I progressi dell'AI generativa

AI generativa per le aziende

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp

I protagonisti

Università university_building

Governo Government_building

Aziende employees_working_on_rocket

Comunità open source Raccolta di loghi di strumenti e modelli di AI generativa open source

AI generativa per le aziende

Università

  • Centro di produzione di ricerca e teoria
    • Le GAN sono stati sviluppati presso l'Università di Montréal
  • Formare e ispirare i ricercatori
  • Collaborazione con l'industria e il governo

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Istituzioni governative e civili

  • I governi regolano e finanziano l'industria
    • DARPA finanzia la ricerca per rendere l'AI spiegabile
  • Le istituzioni civiche forniscono risorse per progetti indipendenti
    • Set di dati immagini CIFAR-10

AI generativa per le aziende

Aziende (grandi e piccole)

  • L'AI generativa viene rapidamente adottata
    • per ottenere un vantaggio sul mercato
    • e attirare più finanziamenti

   

  • In particolare, le grandi aziende tecnologiche
    • producono ricercano
    • sviluppano hardware e infrastrutture
    • acquisendo startup

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Comunità open source

  • Fornisce un accesso aperto
  • Barriera d'ingresso più bassa
  • Rischi:
    • I progetti non possono essere mantenuti all'infinito
    • Uso dannoso

Raccolta di loghi di strumenti e modelli di intelligenza artificiale generativa open source

AI generativa per le aziende

Aziende e open source

Vittorie

  • Supporto agli sviluppatori
  • Acquisizione di talenti
  • Feedback da parte di un'ampia comunità

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Sfide

  • Perdita del vantaggio competitivo
  • Uso improprio della ricerca/tecnologia

 

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AI generativa per le aziende

Guardando avanti

Acceleratori:

  • Costi inferiori per l'hardware
  • Ricerca e sviluppo
  • Concorrenza di mercato

Deceleratori:

  • Limiti tecnologici
  • Regolamento
  • Mancanza di fondi o di talenti

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Passiamo alla pratica!

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