深層学習は、 が複数の層を用いて生の入力から段階的に高次特徴を抽出する機械学習アルゴリズムの一種である。
データの多様性を克服する：AI、機械学習、そしてミッションクリティカルな結果に依存する人々の課題
深層学習は、 が複数の層を用いて生の入力から段階的に高次特徴を抽出する機械学習アルゴリズムの一種である。例えば画像処理では、下位層がエッジを識別する一方、上位層は数字や文字、顔など人間にとって意味のある概念を識別する。
参加者は次のような話を聞くだろう：
- COVID-19が遠隔医療の触媒として、また変化を阻害する力（マキャベリズム的な力）を克服する圧倒的な力としていかに作用してきたか。
- Y2Kはいかにして多くの産業をグローバル化し、変化に抵抗してきた傲慢な組織に強いることになったのか。
- 9.11が世界の銀行業界に改革と自動化をもたらす大きな力となった理由とは？
- データ抽出/OCR、機械学習、エレクトロニクス・半導体業界向けサプライチェーンにおける最新動向
- アマール・グプタ、マサチューセッツ工科大学、主任研究者 、文書処理および予測モデル構築における人的関与と労力を削減するAIとOCRを基盤としたハイブリッドアプローチ（SiliconExpert提供）；および遠隔医療／テレヘルスおよび地理的に分散した専門家チームのコーディネーター
- ヴィック・パース、プロダクト＆イノベーション担当ディレクター、SiliconExpert
