Dookoła nas zalewają nas newsy i reklamy o firmach AI-driven, nasze telefony mają pojedynczy lub podwójny AI (cokolwiek to oznacza). Samochody niedługo pozwolą nam na oglądanie Netflixa wioząc nas do domu. Nie ma większego technologicznego hype-u niż AI. Ale z drugiej strony firmy, które potrafią wykorzystać potencjał nowoczesnych architektur do zbierania i przetwarzania danych, jak i praktycznie zastosować uczenie maszynowe, otwierają nowe możliwości - szybsze i lepsze dopasowanie produktów do klienta, optymalizację procesów, lepsze zrozumienie rynku i swoich możliwości rozwoju.

I dla nas wszystkich, osób na codzień pracujących nad produktami, rzeczywistość się zmienia. Co więcej - szybkość zmian się zwiększa, a same dane i ich szerokie wykorzystanie szturmem wbijają się w każdy aspekt naszej pracy. Osobiście uważam, że każdy programista, a nawet każdy członek dowolnej organizacji lub firmy powinien znać możliwości i ograniczenia nowoczesnych technologii. Wyobraź sobie, że pracujesz w firmie, gdzie każdy specjalista potrafi zastosować uczenie maszynowe w praktyce. Wyobraź sobie, że to może być umiejętność taka sama, jak zbieranie wymagań, projektowanie rozwiązań, wykorzystanie wzorców projektowych, projektowanie baz danych lub testowanie. Jaką moc moglibyśmy wyzwolić w naszych zespołach?

W trakcie prelekcji chciałbym przybliżyć dlaczego warto już teraz zapoznać się z tematem, kilkoma obserwacjami, jak bardzo rozwój AI wpływa i wpłynie na naszą pracę. Obiecuję też trochę praktycznego podejścia - pochylimy się nad kilkoma rodzajami sieci neuronowych, wykorzystamy je do kilku praktycznych zastosowań, a nawet popatrzymy na inne ciekawe zastosowania.

Obiecuję na koniec podzielić się praktycznymi wskazówkami oraz materiałami, które pozwolą od razu zacząć przygodę z nauką oraz wykorzystaniem w praktyce tej wiedzy.