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Grandes nombres en IA - FourWeekMBA


La industria de la IA sigue avanzando a un ritmo que hubiera sido casi imposible hace tan solo unos años. Todos los días se cargan numerosos trabajos de investigación en el repositorio de código abierto de arXiv, que incluyen las contribuciones de numerosos científicos, ingenieros y otros grandes pensadores.

andres ng

Andrew Ng es un conocido investigador de IA con una larga lista de logros. Además de fundar Coursera y desempeñarse como profesor asociado en la Universidad de Stanford, Ng también es el fundador de DeepLearning.ai, una empresa que busca crecer y conectar la comunidad global de IA con la educación, la capacitación y la comunidad.

Ng también fundó la empresa de soluciones SaaS impulsada por IA Landing AI y también fue uno de los cofundadores del proyecto Google Brain.

Fei Fei Li

Fei-Fei Li es un científico informático estadounidense mejor conocido por permitir avances rápidos en la visión artificial con el conjunto de datos de ImageNet. Li trabaja en la Universidad de Stanford, donde anteriormente fue directora del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford (SAIL).

En 2017 y 2018, Li se tomó un año sabático de la Universidad de Stanford y trabajó como científico jefe en inteligencia artificial y aprendizaje automático en Google Cloud. Actualmente es codirectora del Instituto de IA centrada en el ser humano (HAI) de la Universidad de Stanford.

cassie kozyrkov

Según su perfil de LinkedIn, la jefa científica de datos de Google, Cassie Kozyrkov, tiene una misión:Democratizar la inteligencia de decisiones y la IA segura y confiable.”

Kozyrkov también es una oradora principal que diseñó el programa de análisis de Google y capacitó a más de 20 000 de sus pares en toma de decisiones, estadísticas y aprendizaje automático.

andrei karpatia

Andrej Karpathy es un informático eslovaco-canadiense que una vez trabajó como director de AI y Autopilot Vision en Tesla. Karpathy, quien recibió su Ph.D. en la Universidad de Stanford en 2015 bajo la supervisión de Fei-Fei Li y también es miembro fundador de OpenAI.

Más tarde, Karpathy regresó a Stanford como autor e instructor principal del primer curso de aprendizaje profundo de la universidad. en 2020, Revisión de tecnología del MIT lo nombró uno de los principales innovadores del mundo menores de 35 años.

demis hassabis

Demis Hassabis es un emprendedor e investigador británico de inteligencia artificial, fundador y actual director ejecutivo de las subsidiarias de inteligencia artificial de Google, DeepMind e Isomorphic Labs. Hassabis también se convirtió en asesor de la nueva oficina de inteligencia artificial del gobierno del Reino Unido en 2020.

Uno de los mayores logros de Hassabi es el desarrollo conjunto de AlphaGo, un programa de aprendizaje automático que derrotó a un oponente humano en el juego de mesa chino Go.

Hassabis, quien tiene un Ph.D. recibió. Tiene una licenciatura en Neurociencia Cognitiva del University College London y ha sido apodado el "superhéroe" de la IA por su capacidad para hacer avanzar la industria y crear nuevos algoritmos inspirados en el cerebro humano.

Geoffrey Hinton

Si bien Hassabis es el superhéroe de la IA, el científico informático y cognitivo Geoffrey Hinton es parte de un trío a veces denominado "padrinos de la IA" y "padrinos del aprendizaje profundo". En 2018, el trío de Hinton, Yoshua Bengio y Yann LeCun ganó el Premio Turing de $ 1 millón por su trabajo al permitir que las computadoras aprendan como los humanos.

Hinton es una figura destacada en la industria de la IA y ha trabajado tanto en Google Brain como en la Universidad de Toronto desde 2013. Durante ese tiempo, ha sido autor o coautor de más de 200 publicaciones revisadas por pares, en su mayoría relacionadas con redes neuronales artificiales.

Las tesis centrales

  • Andrew Ng es un conocido investigador de IA con una larga lista de logros. Además de fundar Coursera y ser profesor asociado en la Universidad de Stanford, Ng también es el fundador de DeepLearning.ai y la empresa SaaS Landing AI.
  • Andrej Karpathy es un científico informático que una vez trabajó como director de AI y Autopilot Vision en Tesla. Karpathy obtuvo su Ph.D. en la Universidad de Stanford en 2015 bajo la supervisión de Fei-Fei Li y también es miembro fundador de OpenAI.
  • Junto a Yoshua Bengio y Yann LeCun, Geoffrey Hinton es considerado uno de los padrinos de la inteligencia artificial debido a su trabajo pionero en redes neuronales artificiales. El trío ganó el Premio Turing 2018 por sus contribuciones.

Leer más: Historia de OpenAI, modelos de negocio de IA, AI Negocio.

Análisis del modelo de negocio en red

Paradigma de IA

Paradigma actual de IA

Pre-entrenamiento

Pre-entrenamiento

Modelos de lenguaje grande

Modelos de lenguaje grande LLMS
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son herramientas de IA que pueden leer, resumir y traducir texto. Esto les permite predecir palabras y formar oraciones que reflejan la forma en que las personas escriben y hablan.

Modelos Generativos

modelos generativos

Ingeniería rápida

pronta ingenieria
La ingeniería rápida es un concepto de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que implica identificar entradas que producen resultados deseables o útiles. Como ocurre con la mayoría de los procesos, la calidad de las entradas también determina la calidad de las salidas en la ingeniería rápida. El diseño de avisos efectivos aumenta la probabilidad de que el modelo devuelva una respuesta tanto afirmativa como contextual. El modelo de preentrenamiento de imágenes y lenguaje contrastivo (CLIP) desarrollado por OpenAI es un ejemplo de un modelo que utiliza indicaciones para clasificar imágenes y leyendas de más de 400 millones de pares de leyendas e imágenes.

Estructura organizativa de OpenAI

estructura organizativa openai
OpenAI es un laboratorio de investigación de inteligencia artificial que se transformó en una organización con fines de lucro en 2019. Su estructura corporativa consta de dos entidades: OpenAI, Inc., una LLC de Delaware de un solo miembro controlada por la organización sin fines de lucro OpenAI, y OpenAI LP, una organización de responsabilidad limitada con fines de lucro. OpenAI LP está gobernado por la Junta Directiva de OpenAI, Inc (la Fundación), que actúa como Socio General. Al mismo tiempo, los socios limitados incluyen empleados de LP, algunos miembros de la junta y otros inversionistas como la organización benéfica de Reid Hoffman, Khosla Ventures y Microsoft, el principal inversionista de LP.

Modelo de negocio de IA abierta

¿Cómo gana dinero Openai?
OpenAI ha construido la capa base de la industria de la IA. Con grandes modelos generativos como GPT-3 y DALL-E, OpenAI proporciona acceso a la API para las empresas que desean desarrollar aplicaciones basadas en sus modelos básicos mientras pueden integrar esos modelos en sus productos y utilizar esos modelos con datos patentados e IA adicional. personalizar características. Por otro lado, OpenAI también lanzó ChatGPT, que se basa en un modelo freemium. Microsoft también comercializa productos Opener como parte de su asociación comercial.

OpenAI/Microsoft

openai-microsoft
Desde un punto de vista comercial, OpenAI y Microsoft se asociaron. La historia de la asociación comenzó en 2016 y se solidificó en 2019 cuando Microsoft invirtió mil millones de dólares en la asociación. Ahora está dando un gran paso adelante: Microsoft está negociando para invertir $10 mil millones en esta asociación. Microsoft está desarrollando su supercomputadora Azure AI a través de OpenAI mientras mejora su plataforma empresarial Azure e integra los modelos OpenAI en sus productos comerciales y de consumo (GitHub, Office, Bing).

Modelo de negocio de IA de estabilidad

Cómo-Estabilidad-AI-Dinero
Stability AI es el motor detrás de Stable Diffusion. Stability gana dinero con nuestros productos de IA y proporciona servicios de consultoría de IA a las empresas. Stability AI monetiza Stable Diffusion a través de las API de DreamStudio. Al mismo tiempo, también se lanza como una versión de código abierto para que cualquiera pueda descargarla y usarla. Stability AI también gana dinero con los servicios empresariales, donde su equipo de desarrollo central brinda a los clientes empresariales la capacidad de mantener, escalar y personalizar Stable Diffusion u otros modelos generativos grandes para satisfacer sus necesidades.

Estabilidad del ecosistema de IA

Estabilidad del ecosistema de IA


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