入的理解，并让我有机会与优秀的数据科学家合作并向他们学习。这段经历很可能改变了我的职业轨迹，给予我了我所追求的方向和目标。 总的来说，好奇心、对数据的兴趣、解决现实世界问题的能力以及通过在Mu Sigma的经历中接触到这个领域，这些因素是激发我追求数据科学职业的关键因素。…
Leave a Comment当你开始你的数据科学职业时，很难知道选择哪条路当来自不确定的地方时，很难为传统的集训营的成本（时间和金钱）提供充分的理由在ODSC West的迷你集训营上，从10月30日到11月2日，你将有…
Leave a CommentNVIDIA今天与Pixar、Adobe、Apple和Autodesk联合创立了Alliance for OpenUSD，这是迈向解锁下一个3D图形、设计和仿真时代的重要一步。 该联盟将标准化并扩展OpenUSD，这是开源的通用场景描述框架，是互操作的3D应用和项目的基础，涵盖从视觉效果到工业数字双胞胎等各种领域。 几家领先的3D生态系统公司已经成为该联盟的首批普通会员，包括Cesium、Epic Games、Foundry、Hexagon、IKEA、SideFX和Unity。 标准化OpenUSD将加速其采用，创建一个基础技术，将帮助当前的2D互联网演变成3D网络。许多公司已经与NVIDIA合作开创这个未来。 从摩天大楼到跑车 OpenUSD是NVIDIA Omniverse的基础，这是一个用于连接和构建3D工具和应用的开发平台。Omniverse正在帮助Heavy.AI、Kroger和Siemens等公司构建和测试工厂、零售店、摩天大楼、跑车等物理精确模拟。 对于宜家来说，OpenUSD代表着“一种非专有的标准格式，用于编写和存储3D内容，以更紧密地连接我们的价值链，并以更低的价格开发家居解决方案，”宜家的创新经理Martin Enthed在联盟今天发布的新闻稿中说。 “通过加入该联盟，我们展示了我们对OpenUSD为客户提供的优势的承诺，这些优势包括与基于云的平台（包括Nexus、Hexagon的制造平台HxDR、Hexagon的数字现实平台和NVIDIA Omniverse）连接以在其行业中构建创新解决方案，”Hexagon的CTO Burkhard Boeckem说。 OpenUSD的起源 Pixar于2012年开始开发USD作为其特色电影的3D基础，提供跨数据和工作流程的互操作性。四年后，该公司将这项功能强大、多方面的技术开源，以便任何人都可以使用OpenUSD并为其发展做出贡献。 《寻梦环游记》中的场景分解与最终图像对比。USD在创造这部电影的复杂世界中起到了重要作用。© Disney/Pixar OpenUSD支持构建虚拟世界的要求，如几何、相机、灯光和材料。它还包括适用于大规模复杂数据集的功能，并且具有极高的可扩展性，使得这项技术能够适应视觉效果以外的工作流程。 OpenUSD的图示，展示了它作为大规模工业工作流程技术的强大能力。 OpenUSD的一个独特能力是其分层系统，它可以让用户实时协作而不会相互干扰。例如，一个艺术家可以建模一个场景，而其他人则为其创建照明。 打造共享标准 作为首要任务，该联盟将制定一个描述OpenUSD核心功能的规范。这将提供给工具构建者一个实施的指南，鼓励广泛应用开放标准于各种用例。…
Leave a Comment寻找最好的人工智能写作工具？了解Jasper AI与Scalenut之间的区别，选择适合您需求的那一个
Leave a Comment介绍 从土木工程师转变成数据科学家是一个充满激动和挑战的旅程，具有巨大的个人和职业成长潜力。土木工程师凭借其解决问题的能力和分析技能，拥有一个坚实的基础，可以无缝地融入数据科学的动态世界。让我们一起探索从土木工程到数据科学的转型之旅，揭示这两个领域的相关性，识别可转移的技能，并提供获取必要的数据科学技能的指导。 土木工程与数据科学有何关联？ 土木工程和数据科学可能看起来是两个不相关的领域，但它们存在联系和重叠。土木工程技能在数据科学中得到应用。这两个领域之间的关键交叉点包括： 解决问题的方法：两者都需要系统化、分析性的问题解决方法，土木工程师将复杂性分解的能力与数据科学任务相辅相成。 数据收集和分析：土木工程项目生成大量数据集，类似于数据科学对数据收集和分析的依赖。 统计分析：土木工程师在结构完整性方面使用统计学，这与数据科学用于模式识别和预测的使用类似。 数学建模：在土木工程和数据科学中创建模型是常见的，用于预测行为和构建算法。 地理空间分析：土木工程师使用地理空间数据；数据科学依靠它进行空间洞察和预测。 数据可视化：两者都使用可视化技术来呈现发现并有效沟通洞察。 风险评估和决策：土木工程师评估项目风险，而数据科学提供基于数据的决策和预测建模。 可持续基础设施：数据科学可以通过优化资源和预测维护需求为可持续基础设施做出贡献。 还阅读：2023年成为数据科学家的逐步指南 相似之处和可转移的技能 通过认识土木工程和数据科学之间的相似之处，专业人士可以缩小差距，实现职业转型的顺利过渡。了解以下在这两个领域中常见的技能： 技术技能 土木工程师具备强大的分析能力，在数据科学中解释复杂数据集并应用统计分析、数学建模和数据处理技术至关重要。 他们使用诸如MATLAB、Python或R之类的语言进行模拟和数据分析，这些技能可以轻松转移到数据科学领域，用于预处理、机器学习和数据可视化。 他们擅长管理和处理大型数据集以提取有意义的见解，这是数据科学中数据清洗、转换和分析的重要技能。 领域知识 土木工程师在建筑、桥梁和交通网络等物理系统方面的专业知识与数据科学在基础设施性能、优化和资产管理方面的应用相吻合。 他们在环境考虑方面的专业知识对于数据科学分析环境数据、趋势预测和资源优化非常有价值。 软技能 土木工程师的协作和演讲技巧对于将见解有效传达给非技术人员至关重要。 这两个领域都需要解决问题和批判性思维能力，识别和分析问题，评估解决方案和基于数据的决策。…
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