Особые возможности

📣100+ женщин, продвигающих ИИ в 2023 году

Автор ПЕРЕ•РАБОТКА | Всемирно известные саммиты, семинары и ужины по искусственному интеллекту (re-work.co)

Международный женский день — это всемирный день, посвященный празднованию достижений женщин, а также служит напоминанием о необходимости равенства женщин. Во всем мире только 22% специалистов по искусственному интеллекту составляют женщины, поэтому проект RE•WORK с помощью номинаций нашего сообщества решил отметить более 100 замечательных женщин, продвигающих искусственный интеллект. Ознакомьтесь со списком ниже!

Помогите нам продолжать выделять ведущих женщин в области искусственного интеллекта, назначая вашу влиятельную женщину в области искусственного интеллекта. Подайте заявку здесь.

📰 Подробнее ➡️ 100+ лучших женщин, продвигающих ИИ в 2023 году (re-work.co)

Шеф | DEI — это многомиллиардная индустрия, которая не работает. Вот как это изменить

Вот почему ваши усилия по извлечению ценности из данных ни к чему не приводят

Автор Кэсси Козырков — Medium

Мой любимый способ объяснить разницу между наукой о данных и инженерией данных таков:

Если наука о данных «делает данные полезными», то инженерия данных — «делает данные пригодными для использования».

Эти дисциплины настолько увлекательны, что легко забежать вперед и забыть, что прежде чем мы сможем сделать данные пригодными для использования (не говоря уже о том, чтобы быть полезными), нам нужно в первую очередь создать данные.

📰 Подробнее ➡️ Вот почему ваши усилия по извлечению ценности из данных ни к чему не приводят | Кэсси Козырков | февраль 2023 г. | На пути к науке о данных

DEI — это многомиллиардная индустрия, которая не работает. Вот как это изменить

Автор Алисы Гомстин на Шеф

DEI не работает, и это проблема, — говорит Лили Чжэн, ведущий стратег DEI и автор книги Деконструкция DEI. У нас не может быть многомиллиардной индустрии, которая не работает.

На эксклюзивном семинаре для руководителей с главным вице-президентом Inclusion & Impact Треем Бойнтоном Чжэн поделился своим мнением о том, почему прошлые усилия DEI оказались безуспешными, и дал советы о том, как выйти за рамки перформативного DEI. Ошибка многих программ DEI заключается в том, что они фокусируются на мероприятиях с вдохновляющими спикерами, которые «вызывают всплеск воздействия», но не дают долгосрочных результатов.

«Ты тратишь немного денег, ты возбуждаешь людей, а год спустя ты на том же месте», — говорит Чжэн.

По словам Чжэн, для достижения реальных результатов требуется менее гламурная и кричащая работа. Речь идет об установлении результатов, к которым стремится компания, и оценке прогресса в достижении этих результатов.

«Это скучный ответ на действительно сложную проблему, то есть мы просто измеряем ее. Мы призываем людей нести ответственность за результаты, а не за намерения», — говорит Чжэн. «У нас есть 50, 60, 70 лет намерений в DEI, которые не привели к результату. Что-то должно измениться».

📰 Подробнее ➡️ Шеф | DEI — это многомиллиардная индустрия, которая не работает. Вот как это изменить

Уголок вдохновения

В центре внимания Месяца женской истории: Цзянь-Шиунг Ву, «первая леди физики»

Также известная как Первая леди физики, Ву была физиком-экспериментатором. Она была первой женщиной-президентом Американского физического общества, первым человеком, удостоенным премии Вольфа по физике, и первой почетной докторской степенью, присужденной женщине Принстонским университетом. Узнайте больше о ее невероятной жизни и карьере здесь.

Примечание. Этот контент был скопирован из информационного бюллетеня Girls Who Code от 13 марта 2023 г.

Внешние события

Генеративное моделирование временных рядов через мост Шредингера от The Artificial Intelligence for Good Group

Дата и время: со среды, 19 апреля 2023 г., 12:00 до среды, 19 апреля 2023 г., 13:00 по восточноевропейскому времени.

Подробности

«Доклад профессора Хуен Фама, Парижский университет (Париж Дидро), Лаборатория вероятностей, статистики и моделирования (LPSM), адъюнкт-профессора ENSAE, кафедры прикладной математики, JVN HCM, Вьетнам. Профессор Фам получил премию Луи Башелье (2007 г.) фонда Natixis и премию SMAI, присужденную Французской академией наук. Он является главным редактором журнала «Прикладная математика и оптимизация» (вместе с И. Ласецкой) и членом редколлегии журнала SIAM по вопросам управления и оптимизации, математических финансов, рисков, вероятности, неопределенности и количественного риска, Acta Mathematica Vietnamica и Finance and Стохастика».

ОДСК Восток 2023 | Обучающая конференция по науке о данных

Дата и время: со вторника, 9 мая 2023 г., 9:00, до четверга, 11 мая 2023 г., 17:00 по восточноевропейскому времени.

Это ПЛАТНОЕ мероприятие.
Дополнительную информацию вы можете найти здесь — «https://hubs.li/Q01nwjvl0
Используйте код COMMUNITY2023 для получения дополнительной скидки.
Виртуальные билеты — https://hubs.li/Q01xMs7_0
Личные билеты — https://hubs.li/Q01xMsd60

Докладчики, такие как Педро Домингос, доктор философии, Ралука Ада Попа, доктор философии, доктор Джон Крон, Тамилла Трианторо, доктор философии, Ариэль Прокачча, доктор философии, Дэн Рот, доктор философии, Стефани Молин, Арик Лабарр, доктор философии, доктор наук. Хунся Ян, доктор философии и другие — ждут вас!

Предварительное расписание доступно здесь — https://hubs.li/Q01BQCWL0
Подтвержденные названия сеансов включают:

  • Основы НЛП
  • Глубокое обучение с помощью PyTorch и TensorFlow
  • Синтетические данные в здравоохранении: методы, проблемы и варианты использования
  • Улучшение наборов данных машинного обучения с помощью Cleanlab, стандартной платформы для ИИ, ориентированного на данные
  • Современное НЛП: предварительное обучение, тонкая настройка, оперативное проектирование и обратная связь с людьми
  • Введение в AutoML: оптимизация гиперпараметров и поиск нейронной архитектуры
  • Сверхпродуктивное НЛП с трансформерами обнимающих лиц
  • Помимо основ: визуализация данных в Python
  • Введение в крупномасштабную аналитику с помощью PySpark
  • Практическое руководство по созданию демонстраций машинного обучения с помощью Gradio
  • Улучшение наборов данных машинного обучения с помощью Cleanlab, стандартной платформы для ИИ, ориентированного на данные

Скоро мы добавим больше названий, так что не забывайте почаще заглядывать.

На ODSC East вы найдете беспрецедентную широту и глубину тем, инструментов, языков, фреймворков и платформ для науки о данных, что делает эту конференцию незаменимой для специалистов по данным и специалистов по искусственному интеллекту всех уровней, от начинающих до продвинутых».

Конференции