增强智能，适用于任何地方的每个人

7 月 11 日至 12 日在旧金山与高级管理人员一起了解领导者如何整合和优化 AI 投资以取得成功。 了解更多

无论您放眼望去，组织都面临着资源有限的问题。如果需求是发明之母，那么这些资源限制将在 2023 年催生新的颠覆性创新。

过去 20 年的每一波新技术浪潮都响应了连接到全球网络的人和物所产生的数据的增长。组织经常使用来自客户交易、内部系统、外部合作伙伴、网络、社交媒体和物理世界等不同来源的数据来通知他们的战略、计划和运营。正如每个企业都采用数据驱动的方法开展业务一样，企业的每个员工都希望从他们有权访问的所有数据中获得更多信息。

为了让每个人都能从数据中提取价值，开发人员需要为处理和存储数据的新系统创建新接口，同时努力维护数据隐私。尽管低代码和无代码界面促进了数据分析，但到 2023 年，开发人员将启用对人类来说更加自然的新交互模式：视觉和语言。

与此同时，数据的爆炸式增长将推动对知识图等表示形式的需求，这些表示形式可以揭示概念与事实之间的模式、关系和联系。同时，这些知识图谱的直观界面将引发新的隐私问题，这些问题会因隐藏关系的暴露而受到侵蚀。

转型 2023

参加我们于 7 月 11 日至 12 日在旧金山举行的会议，届时高级管理人员将讨论他们如何整合和优化 AI 投资以取得成功并避免常见的陷阱。

图像是理解数据的最有效方式。然而，推动许多机器学习 (ML) 研讨会（例如 Amazon SageMaker 和 Databricks）的界面是将文本和代码编织在一起的笔记本。尽管您可以在笔记本中嵌入视觉效果，但可视化效果只是计算输出的表示。

到 2023 年，可视化分析将催生新的数据科学研讨会，使探索数十亿行数据、识别模式和集群以及建立假设变得像遵循方向或识别地图上的兴趣点一样容易。< /p> 从智能扬声器到智能助手的变革性界面

允许电话和说话者识别和合成语音的深度学习模型将与预测和生成复杂文本的扩展语言模型 (LLM) 配对。在这个概念首次出现在科幻小说中很久之后，每个人都会像与朋友和同事一样轻松地与计算机交谈。但这一旅程将从数据分析师的企业开始。与可视化界面一样具有变革性，会话界面将使 SQL 和复杂查询语言在分析和数据科学中的使用黯然失色。

此外，生成模型...