丁磊
美国俄亥俄州立大学人工智能专业博士,美国哥伦比亚大学博士后。
人工智能商业化落地先行者,曾为PayPal创立人工智能平台,历任百度金融首席数据科学家、PayPal全球消费者数据科学部创始负责人等职务,曾在IBM Watson研究院和美国伊利诺伊大学贝克曼研究所从事研究。在IEEE会刊等发表高质量论文20余篇,获授权专利30余项。
帮助企业运用人工智能提升效益,与中国农业银行、中国电信、万科集团、联合利华、亿客行等行业巨头深度合作,推动人工智能落地。领导研发的营销和风控决策系统、精准服务智能机器人平台在多个行业成功应用。2018年被第一财经评为中国“数据科学50人”。
丁磊
美国俄亥俄州立大学人工智能专业博士,美国哥伦比亚大学博士后。
人工智能商业化落地先行者,曾为PayPal创立人工智能平台,历任百度金融首席数据科学家、PayPal全球消费者数据科学部创始负责人等职务,曾在IBM Watson研究院和美国伊利诺伊大学贝克曼研究所从事研究。在IEEE会刊等发表高质量论文20余篇,获授权专利30余项。
帮助企业运用人工智能提升效益,与中国农业银行、中国电信、万科集团、联合利华、亿客行等行业巨头深度合作,推动人工智能落地。领导研发的营销和风控决策系统、精准服务智能机器人平台在多个行业成功应用。2018年被第一财经评为中国“数据科学50人”。
人工智能是这一时代的产物,与其担忧它带来的诸多问题,不如拥抱并且掌控它。首先,应该拥有AI思维。所谓AI思维,本质是一种“数据驱”的思维,就是从大量数据中形成模型,进而对未知情况做出最佳预测。在AIGC的应用中,则是从大量数据中形成模型,自动生成全新的内容。不管是决策式AI模型还是生成式AI模型,其基础逻辑都是一致的,只靠逻辑和经验难以推导,需要海量的数据进行训练我们需要理解AI思维的底层逻辑,其基础在于数据,核心在于模型实现在于算力,具体应用在于业务场景。拥有AI思维能够避免经验主义带来的主观、片面和限制,具有积极的意义。其次,应该拥有AI工具思维。所谓工具思维,就是善于利用工具,通过工具赋能,从而解决问题、提高效率、解放劳动力。而AI工具思维,就是掌握数据化思维,掌握使用AI、训练AI的方法AIGC技术的发展已经不可逆转,与其消极对待,不如使之为我所用。我们要理解AI的底层逻辑,在工作和生活中使用AL,挖掘AI技术的工具价值,并训练AI具有更强的适配性,为我们的工作和生活带来更大的便利,将我们从繁杂的事务中解放出来。未来,我们人人都可以是AI的使用者和训练师。
——引自章节:后记259
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John W.Milnor,著名美国数学家,菲尔兹奖(1962)和沃尔夫奖(1989)得主。美国科学院院士,1966年获得美国国家科学奖章。现任纽约州立大学石溪...
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