ODSC APAC 2023现已可按需观看
ODSC APAC 2023 on-demand viewing now available
上周，来自世界各地的数千名数据科学家聚集在ODSC APAC Virtual上学习、成长和交流。现在会议已经结束，我们很高兴与您分享一些热门的会议议程，现在可以按需观看。请查看以下内容。
利用推荐系统最大化Amex客户参与度
Sonal Agarwal | 副总裁 – 消费者客户营销和个性化，决策科学 | 美国运通
本次会议介绍了Amex的个性化生态系统，该系统利用先进的机器学习算法进行持续训练，提供智能推荐，适应客户不断变化的需求和偏好，并提供与他们的品牌亲和力和兴趣相一致的推荐，同时尊重我们客户的隐私选择和沟通偏好。
探索生成式AI领域：从基础到实际应用
Raghav Bali | 高级数据科学家 | Delivery Hero（柏林）
探索生成式AI领域，重点关注其基本概念、技术和应用。您将涵盖GAN和LLM等主题，并进行实践，部署生成模型来创建艺术作品和文本。
通过AI/ML创新应对后疫情信用风险格局
Radhakrishnan G（Krish）| 副总裁 – 全球商业风险决策科学 | 美国运通
本次会议探讨了疫情期间信用风险格局的演变以及AI/ML解决方案在应对不确定性中的转型能力。
涵盖的主题包括：
- 疫情期间信用风险趋势的变化及其对风险模型的挑战。
- 新型建模方法，可以从最近的风险趋势中学习得更好、更快，同时保留在疫情前期建立的关键风险基本原则。
- 非传统数据源的出现以及将它们与传统数据整合的数据科学方法。
- 使用自动训练方法应对事件的快速积累。
ML在设备上：构建高效模型
Danni Li | AI研究员 | Meta
本次讲座介绍了设备上机器学习模型面临的一些挑战，如有限的计算资源、有限的存储空间和电池寿命，以及最新的进展，特别是端到端（E2E）ASR系统。
大型语言模型（LLMs）中的提示工程演变趋势与内建的负责任AI实践
Jayachandran Ramachandran | 高级副总裁兼AI实验室负责人 | Course5 Intelligence Ltd
本次会议全面介绍了在企业规模上采用LLMs的当前挑战和解决方案。它还为研究人员、从业人员和政策制定者提供了有关有效和负责任地采用和部署LLMs的宝贵见解。释放NLP中LLMs的巨大潜力将引发创新思维，并有望在未来的技术和商业领域中引发颠覆和彻底改变。
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您可以在我们的Ai+培训平台上按需观看这些内容以及更多内容。如果想要更多关于生成式AI、LLMs、机器学习、NLP、数据工程等方面的实践和专业指导，请加入我们即将举办的ODSC West！
