组织每年在AI增加他们的投资。一个健壮的AI平台架构对于人工智能项目的成功是至关重要的。这次会议提供了一个参考架构,改进方法和反模式。

许多组织已经登上新闻头条由于偏见的人工智能模型。偏见可能与源数据,建模实践或可能使用它的表现。数据科学家斗争与解决“偏见”的问题。同时,收益问题紧迫性由于规定要求公平的决策。本届穿过各种技术可用来减轻偏见在人工智能模型。

由于其巨大的规模和广泛的用例适用性、基础模型,如ChatGPT是AI显著的进步,但他们带来的主要风险并没有完全理解。在这个会话中,我们评估的好处,这些模型的风险和机遇利用他们的商业价值和最小化风险。

以数据为中心的组织越来越多地要求快速和有效的数据科学、机器学习和人工智能解决方案交付业务成果。不幸的是,迅速提供人工智能解决方案,可测试的工作单元,该工具使操作化是困难的。来到这个会话看和如何应用人工智能软件工程最佳实践。