O progresso da IA generativa

IA generativa para empresas

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp

Principais atores

Universidades university_building

Governo Government_building

Empresas employees_working_on_rocket

Comunidades de código aberto Coleção de logotipos de modelos e ferramentas de IA generativa de código aberto

IA generativa para empresas

Universidades

  • Centro de produção de pesquisa e teoria
    • GANs foram desenvolvidas na Universidade de Montreal
  • Treinamento e inspiração de pesquisadores
  • Colaboração com o setor e o governo

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Instituições cívicas e governamentais

  • Governos regulam e financiam o setor
    • DARPA financia pesquisas para tornar a IA explicável
  • Instituições cívicas fornecem recursos para projetos independentes
    • Conjunto de dados de imagens CIFAR-10

IA generativa para empresas

Empresas (grandes e pequenas)

  • A IA generativa é rapidamente adotada
    • para obter vantagem no mercado
    • para atrair mais financiamento

   

  • Grandes empresas de tecnologia, especificamente
    • produzem pesquisas
    • desenvolvem hardware e infraestrutura
    • adquirem startups

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Comunidade de código aberto

  • Fornecem acesso aberto
  • Menor barreira de entrada
  • Riscos:
    • Projetos não podem ser mantidos indefinidamente
    • Uso malicioso

Coleção de logotipos de modelos e ferramentas de IA generativa de código aberto

IA generativa para empresas

Empresas e código aberto

Vitórias

  • Suporte ao desenvolvedor
  • Aquisição de talentos
  • Feedback de uma ampla comunidade

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Desafios

  • Perda de vantagem competitiva
  • Uso indevido de pesquisa/tecnologia

 

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IA generativa para empresas

Seguindo adiante

Aceleradores:

  • Hardware mais barato
  • Pesquisa e desenvolvimento
  • Concorrência de mercado

Desaceleradores:

  • Limites tecnológicos
  • Regulamentação
  • Falta de financiamento ou talentos

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Vamos praticar!

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