下一波《 Genai：與Kirk Borne博士的觀點》 -Analytics Vidhya

這一領先的數據劇集以數據科學家，天體物理學家和TEDX演講者Kirk Borne博士為特色。 Borne博士是大數據，AI和機器學習的著名專家，為人工智能的當前狀態和未來軌跡提供了寶貴的見解。我們深入研究了他對AI進化的觀點，不斷加劇的技術炒作週期，邊緣計算的關鍵作用以及組織在成功採用AI採用中面臨的關鍵挑戰。

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我們與Kirk Born博士對話的關鍵要點：

• 生成的AI的炒作週期：生成的AI目前正在經歷爆炸後幻滅階段，強調了對現實期望和強大的基礎架構的需求。
• 加速技術採用：技術進步的速度正在迅速提高，要求持續學習和適應能力。
• 邊緣計算的重要性：邊緣計算對於物聯網和自治系統等領域的實時應用仍然至關重要。
• 成功的AI採用策略：組織應優先考慮建立強大的數據基礎，並培養實驗和迭代學習文化。
• 生成AI的雙重性質：在提供客戶服務和醫療保健方面的巨大潛力時，生成AI也帶來了明顯的網絡安全風險。
• AI專業人員的基本技能：終身學習，基礎技能（編碼，數據分析），解決問題和有效的數據通信對於成功至關重要。
• 數據講故事的力量：清晰，有說服力地傳達數據洞察對於推動有效的決策至關重要。

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深入研究對話：

AI的演變七年： Borne博士反思了從大數據分析重點到當前以AI為中心的景觀的巨大轉變，強調了對支持AI計劃的強大數據基礎架構的反復出現的需求。

AI炒作週期：他討論了技術炒作的可預測模式，突出了生成的AI從膨脹期望的峰值開始的下降。

不斷發展的技術炒作週期：這些週期的速度正在急劇加速，反映了我們現代世界中信息的快速傳播。

邊緣計算的重要性：博士強調了邊緣計算在各種應用中實時決策的重要性，強調了其長期意義。

數據領導力小組服務：他描述了他的數據領導小組提供的服務，包括培訓，諮詢和思想領導力。

AI採用的挑戰：他解決了AI採用中常見的組織障礙，包括數據基礎設施不足和員工焦慮。他主張實驗和迭代發展的文化。

積極和負面生成的AI應用： Borne博士探索了生成AI（客戶服務，醫療保健）及其潛在濫用（深層，網絡安全威脅）的有希望的應用。

為有抱負的人工智能專業人士提供建議：他建議早期的AI專業人員專注於基礎技能，終身學習和強大的溝通能力。

結論：

Borne博士的見解為AI的當前狀態和未來方向提供了寶貴的觀點。他對數據素養，強大的基礎設施和持續學習的重視為組織和個人提供了至關重要的指導，這些組織和個人在人工智能的迅速發展的景觀中導航。請繼續關注即將到來的數據會話！與未來會議的鏈接很快將提供。

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