Big Data Week Brasil

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19
Sep

15 INFLUÊNCIAS GLOBAIS NA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING

É mais fácil conseguir um emprego se você é um especialista em Inteligência Artificial (IA) ou Machine Learning (ML), e os investidores querem apostar em empresas que usam as palavras AI ou ML em suas declarações de missão. E por que não deveria ser esse o caso? A McKinsey estima que as técnicas de IA têm o potencial de criar entre US $ 3,5T e US $ 5,8T em valor anualmente em nove funções de negócios em 19 setores. O estudo compara esse valor agregado a aproximadamente 40% do impacto anual total de US $ 9,5T a US $ 15,4T que poderia ser ativado por todas as técnicas analíticas.

Na corrida pela fama, você está se deparando com muitos autoproclamados influenciadores no campo da IA ​​e ML ultimamente? Não se preocupe, você não está sozinho nisso. A internet está cheia de barulho quando se trata de informações sobre IA e ML. Eu tenho dificuldade em escolher quais posts do blog para ler, o que o Twitter alimenta para prestar atenção e qual white paper de Inteligência Artificial ou Machine Learning para baixar para a minha próxima leitura. Eu perdi a conta com o número de submissões de artigos que nós da Dataconomy Media obtemos nesses tópicos quentes.

A linha entre os dois termos AI e ML está se desfazendo e eles são usados ​​de forma intercambiável hoje. É difícil existir um sem o outro em alguns casos, embora a definição técnica dos dois seja diferente. O Aprendizado de Máquina é mais específico na natureza e é um ramo ou subconjunto da IA. O Machine Learning baseia-se na ideia de que podemos construir máquinas para processar dados e aprender sozinhos, sem a nossa supervisão constante. Por outro lado, o professor John McCarthy define Inteligência Artificial como a ciência e engenharia de fabricação de máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes. Está relacionado à tarefa semelhante de usar computadores para entender a inteligência humana, mas a IA não precisa se limitar a métodos biologicamente observáveis.

Eu compilei uma lista dos principais influenciadores no campo de IA e ML que eu recomendo para manter-se não apenas atualizado ou informado sobre os dois campos, mas também aprender sobre AI ou ML. Eu incluí acadêmicos, pesquisadores, empresários, investidores e autores. Existem os poucos parâmetros que eu mantive em mente. Em primeiro lugar, estas são as pessoas com uma enorme mídia social e sua voz independente não está diretamente ligada às empresas em que trabalham ou fundaram. Na verdade, existem especialistas em IA e ML que não estão em todas as mídias sociais, mas isso requer uma lista separada de nós. Em segundo lugar, olhei para a consistência dos últimos três anos em sua presença na mídia social e tentei estar geograficamente bem disseminada porque cada parte do mundo está contribuindo para o crescimento da IA ​​e do ML.

A ordem da listagem não representa uma classificação. Aqui vamos nós:

 Andrew NG

Andrew Yan-Tak Ng é um cientista da computação inglês chinês e empresário. Ng co-fundou e liderou o Google Brain e foi vice-presidente e cientista chefe do Baidu , criando o Grupo de Inteligência Artificial da empresa em milhares de pessoas. Ele é professor adjunto (ex-professor associado e diretor do Laboratório de IA) na Universidade de Stanford . Ng também é pioneira no aprendizado on-line – o que levou à co-fundação do Coursera .

Twitter: AndrewYNg

Fei Fei Li

Fei-Fei Li , que publica sob o nome Li Fei-Fei, é professora associada de Ciência da Computação na Universidade de Stanford . Ela é diretora do Laboratório de Inteligência Artificial de Stanford (SAIL)  e do Stanford Vision Lab. Em 2017, ela foi co-fundadora da AI4ALL, uma organização sem fins lucrativos que trabalha para aumentar a diversidade e a inclusão na inteligência artificial. Ela trabalha nas áreas de visão computacional e neurociência cognitiva .

 

Twitter: drfeifei

 

Martin Ford

Martin Ford é um futurista e autor com foco no impacto da Inteligência Artificial e da robótica na sociedade e na economia. Ele escreveu dois livros sobre tecnologia. Seu livro mais recente, Rise of the Robots: Tecnologia e a Ameaça de um Futuro sem Emprego (2015), foi um best  seller do New York Times e ganhou o prêmio de 30 mil libras do Financial Times e do McKinsey Business Book do Ano em 2015. As Luzes no Túnel: Automação, Acelerando a Tecnologia e a Economia do Futuro (2009) também trataram dos efeitos da automação e do potencial de desemprego estrutural e aumento da desigualdade.

Twitter: MFordFuture

 

Nathan Benaich

Nathan é um investidor focado em sistemas inteligentes e empresas baseadas em dados. Ele dirige a Research and Applied AI Summit e Londres. AI, que acelera a ciência e as aplicações da IA. Nathan também é consultor da TwentyBN, uma empresa de videoconferência. Ele ganhou um PhD no cruzamento da biologia computacional e experimental do câncer da Universidade de Cambridge.

 

Twitter: NathanBenaich

 

Joanna Bryson

Joanna Bryson é uma Leitora (Professora Associada Titular) na Universidade de Bath. Ela tem amplos interesses acadêmicos na estrutura e utilidade da inteligência, natural e artificial. Os locais para sua pesquisa vão do Reddit à Science . Ela é mais conhecida por seu trabalho em sistemas de IA e ética na IA, ambos os quais ela iniciou durante seu PhD na década de 1990, mas ela e seus colegas publicam amplamente em biologia, antropologia, sociologia, filosofia, ciência cognitiva e política. Em Bath, ela fundou o grupo de pesquisa  Intelligent Systems e dirige seus modelos artificiais de inteligência natural .

Twitter: j2bryson

 

Soumith Chintala

Soumith Chintala é pesquisador do Facebook AI Research, onde trabalha com aprendizado  de máquina, aprendizado por reforço, modelos geradores de imagem, agentes para videogames e deep learning em larga escala e alto desempenho. Antes de ingressar no Facebook em agosto de 2014, ele trabalhou na MuseAmi, onde criou modelos de deep learning para música e visão voltados para dispositivos móveis. Ele possui um mestrado em CS pela NYU e passou um tempo no laboratório da NYU de Yann LeCun, construindo modelos de deep learning para detecção de pedestres, OCR de imagem natural, imagens de profundidade, entre outros.

Twitter: soumithchintala

 

The CyberCode Twins

América e Penélope Lopez são conhecidos como “The CyberCode Twins”. Como irmãs gêmeas latinas nascidas e criadas em East Los Angeles, viajaram para muitas cidades e receberam vários prêmios em competições de tecnologia e hackathons como o Desafio NASA International SpaceApps, o AT & T Developer Summit, o HackForLA, o Desafio IBM Global Mobile Innovators e muito mais. Agora, eles estão em uma missão para tornar as comunidades mais seguras através de tecnologia móvel e aplicativos móveis.

Twitter: cybercodetwins

 

David Kenny

David Kenny é o vice-presidente sênior da plataforma Watson & Cloud da IBM. Ele foi anteriormente o CEO da The Weather Company, que foi adquirida pela IBM em 2016. Kenny substituiu Mike Kelly na Weather Company em janeiro de 2012. Ele também era o presidente do conselho. Ele era o presidente da Akamai Technologies e renunciou a esse cargo em 26 de outubro de 2011. Antes de ingressar na Akamai, Kenny trabalhou em publicidade digital para o VivaKi da Publicis Groupe SA.

Twitter: davidwkenny

 

Elon Musk

Elon Reeve Musk é um magnata de negócios, investidor e engenheiro. Ele é o fundador, CEO e principal designer da SpaceX , CEO e arquiteto de produtos da Tesla, Inc .; co-fundador e CEO da Neuralink ; e co-fundador do PayPal . Em dezembro de 2016, ele ficou em 21º lugar na lista da Forbes das pessoas mais poderosas do mundo. Em agosto de 2018, ele tem um patrimônio líquido de US $ 20,2 bilhões e é listado pela Forbes como a 46ª pessoa mais rica do mundo .

Twitter: elonmusk

 

Gary Marcus

Gary F. Marcus é um cientista, autor e empresário. Sua pesquisa se concentra em inteligência natural e artificial. Marcus é professor no Departamento de Psicologia da Universidade de Nova York e foi fundador e CEO da Geometric Intelligence, uma empresa de aprendizado de máquina adquirida posteriormente pela Uber. Como autor, seus livros incluem Guitar Zero , que apareceu na lista de bestsellers do New York Times e Kluge: The Haphazard construção da mente humana , uma escolha dos editores do New York Times.

Twitter: GaryMarcus

 

Mike Tamir

Mike atua como Head of Data Science na Uber ATG e palestrante do programa de mestrado da UC Berkeley iSchool Data Science. Mike liderou várias equipes de cientistas de dados na área da baia como cientista chefe de dados para InterTrust e Takt, diretor de ciências de dados para MetaScale e diretor de ciência para Galvanize ele supervisionou todo o desenvolvimento de produto de ciência de dados e criou o mestrado no programa de ciência de dados em parceria com a UNH.

Twitter: MikeTamir

 

Chris Messina

Christopher Reaves Messina é um americano evangelista de tecnologia que é um defensor para open source e padrões abertos. Messina é mais conhecida por propor o uso do caractere hash (#) no Twitter como forma de agrupar mensagens. Inspirado pelo uso da hashtag no Internet Relay Chat (IRC) . Ele foi anteriormente líder de experiência de desenvolvedor na Uber de 2016 a 2017. Messina também é conhecido por seu envolvimento em ajudar a criar os movimentos BarCamp , Spread Firefox e coworking . Messina é um proponente ativo de micro formatos e OAuth

Twitter: chrismessina

 

Kirk Borne

O Dr. Kirk Borne é o principal cientista de dados e consultor executivo da empresa de consultoria e tecnologia global Booz Allen Hamilton, com sede em McLean, Virgínia, EUA (desde 2015). Nessas funções, ele se concentra em aplicativos de ciência de dados, análise de dados, mineração de dados, aprendizado de máquina, inteligência de máquina e modelagem em uma ampla variedade de disciplinas. Ele também fornece liderança e orientação para equipes multidisciplinares de cientistas, modeladores e cientistas de dados; e ele consulta várias organizações, indústrias, agências e parceiros externos no uso de grandes repositórios de dados e aprendizado de máquina para descoberta, suporte a decisões e inovação.

Twitter: KirkDBorne

 

Alex Champandard

Alex é um especialista em Inteligência Artificial que trabalha no campo há quase 20 anos, tanto do lado técnico quanto do design. Atualmente é co-fundador e diretor administrativo da creative.ai, uma empresa que desenvolve ferramentas melhores para designers visuais e artistas. Ele trabalhou nos setores de simulação e entretenimento de computador por muitos anos, aplicando algoritmos clássicos de inteligência artificial a domínios interativos, criando ferramentas para os designers serem capazes de usá-los e otimizando-os em tempo real em hardware de consumo. Ele também co-organizou a maior conferência mundial dedicada à IA em Indústrias Criativas (nucl.ai) e ao longo dos anos entrevistou centenas de especialistas no campo ao vivo como parte de uma comunidade contínua de aprendizado on-line (pré-MOOCs).

Twitter: alexjc

 

Spiros Margaris

Spiros Margaris é capitalista de risco e fundadora da Margaris Ventures. Ele é a única pessoa que alcançou classificações de influenciadores ao ser classificado como o influente número 1 da FinTech, Inteligência Artificial (AI) e influenciador de blockchain da Onlaytica (05/2018) em todas as três categorias. É palestrante em conferências internacionais da FinTech e InsurTech e publica artigos sobre suas propostas de inovação e liderança de pensamento. Ele publicou um white paper da AI, ” Aprendizado de máquina em serviços financeiros: alterando as regras do jogo “, para o fornecedor de software corporativo SAP. Ele é consultor sênior do wefox Group (wefox & ONE), do SparkLabs Group, da Arbidex, da Lodex, da BlockLoan, da Datametrex AI, da Yield Growth Corp., da kapilendo, da moneymeets e da F10 Fintech Incubator and Accelerator.

Twitter: @SpirosMargaris

Traduzido de: https://dataconomy.com/2018/09/15-global-influencers-in-artificial-intelligence-and-machine-learning/

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