30張專利，2家初創公司：Anand Ranganathan的AI旅程

這一帶有數據劇集的領導特色是Anand Ranganathan，這是AI和機器學習中的重要人物。從他的IBM任期到共同創立的無障礙和1/0，Anand分享了對AI的挑戰，進化和未來的寶貴見解。我們探索他的創業經歷，深度學習的影響以及他對AI應用的願景。

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我們與Anand Ranganathan的對話中的關鍵要點：

• 將符號AI和深度學習集成到精確推理的重要性，尤其是在專業領域。
• 深度學習的快速發展需要敏捷的產品開發和市場策略。
• AI服務公司優先考慮客戶關係和定制解決方案，而不是以產品為中心的公司。
• 代理工作流程有望徹底改變AI整合，但是人類與人工智能之間的合作需要明確的界限。
• AI/ML的成功既需要領域的專業知識，又需要持續學習，以保持該領域的快速進步。
• AI的未來將極大地影響軟件工程，要求不斷適應和提高技能。
• 域知識至關重要，因為AI改變了傳統的軟件工程角色。

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深入了解我們與Anand Ranganathan的對話：

他的AI和ML旅程：

阿南德（Anand）的AI旅程始於伊利諾伊大學（University of Illinois）的博士學位，重點是AI和分佈式系統的交集。他的早期作品集中在像徵性推理上，與當前以深層學習為主的景觀形成鮮明對比。他的IBM研究經驗涉及應對大數據挑戰並為IBM的流處理平台做出貢獻。在2010年代向深度學習的轉變極大地改變了AI領域。

他的創業企業背後的動機：

在IBM工作了十年後，Anand試圖直接應對行業挑戰。創新的機會，與志趣相投的人合作，使他共同創立了無障礙。

不十本的重點和挑戰：

最初沒有cr症的重點是實時流數據分析，尤其是在電信中。他們後來擴展到歷史數據分析。儘管看似不同，但兩個領域都涉及查詢結構化數據並基於流數據觸發操作。他們的解決方案範圍從自然語言數據庫查詢到實時營銷活動定義。

深度學習對無障礙產品的影響：

深度學習的興起顯著影響了Unscramble的自然語言對SQL翻譯產品。隨著深度學習模型的改善，他們調整了技術。高效的SQL生成模型的出現最終導致了他們出售產品的決定。

產品與服務公司（Unscramble vs.1BY0）：

Anand強調了產品和基於服務的公司之間的關鍵差異。產品公司將現有產品適應客戶需求，而服務公司將解決方案量身定制為特定的客戶問題。 1BY0強調客戶關係，項目管理和供應商合作夥伴關係。

從他的企業家旅程中學習的主要知識：

阿南德強調了平衡有趣的挑戰與市場需求的重要性。他反思了優先考慮智力刺激問題的優先級，而不是cramble的市場可行性，這是他在創業過程中學到的一堂課。

AI的未來：符號AI和深度學習：

Anand相信需要平衡的方法，結合符號AI和深度學習，尤其是在需要醫學等精確推理的領域。他認為，知識基礎建設的進步是符號AI的進步至關重要的。

未來的AI趨勢和代理工作流程：

預計代理工作流程將增長，從而簡化AI整合到日常任務中。但是，定義人類合作的界限仍然是一個關鍵的挑戰。他還預計AI將不斷擴展到軟件開發中，從而改變了軟件工程師所需的技能。

有抱負的AI/ML專業人員的建議：

Anand建議專注於領域專業知識以及技術技能。領域知識為技術破壞提供了韌性，並具有補充技術能力。在這個快速發展的領域中，持續學習至關重要。

結論：

Anand Ranganathan的旅程展示了AI的變革潛力。他的經驗強調了適應性，領域專業知識的重要性，並使創新與市場需求保持一致。他的見解強調了人類合作和持續學習的關鍵作用。

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