Comment créer la prochaine génération de talents en IA ?
La création de canaux de talents et de projets en IA nécessite non seulement une valeur pédagogique, mais également une valeur technique. Pour cela, des centres d’excellence en intelligence artificielle dirigés par des conseillers scientifiques de renommée mondiale sont nécessaires.
Lorsque les gouvernements et les initiatives locales sont impliqués, un écosystème d’IA plus fort émerge.
L'écosystème de l'intelligence artificielle est mis en œuvre comme un réseau de valeurs, redessinant le seuil d'entrée dans l'intelligence artificielle et offrant des voies de participation aux parties prenantes.
Les avantages de l’intelligence artificielle en tant que catalyseur de la croissance économique sont inégalement répartis dans les villes du monde. Son talent aussi. Les centres d’intelligence artificielle que nous connaissons sous le nom de Boston, Silicon Valley, Toronto, etc. n’existent pas au cœur des États-Unis, ni sur les marchés émergents ou frontières du monde entier.
Ces centres d'IA sont soutenus par certaines des plus grandes institutions d'enseignement au monde et dirigés par des conseillers scientifiques qui attirent des talents mondiaux. Sans un tel écosystème d’intelligence artificielle, il sera impossible de former la prochaine génération de talents en IA.
Dans le développement de l'intelligence artificielle, bien que la technologie et les algorithmes aient été banalisés, les travailleurs qualifiés capables de créer des solutions aux problèmes de l'intelligence artificielle sont le facteur le plus important. Une génération entière de travailleurs dotés de capacités d’IA sera nécessaire. Cette génération de talents soutiendra les intérêts de la nation dans les domaines de l’aérospatiale, de la défense, de l’éducation, du logement, des transports, de la sécurité publique, de la chaîne d’approvisionnement, de la fabrication et de nombreuses autres industries essentielles à la sécurité nationale.
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Comme l'a dit John F. Kennedy, réparez le toit pendant que le soleil brille. Tous les signes laissent entrevoir de brillantes perspectives pour les réalisations américaines en matière d’IA.
Dans le même temps, afin de maintenir cette position de leader, le moment est venu de cultiver la prochaine génération de talents en IA. Selon le rapport 2022 sur l'indice d'intelligence artificielle de l'université de Stanford, les États-Unis sont le leader mondial de l'intelligence artificielle en ce qui concerne les publications, les investissements en capital, les citations de conférences, les nouveaux investissements nets dans les entreprises et les brevets acceptés.
Si nous définissons les États-Unis comme l'étoile polaire de l'écosystème de l'IA, nous pouvons identifier les opportunités permettant aux pôles technologiques émergents de développer les écosystèmes locaux. Selon le rapport 2022 de l'indice d'intelligence artificielle de l'université de Stanford, le gouvernement américain a dépensé le plus pour les contrats d'intelligence artificielle du ministère de la Défense en 2021, et la National Science Foundation (NSF) a dépensé le moins.
Le rôle des gouvernements nationaux
Les gouvernements nationaux doivent contribuer à l'écosystème local de l'IA. Chaque acteur de l'écosystème de l'IA construit un réseau de valeurs, des gouvernements locaux à la politique fédérale. Un écosystème d’IA se compose de 8 parties prenantes, toutes avec des objectifs différents. Pour que ces acteurs puissent atteindre leurs objectifs, le soutien du gouvernement est nécessaire.
Le rôle spécifique des gouvernements est de reconnaître immédiatement les diplômes et l'enseignement en IA au niveau des études supérieures, ainsi que dans les programmes d'études de la maternelle à la 12e année. Imaginez si le ministère de l’Éducation du gouvernement ne reconnaissait pas les diplômes en médecine, en droit ou en enseignement, le système éducatif ne fonctionnerait pas ? Mais paradoxalement, les départements éducatifs doivent développer une expertise interne pour identifier de tels diplômes en IA.
L’écosystème de l’intelligence artificielle et les méthodes permettant de cultiver la prochaine génération de talents en IA ne peuvent être compartimentés. Les ateliers, certificats et bootcamps sur l'IA n'ont aucune valeur éducative et ne développent pas de compétences de niveau praticien.
Pourquoi les diplômes en développement des talents en IA et en intelligence artificielle ne sont-ils pas aussi rigoureux et standards que les diplômes en médecine ou en droit ?
Doit commencer par un diplôme standardisé en IA – soutenant les centres d'excellence en IA dirigés par des organisations de base. En tant qu’entrepreneurs et parties prenantes soucieux de former la prochaine génération de talents en IA, nous avons hâte que le gouvernement agisse pour établir un écosystème d’IA localisé.
Doit être construit autour de l'infrastructure de connaissances qui existe déjà dans le milieu universitaire local. Pour que l’enseignement de l’IA soit efficace, des centres d’excellence qui s’engagent à travers le modèle à 8 parties prenantes doivent émerger de ces communautés. Il s’agit d’une approche ascendante qui apporte de la valeur à l’enseignement de l’IA.
La nécessité d'agir maintenant est d'identifier les lacunes de l'écosystème local pour ajouter de la valeur en tant qu'opportunités entrepreneuriales. Par conséquent, la technologie et le monde universitaire de chaque région doivent unir leurs forces pour créer leurs propres centres d’excellence en IA.
Mais cela doit être fait de manière intégrée avec toutes les parties prenantes qui sont éduquées et croient aux capacités de la technologie de l'IA. Cela signifie travailler avec l’industrie pour instaurer la confiance et résoudre les problèmes locaux qui peuvent être résolus grâce à l’IA.
Sans éducation, nous ne pourrons pas être leader dans le domaine de l'intelligence artificielle. C’est pourquoi il est crucial d’apporter de la valeur au corps académique du sujet.
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Lors de la conversion des chaînes en objets dans vue.js, JSON.Parse () est préféré pour les chaînes JSON standard. Pour les chaînes JSON non standard, la chaîne peut être traitée en utilisant des expressions régulières et réduisez les méthodes en fonction du format ou du codé décodé par URL. Sélectionnez la méthode appropriée en fonction du format de chaîne et faites attention aux problèmes de sécurité et d'encodage pour éviter les bogues.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles la startup MySQL échoue, et elle peut être diagnostiquée en vérifiant le journal des erreurs. Les causes courantes incluent les conflits de port (vérifier l'occupation du port et la configuration de modification), les problèmes d'autorisation (vérifier le service exécutant les autorisations des utilisateurs), les erreurs de fichier de configuration (vérifier les paramètres des paramètres), la corruption du répertoire de données (restaurer les données ou reconstruire l'espace de la table), les problèmes d'espace de la table InNODB (vérifier les fichiers IBDATA1), la défaillance du chargement du plug-in (vérification du journal des erreurs). Lors de la résolution de problèmes, vous devez les analyser en fonction du journal d'erreur, trouver la cause profonde du problème et développer l'habitude de sauvegarder régulièrement les données pour prévenir et résoudre des problèmes.

Traiter efficacement 7 millions d'enregistrements et créer des cartes interactives avec la technologie géospatiale. Cet article explore comment traiter efficacement plus de 7 millions d'enregistrements en utilisant Laravel et MySQL et les convertir en visualisations de cartes interactives. Exigences initiales du projet de défi: extraire des informations précieuses en utilisant 7 millions d'enregistrements dans la base de données MySQL. Beaucoup de gens considèrent d'abord les langages de programmation, mais ignorent la base de données elle-même: peut-il répondre aux besoins? La migration des données ou l'ajustement structurel est-il requis? MySQL peut-il résister à une charge de données aussi importante? Analyse préliminaire: les filtres et les propriétés clés doivent être identifiés. Après analyse, il a été constaté que seuls quelques attributs étaient liés à la solution. Nous avons vérifié la faisabilité du filtre et établi certaines restrictions pour optimiser la recherche. Recherche de cartes basée sur la ville

Résumé: Il existe les méthodes suivantes pour convertir les tableaux de chaîne Vue.js en tableaux d'objets: Méthode de base: utilisez la fonction de carte pour convenir à des données formatées régulières. Gameplay avancé: l'utilisation d'expressions régulières peut gérer des formats complexes, mais ils doivent être soigneusement écrits et considérés. Optimisation des performances: Considérant la grande quantité de données, des opérations asynchrones ou des bibliothèques efficaces de traitement des données peuvent être utilisées. MEILLEUR PRATIQUE: Effacer le style de code, utilisez des noms de variables significatifs et des commentaires pour garder le code concis.

Afin de définir le délai d'expiration de Vue Axios, nous pouvons créer une instance AxiOS et spécifier l'option Timeout: dans les paramètres globaux: vue.prototype. $ Axios = axios.create ({timeout: 5000}); Dans une seule demande: ce. $ axios.get ('/ api / utilisateurs', {timeout: 10000}).

L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.

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