大家好，关于人工智能高端领袖很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于人工智能高端领袖名单的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
本文目录
aigc人才学什么
AIGC，即人工智能与数据科学全球研修班（ArtificialIntelligenceandDataScienceGlobalImmersionProgram），是由清华大学、印度理工学院和麻省理工学院联合推出的人才培养项目，旨在培养具有人工智能和数据科学背景的全球化领袖人才，其学习内容主要包括以下几个方面：
1.人工智能基础：包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的基础理论和实践。
2.数据科学：包括数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据分析等方面的基础理论和实践。
3.人工智能与数据科学应用：包括人工智能在医疗、金融、交通、教育等领域的应用。
4.人工智能与数据科学伦理和社会责任：包括人工智能伦理、数据隐私、社会责任等方面的知识和理解。
5.团队合作和领导力：培养学员的团队合作和领导力，以便他们能够在多元化的国际环境中管理和领导团队。
总之，AIGC着重培养学员在人工智能和数据科学方面的理论和实践能力，以及团队合作和领导力，从而在全球范围内培养具有国际视野和综合素质的人工智能和数据科学领域的领袖人才。
企业CXO高管团如何看待人工智能？
根据ForbesInsights对700名C级高管的调查显示，10位CEO中有8人将人工智能视为数字化转型的一部分或者核心组成部分，这与85%的IT负责人保持一致。CMO对此也表示认同，有73%的CMO认为人工智能与数字化转型息息相关。商界领袖们都明确地意识到，人工智能是打造数字化未来的一个重要组成部分，但他们对于人工智能带来的好处和障碍的看法，往往取决于他们在企业中所处的位置。
下面就让我们来看看这些C级高管对人工智能的不同看法：
首席执行官(CEO)
好处：CEO们看到了人工智能在生产力方面的优势，他们重视人工智能，因为人工智能在在决策过程中提供了更高的准确性，并且能更快地提供洞察力。有3/4的CEO非常有信心地认为，人工智能可以在战略决策中发挥重要作用。
障碍：CEO们认为，除了打造和维护人工智能系统必需的技能之外，IT基础设施也是人工智能实施的主要障碍。像很多CEO一样，斯特雷耶大学和卡佩拉大学母公司StrategicEducation首席执行官KarlMcDonnell表示，他对于能否为AI项目找到合适的人才感到很担心。
“我们的团队人才济济，但是我看到有越来越多的企业都在这么做，并且希望自身有能力实施人工智能，所以未来人工智能开发人员和工程师的人才短缺问题将日益凸显。这是我们需要密切关注的，因为未来要寻找这方面的人才会变得越来越难。”
首席数据官(CDO)
好处：就人工智能所能带来的好处而言，CDO往往比CEO更注重内部影响。CDO们认为，人工智能带来的一个重要好处就是提高了运营效率。
障碍：有不到半数(47%)的CDO——所有C级高管中最低的类别——认为他们所在的企业组织正在努力确保有高质量的数据用于构建和训练AI应用，这表明他们需要更多地关注数据集的质量和可行性。实际上，数据治理是CDO的主要关注点，这也是OhioHealth高级副总裁兼首席战略官和转型官MichaelKrouse首要考虑的因素。
他说：“人工智能有赖于良好的数据质量，为什么早期的人工智能项目没有获得回报，你会发现，那是因为糟糕的数据质量会带来不良的后果。”
首席财务官(CFO)
好处：有38%的CFO认为，人工智能的主要优势在于以增强产品创新的方式改善市场营销和客户互动，有40%的CFO认为是提高了客户体验，有39%的CFO认为是增加了竞争优势。
障碍：有趣的是，提到数据变现这一好处的CFO要远远少于其他C级高管，这可能反应了AI项目相对还不够成熟，以及CFO通常比较谨慎的态度。有31%的CFO认为，人工智能需要得到高管层的更多支持才能取得成功，这是最大的障碍。
首席信息官/首席技术官(CIO/CTO)
好处：CIO和CTO是支持人工智能项目的技术主力，因此他们最看好人工智能是数字化转型核心组成部分一点都不令人意外，有85%的CIO/CTO认为人工智能至少也是数字化转型中的一个组成部分。
“我们专注于利用人工智能进行数字化转型，思考如何将整个客户体验、员工体验实现数字化，以及真正转型我们的数据生态系统，”RoyalCaribbean数字高级副总裁JaySchneider这样表示。
障碍：对于CIO们来说，安全和隐私是最重要的障碍，同时还有员工的数据技能。此外，建立支持AI的强大数据集成，也是CIO/CTO们首要考虑的因素。Schneider表示，他们现在面临的挑战是要整合来自全球各地60个数据中心的数据，以支持他们的海上和陆上业务。
他说：“我们需要整合所有这些数据，能够实时或者接近实时地使用这些数据。我们花费了大量精力来整合不同的数据系统，以确保我们可以全方位地了解客户，用于推荐引擎或虚拟礼宾等服务。”
首席信息安全官(CISO)
好处：人工智能具有提高安全性的潜力，CISO们对于它所提供的服务持乐观态度。在次调查中，有65%的CISO将威胁检测和补救视为人工智能在网络安全方面最理想的用例;还有大约相同百分比的受访者认为，人工智能在身份管理方面具有一定潜力。此外CISO们还提到了与人工智能相关的视频监控解决方案。
障碍：虽然有29%的CISO认为安全和隐私是他们主要担忧的方面，但与其他C级高管一样,CISO认为人工智能成功的最大障碍是员工的数据素养和技能。
首席市场官(CMO)
好处：CMO们认为，人工智能的主要优点是增强了市场营销和客户互动，这主要体现在强化产品创新和提高客户体验方面。
障碍：有高达81%(是所有C级高管中比例最高的)的CMO认为，他们对于非传统竞争者进入他们的市场表示高度担忧。有66%的CMO认同关于他们的“公司已经将人工智能确定为未来成功的关键推动因素”这一说法，但实际上对于这项技术的信任度却较低。只有15%的CMO表示，完全信任人工智能提供的高层决策。
一个积极的共识
成功实施人工智能需要企业组织各方的支持和参与，因为每位高管负责不同的业务领域，所以他们自然会对人工智能抱有不同的看法和期望。好的一点是，他们都认同人工智能将能带来更加创新的经营方式。
百度人工智能怎么样？
要谈百度的人工智能布局就要追溯到它成立之初。
18年前，百度作为搜索公司诞生。当时的搜索引擎还是一个基于统计学的技术，但随着互联网的快速发展，在千奇百怪的用户需求和海量数据处理要求下，搜索引擎变得越来越依赖人工智能和机器学习技术。
于是，2010年百度开始全面布局包括语音识别、自然语言处理、机器学习、知识图谱、视觉语义等在内的人工智能技术。并在两年后着手深度学习技术的研发，将其用在百度图像、语音等具体应用中。
鉴于深度学习技术在实际应用中的惊艳表现，2013年百度正式成立了深度学习研究院IDL（InstituteofDeepLearning），诸多知名专家纷纷加入，为其人工智能技术的完善和提升不断加持。除了在国内，在美国硅谷离苹果公司不远的地方也设有百度深度学习实验室。基于此，百度在全球率先将深度学习技术应用于大规模线上搜索引擎，还基于深度神经网络上线了机器翻译系统。
就这样，经过了长达16年一步步的技术积累和投入，百度大脑在2016年正式在百度世界大会上推出。如今，它已经拥有万亿级的参数、千亿样本、千亿特征训练，甚至能模拟人脑的工作机制。从基础层、感知层到认知层和平台层，不仅能够对内提供完整的人工智能技术支持，同时，百度还在去年7月宣布对外开放了包括语音识别、理解与交互技术UNIT、人脸识别等核心AI能力，以及深度学习平台PaddlePaddle。
百度大脑基础架构
两年来，从1.0版本的基础能力搭建到2.0形成了完整的技术体系，首次开放60多项AI核心能力，再到此次3.0版本的发布，百度大脑的能力仍在不断提升。
具体来说，百度大脑3.0的发布包含了技术升级、开放升级两大层面。技术层面，百度大脑3.0在业界首次提出“多模态深度语义理解”，并形成从芯片到深度学习框架、平台、生态的AI全栈技术布局；开放层面，百度AI开放平台持续升级，是最完整、最前沿、最开放、最具活力的AI技术平台。
百度大脑3.0:聚焦“多模态深度语义理解”
在日前的百度AI开发者大会上，百度正式发布了百度大脑3.0版本，其核心是“多模态深度语义理解”，具体是指对文字、声音、图片、视频等多模态的数据和信息进行深层次多维度的语义理解，包括数据语义、知识语义、视觉语义、语音语义一体化和自然语言语义等多方面的语义理解技术。
换句话说，就是要能让机器听清、看清，从而深入理解语义背后的含义，深度理解真实世界，更好地支撑各种应用。而其中，百度地图语音助手就是语音语义一体化和自然语言处理技术结合最典型的应用场景之一。
王海峰介绍，如今百度高噪声环境Hand-free语音识别准确率已提升了10个百分点，语音语义一体化技术使得远场语音识别准确率提升了10个百分点；在语音合成方面，WaveNet+拼接的情感语音合成技术，使得流畅度和自然度也大幅提升。
此外，他还以对话理解和阅读理解为例，介绍了百度的自然语言理解技术。事实上，百度的对话理解技术已经积累多年，而百度大脑3.0版本中通过研发最新的深层注意力匹配模型，比已知的最好结果又提升了4.1%。在阅读理解技术上，百度大脑已经阅读了千亿量级的文章，相当于6万个中国国家图书馆的藏书，并由此积累了亿级实体、千亿事实的知识。
更有趣的是，借助视觉的语义化技术，百度大脑还被应用在了世界杯的视频解析场景中。大会现场，王海峰播放了一段世界杯球赛视频，视频中，百度大脑可以通过识别视频中的裁判、球、球门、球场线等，捕捉射门、进球、角球、换人等画面，完成机器人解说、精彩片段集锦剪辑、以及数据统计分析等等。
知识是机器理解世界的重要基础，为此，在多元语义知识方面，百度也构建了包含数亿实体、数千亿级事实的庞大知识图谱。除了基础的由实体、属性、关系构成的实体图谱，还针对不同的应用场景和知识形态，构建了关注点图谱、事件图谱、多媒体图谱、行业知识图谱等多种图谱。所有这些，都构成了百度大脑的基础。
“通过持续获取和积累知识，百度大脑的理解能力和智能水平还会不断升级，从而更好地服务于用户。”王海峰说。
必须强调的是，在百度大脑3.0“多模态深度语义理解”技术突破的背后，深度学习平台PaddlePaddle发挥了重要作用。大会上，王海峰正式公布了PaddlePaddle3.0，包括完整的核心框架，以及AIStudio、AutoDL、EasyDL等可以让开发者平等便捷获取AI能力的平台。而作为本次大会发布亮点之一的AI芯片“昆仑”也将与PaddlePaddle深度学习框架深度结合，从而推动AI行业生态的快速发展。
总的来说，百度在人工智能领域正在扮演的是一个“授人以渔”的角色。它不仅正在通过AI开放平台让每个人平等地使用AI技术，与此同时还集众开发者之力持续为百度大脑的迭代和升级赋能。除此之外，借助百度AI生态伙伴“燎原计划”、AI加速器等方式，百度也在不断打造和布局自己的生态系统，从而为开发者释放更多价值，为产业升级带来了更多想象力。
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好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的人工智能高端领袖和人工智能高端领袖名单问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！
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