Tekoälyä käsittelevät podcastit auttavat avaamaan monimutkaisia käsitteitä, tarjoavat asiantuntijanäkökulmia ja tuovat esiin alan innovaatioita. Jokaisen kuuntelijan, olipa hän aloittelija tai kokenut ammattilainen, tulisi saada arvoa ja selkeyttä tekoälyn edelläkävijöiltä.
Paranna tekoälystrategiaasi parhaiden tekoälypodcastien luettelomme avulla vuonna 2026.
17 parasta tekoälypodcastia
Tutustu näihin 17 parhaaseen tekoälypodcastiin ja niiden asiantuntijanäkemyksiin:
- Tekoälypodcasti Noah Kravitzin kanssa
- Data Skeptic Kyle Polichin kanssa
- Koneoppimisen opas Tyler Renellen kanssa
- TWIML-tekoälypodcasti (tämän viikon koneoppiminen & tekoäly) Sam Charringtonin kanssa
- Käytännön tekoäly: koneoppiminen & datatiede Chris Bensonin ja Daniel Whitenackin kanssa
- Silmä tekoälylle Craig S. Smithin kanssa
- Tekoäly tänään Kathleen Walchin ja Ron Schmelzerin kanssa
- Aivoista inspiraatiota Paul Middlebrooksin kanssa
- NLP:n kohokohdat Matt Gardnerin ja Waleed Ammarin kanssa
- Robottiaivot-podcasti Pieter Abbeelin kanssa
- Oppivat koneet 101 Richard M. Goldenin kanssa
- Tekoälykansa Malcolm Burnleyn ja Terrence J. Sejnowskin kanssa
- Tekoäly liiketoiminnassa Daniel Faggellan kanssa
- Data Exchange -podcasti Ben Lorican kanssa
- Datatiedettä kotona Francesco Gadaletan kanssa
- Datan tekeminen yksinkertaiseksi Al Martinin kanssa
- ML-alustapodcasti Jakub Czakonin kanssa
Parhaiden tekoälypodcastien yleiskatsaus
1. Tekoälypodcasti Noah Kravitzin kanssa
Yhteenveto:
NVIDIAn tekoälypodcasti kokoaa yhteen alan, korkeakoulujen ja tutkimuslaboratorioiden ajatusjohtajia jakamaan kokemuksiaan ja näkemyksiään tekoälyn kehityksestä ja vaikutuksista. Tekoälypodcastissa tarkastellaan tekoälyn uusimpia suuntauksia, sen vaikutusta yhteiskuntaan ja sitä, miten se muokkaa tulevaisuutta.
Mitä opit:
Tutustut tekoälyteknologian monimutkaisuuksiin, sen käytännön sovelluksiin ja sen herättämiin eettisiin kysymyksiin. Jokaisessa jaksossa keskustellaan asiantuntijoiden kanssa, jotka jakavat syvällisen tietämyksensä ja kokemuksensa.
Miksi sinun kannattaa kuunnella:
Jos haluat tietää, miten tekoäly muuttaa eri toimialoja ja mitä tulevaisuus tuo tullessaan, tekoälypodcasti tarjoaa runsaasti keskusteluja, jotka selventävät teknologiaa ja sen lukuisia käyttötapoja.
Paras jakso:
"Anima Anandkumar generatiivisen tekoälyn hyödyntämisestä maailmanlaajuisten haasteiden ratkaisemisessa" – NVIDIAn tekoälypodcastin uusimmassa jaksossa juontaja Noah Kravitz keskusteli Anandkumarin kanssa generatiivisen tekoälyn mahdollisuuksista mullistaa tiedeyhteisöä.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Bay Arean kokenut toimittaja Noah Kravitz on työskennellyt teknologia-alan parissa yli kaksi vuosikymmentä. Hän on muun muassa johtanut erittäin menestyksekästä tiede- ja teknologiakanavaa YouTubessa sekä kirjoittanut WIREDin ja Business Insiderin kaltaisiin merkittäviin medioihin.
2. Data-skeptikko – Kyle Polich
Yhteenveto:
Data-skeptikko vie sinut datatieteen, tilastotieteen, koneoppimisen ja tekoälyn maailmaan. Podcast purkaa monimutkaiset aiheet helposti ymmärrettäviksi ja tarjoaa näkemyksiä sekä analyyseja ympäröivästä datavetoisesta maailmasta.
Mitä opit:
Opit ymmärtämään datatieteen peruskäsitteet ja sen, miten niitä sovelletaan todellisen maailman tilanteissa. Podcast käsittelee aiheita tilastollisista käsitteistä tekoälyn ja koneoppimisen uusimpiin suuntauksiin.
Miksi sinun kannattaa kuunnella:
Jos haluat saavuttaa vankan ymmärryksen datatieteen periaatteista ja siitä, miten ne liittyvät nykyteknologiaan, Data-skeptikko on korvaamaton resurssi, joka yhdistää asiantuntijatiedon kiinnostavaan tarinankerrontaan.
Paras jakso:
"Hallitsemattoman tekoälyn riskit" – Tässä jaksossa Darren McKee, politiikkaneuvonantaja ja Reality Check -podcastin juontaja, perehtyy yleisen tekoälyn (AGI) maailmaan. Hän käsittelee sen tulevaisuutta, tietoisuuden tarpeellisuutta AGI:n kannalta sekä tekoälyn ihmiskunnalle aiheuttamia mahdollisia vaaroja. Darren käsittelee myös tekoälyn väärinkäyttöä nykytilanteissa, pohtii tekoälyn olemusta ja tarjoaa näkemyksiä tekoälyn sääntelyn tärkeydestä.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Kyle Polich on datatieteen asiantuntija, joka haluaa tehdä monimutkaisista käsitteistä helposti ymmärrettäviä. Hän yhdistää tilastotieteen ja koneoppimisen asiantuntemuksensa taitoon viestiä monimutkaisista ideoista selkeästi ja helposti lähestyttävällä tavalla.
3. Koneoppimisopas – Tyler Renelle
Yhteenveto:
Koneoppimisopas tekee koneoppimisen ja tekoälyn monimutkaisesta maailmasta helpommin ymmärrettävän. Podcast on suunnattu kaikille, jotka haluavat oppia algoritmeista, tekniikoista ja käytännön sovelluksista, jotka vauhdittavat tekoälyvallankumousta.
Mitä opit:
Saat tietoa koneoppimisalgoritmien toiminnasta ja siitä, miten niitä sovelletaan eri toimialoilla. Podcast tarjoaa jäsennellyn tavan ymmärtää alaa peruskäsitteistä edistyneisiin aiheisiin.
Miksi sinun kannattaa kuunnella:
Jos haluat rakentaa vankan perustan koneoppimiselle ja pysyä ajan tasalla uusimmasta kehityksestä, Koneoppimisopas tarjoaa kattavan katsauksen aiheeseen helposti lähestyttävässä muodossa.
Paras jakso:
"MLG 009 Syväoppiminen" – Tässä jaksossa opit lisää syväoppimisesta ja neuroverkoista sekä siitä, miten logistisen regression yksiköitä pinotaan monikerroksiseksi perceptroniksi.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Tyler Renelle on arvostettu ääni tekoäly-yhteisössä. Hänet tunnetaan monimutkaisten koneoppimisen käsitteiden selkeyttämisestä oivaltavassa ja helposti lähestyttävässä Machine Learning Guide -podcastissaan.
4. TWIML AI -podcast (Tämä viikko koneoppimisen & tekoälyn parissa), juontajana Sam Charrington
Yhteenveto:
TWIML AI -podcast on koneoppimista ja tekoälyä käsittelevien keskustelujen keskus. Sam Charringtonin juontamassa podcastissa haastatellaan alan johtavia innovaattoreita ja tutkijoita, ja se tarjoaa näkemyksiä alan uusimmista kehityssuunnista ja trendeistä.
Mitä opit:
Pääset mukaan ajatuksia herättäviin keskusteluihin, jotka kattavat laajan kirjon tekoälyn ja koneoppimisen aiheita. Kuuntelijat saavat käsityksen huipputason tutkimuksesta ja siitä, miten tekoälyteknologioita otetaan käyttöön eri toimialoilla.
Miksi kannattaa kuunnella:
Tämä podcast on välttämätön kaikille, joita kiinnostaa teknologian ja innovaatioiden leikkauspiste. Sam Charringtonin oivaltavat haastattelut alan asiantuntijoiden kanssa tarjoavat syvyyttä ja selkeyttä sekä kurkistuksen tekoälyn tulevaisuuteen.
Paras jakso:
"Trends 2024: Koneoppiminen & syväoppiminen Thomas Dietterichin kanssa" – Tässä jaksossa keskustelemme Oregon State Universityn arvostetun emeritusprofessorin Thomas Dietterichin kanssa suurista kielimalleista (LLMs), tutkimustrendeistä sekä erilaisten arkkitehtuuristen lähestymistapojen ja tekniikoiden, kuten epävarmuuden kvantifioinnin (UQ), vaikutuksista. Älä jätä väliin Tomin ennusteita vuodelle sekä hänen kannustavia neuvojaan tekoälyalalle vasta tulijoille.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Sam Charrington on strategi, neuvonantaja ja analyytikko, jolla on syvällinen ymmärrys tekoälystä ja koneoppimisesta. Hänen kykynsä eritellä monimutkaisia aiheita ja keskustella ajatusjohtajien kanssa tekee hänestä ainutlaatuisen äänen teknologiayhteisössä.
5. Käytännön tekoäly: Koneoppiminen & datatiede, juontajina Chris Benson ja Daniel Whitenack
Yhteenveto:
Käytännön tekoäly selkeyttää koneoppimisen ja datatieteen maailmaa ja tekee näistä aloista helpommin lähestyttäviä laajemmalle yleisölle. Juontajat Chris Benson ja Daniel Whitenack keskustelevat tekoälyn uusimmista trendeistä, työkaluista ja tekniikoista tarjoten yhdistelmän teknisiä näkemyksiä ja käytännön neuvoja.
Mitä opit:
Tutustu siihen, miten tekoälyä sovelletaan tosielämän tilanteissa, opi innovaatioita edistävistä työkaluista ja viitekehyksistä sekä saa käytännön vinkkejä alan asiantuntijoilta.
Miksi sinun kannattaa kuunnella:
Niille, jotka haluavat kuroa umpeen teoreettisen tiedon ja käytännön sovellusten välistä kuilua, Käytännön tekoäly tarjoaa täydellisen yhdistelmän asiantuntijakeskusteluja, alan uutisia ja käytännönläheisiä neuvoja.
Paras jakso:
"Tekoälyennusteet vuodelle 2024" - Tässä jaksossa juontajat kokoavat huolellisesti uskottavista lähteistä tekoälyennusteita vuodelle 2024, perehtyvät yleisiin teemoihin ja analysoivat jälkikäteen tekoälyn myrskyisää kehitystä vuonna 2023.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajista:
Chris Benson ja Daniel Whitenack ovat kokeneita tekoälyn ja datatieteen asiantuntijoita. Yhdistetyn kokemuksensa ansiosta tekoälyratkaisujen kehittämisestä ja huipputason tutkimuksesta he tarjoavat ainutlaatuisia näkökulmia ja arvokkaita oivalluksia.
- Löydät Daniel Whitenackin palveluista Linkedin, X ja henkilökohtainen verkkosivusto
- Löydät Chris Bensonin palveluista Linkedin, X ja Facebook
6. Katse tekoälyyn, juontajana Craig S. Smith
Yhteenveto:
Katse tekoälyyn tutkii kiehtovaa ja usein monimutkaista tekoälyn maailmaa. Juontaja Craig S. Smith keskustelee tekoälyasiantuntijoiden, tutkijoiden ja päättäjien kanssa selvittääkseen tekoälyteknologioiden vaikutuksia yhteiskuntaan, talouteen ja muuhun ympäröivään maailmaan.
Mitä opit:
Saavuta kattava ymmärrys tekoälyn eettisistä näkökohdista, poliittisista vaikutuksista ja tosielämän sovelluksista. Podcast tarjoaa tasapainoisen näkemyksen tekoälyn kehityksen mukanaan tuomista haasteista ja mahdollisuuksista.
Miksi sinun kannattaa kuunnella:
Jos olet kiinnostunut tekoälyn laajemmista vaikutuksista ja siitä, miten se muovaa maailmaamme, Katse tekoälyyn tarjoaa oivaltavia ja tasapainoisia keskusteluja, jotka ulottuvat alan teknisiä näkökohtia pidemmälle.
Paras jakso:
"Mullistaako tekoäly tapamme tehdä liiketoimintaa?" - Tässä jaksossa Cerebras Systemsin Andy Hock tarkastelee tekoälyn vaikutusta liiketoimintastrategioihin ja yhteiskunnallisiin haasteisiin sekä tarjoaa strategisia näkemyksiä sen integroinnista ja eettisestä käyttöönotosta. Hän korostaa sopeutumiskykyä ja jatkuvaa oppimista avaintekijöinä muuttuvassa tekoäly-ympäristössä navigoimisessa.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Craig S. Smith on entinen New York Timesin kirjeenvaihtaja, joka on erityisen kiinnostunut tekoälystä ja sen yhteiskunnallisista vaikutuksista. Hänen journalismin ja teknologian asiantuntemuksensa tarjoaa ainutlaatuisen näkökulman, jonka kautta tekoälyn monimutkaisuutta tutkitaan ja esitellään.
7. Tekoäly tänään, juontajina Kathleen Walch ja Ron Schmelzer
Yhteenveto:
AI Today -podcast tarjoaa syvällisen katsauksen tekoälyn nykytilaan. Juontajat Kathleen Walch ja Ron Schmelzer haastattelevat alan johtavia vaikuttajia ja tarkastelevat, miten tekoälyä otetaan käyttöön eri toimialoilla, tarjoten kuuntelijoille kattavan kuvan tekoälyn kentästä.
Mitä opit:
Tutustu uusimpiin trendeihin, ymmärrä tekoälyn käytännön sovelluksia eri aloilla ja kuule asiantuntijoiden näkemyksiä siitä, mihin teknologia on menossa ja miten se muuttaa maailmaamme.
Miksi sinun kannattaa kuunnella:
Jos etsit podcastia, joka käsittelee laajasti tekoälyyn liittyviä aiheita ja tarjoaa alan johtavien asiantuntijoiden näkemyksiä, AI Today on korvaamaton tietolähde, joka pitää sinut ajan tasalla ja kiinnostuneena.
Paras jakso:
"Tekoälyn seitsemän mallin uudelleentarkastelu vuonna 2024" – Tässä jaksossa Cognilytica jakaa näkemyksiä tekoälyn käytön laajasta analyysistä eri toimialoilla ja paljastaa seitsemän toistuvaa tekoälyn käyttöönoton mallia, jotka on johdettu lukuisista käyttötapauksista, asiakaskohtaamisista, koulutuskursseista ja artikkeleista.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajista:
Kathleen Walchilla ja Ron Schmelzerillä on runsaasti tietoa ja kokemusta tekoälystä ja koneoppimisesta. Heidän asiantuntemuksensa ja intohimonsa aihetta kohtaan tekevät AI Todaystä ensisijaisen podcastin kaikille, jotka haluavat ymmärtää tekoälyn monimutkaisuutta ja mahdollisuuksia.
8. Aivojen inspiroima Paul Middlebrooksin kanssa
Yhteenveto:
Aivojen inspiroima tutkii neurotieteen ja tekoälyn risteyskohtaa. Juontaja Paul Middlebrooks syventyy keskusteluihin tutkijoiden ja asiantuntijoiden kanssa selvittääkseen, miten aivoista saadut oivallukset voivat ohjata ja inspiroida tekoälyn kehittämistä.
Mitä opit:
Ymmärrä, miten neurotieteen periaatteita voidaan soveltaa tekoälyyn, tutki biologisen ja keinotekoisen älykkyyden yhtäläisyyksiä ja eroja sekä opi alan uusimmasta tutkimuksesta.
Miksi sinun kannattaa kuunnella:
Jos ihmisaivojen ja tekoälyn välinen suhde kiinnostaa sinua, Aivojen inspiroima tarjoaa ainutlaatuisen näkökulman, joka yhdistää nämä kaksi kiehtovaa alaa.
Paras jakso:
"Paneelikeskustelu: pitkäkestoisen muistin koodaus ja konnektomin dekoodaus" – Tässä erityisessä paneelijaksossa juontaja moderoi keskustelua kuuden asiantuntijan kanssa vuotuisessa Aspirational Neuroscience -tapaamisessa. Keskustelussa tarkastellaan neurotieteen teknologioiden käyttöä muistojen purkamisessa staattisesta konnektomista. Vaikka videota ei ole ja mikrofoneissa esiintyy jonkin verran häiriöitä, äänenlaatu on optimoitu selkeää ja mukaansatempaavaa kuuntelukokemusta varten.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Paul Middlebrooks yhdistää neurotieteen taustansa intohimoon tekoälyä kohtaan ja tarjoaa kuuntelijoille ainutlaatuisen yhdistelmän tieteellistä tarkkuutta ja teknologista uteliaisuutta.
9. NLP:n kohokohdat – juontajina Matt Gardner ja Waleed Ammar
Yhteenveto:
NLP:n kohokohdat keskittyy luonnollisen kielen käsittelyyn, joka on tekoälyn keskeinen osa-alue. Juontajat Matt Gardner ja Waleed Ammar haastattelevat tutkijoita ja ajatusjohtajia valottaen NLP:n uusimpia edistysaskelia ja haasteita.
Mitä opit:
Tutustu kielenkäsittelyteknologioiden hienouksiin, ymmärrä NLP-tutkimuksen nykytila ja saa näkemyksiä suurten kielimallien käytännön sovelluksista ja tulevaisuuden kehityssuunnista.
Miksi kannattaa kuunnella:
Jos olet kiinnostunut kielen monimutkaisuudesta ja sen yhtymäkohdista tekoälyyn, NLP:n kohokohdat on ehdottomasti kuunneltava podcast, joka tarjoaa syvällisiä keskusteluja ja asiantuntijanäkökulmia luonnollisen kielen käsittelyn kehittyvään kenttään.
Paras jakso:
"Generatiivinen tekoäly ja tekijänoikeudet" – Tässä erikoisjaksossa Chris Callison-Burchin kanssa käydyssä keskustelussa perehdytään hänen todistajanlausuntoonsa Yhdysvaltain kongressin tekoälyä ja tekijänoikeuslakia käsitelleessä kuulemisessa. Keskustelussa käsitellään kuulemisen tarkoitusta, tekijänoikeuslain soveltamista tekoälyn tuottamaan sisältöön sekä vaikutuksia taiteilijoihin. Jakso päättyy tallenteeseen Chrisin aloituslausunnosta kuulemisessa.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajista:
Matt Gardner ja Waleed Ammar ovat NLP-yhteisön tunnettuja hahmoja. Heidät tunnetaan tutkimustyöstään ja kyvystään tiivistää monimutkaiset käsitteet helposti ymmärrettäviksi keskusteluiksi.
- Etsi Matt Gardner LinkedInistä ja hänen henkilökohtaisilta verkkosivuiltaan
- Etsi Waleed Ammar LinkedInistä ja hänen henkilökohtaisilta verkkosivuiltaan
10. Robottiaivot-podcast – juontajana Pieter Abbeel
Yhteenveto:
Pieter Abbeelin juontama Robottiaivot-podcast tutustuttaa kuulijat robotiikan ja tekoälyn kiehtovaan maailmaan. Kuuntele johtavia asiantuntijoita, kun he keskustelevat alan uusimmista edistysaskelista, läpimurroista sekä tekoälyn ja robotiikan tulevaisuuden mahdollisuuksista.
Mitä opit:
Saat näkemyksiä huipputeknologioista, jotka muovaavat robotiikan ja tekoälyn tulevaisuutta. Ymmärrät näiden nopeasti kehittyvien alojen haasteita, läpimurtoja ja yhteiskunnallisia vaikutuksia.
Miksi sinun kannattaa kuunnella:
Jos robotiikan, tekoälyn ja niiden mullistavan potentiaalin yhdistyminen kiehtoo sinua, The Robot Brains Podcast tarjoaa perusteellisen katsauksen näihin teknologioihin suoraan alan johtavilta asiantuntijoilta.
Paras jakso:
"OpenAI:n John Schulman ChatGPT:stä: keksiminen, ominaisuudet ja rajoitukset" – John Schulman, OpenAI:n toinen perustaja , keskustelee ChatGPT:n keksimisestä, ominaisuuksista ja rajoituksista juontaja Pieter Abbeelin kanssa.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Pieter Abbeel on tunnettu robotiikan ja tekoälyn asiantuntija. Vahvan akateemisen ja tutkimustaustan ansiosta Pieter tarjoaa syvällisen ymmärryksen tekoälyn ja robotiikan monimutkaisuudesta ja potentiaalista.
11. Oppivat koneet 101 Richard M. Goldenin kanssa
Yhteenveto:
Oppivat koneet 101 tekee koneoppimisen ja tekoälyn monimutkaisista käsitteistä ymmärrettäviä. Juontaja Richard M. Golden avaa tekoälyn taustalla olevaa tiedettä ja teknologiaa tehden niistä helpommin lähestyttäviä laajemmalle yleisölle.
Mitä opit:
Tutustut koneoppimisen ja tekoälyn perusperiaatteisiin, niiden käytännön sovelluksiin sekä alan tulevaisuutta muovaaviin kehityssuuntiin.
Miksi sinun kannattaa kuunnella:
Kaikille, jotka haluavat ymmärtää tekoälyn ja koneoppimisen peruskäsitteet selkeästi ja ytimekkäästi, Oppivat koneet 101 tarjoaa kiinnostavaa sisältöä, joka valaisee näitä monimutkaisia aiheita.
Paras jakso:
"Kuinka määritellä koneoppiminen (tai ainakin yrittää)" – Tässä jaksossa keskustelemme kirjan ”Tilastollinen koneoppiminen: yhtenäinen viitekehys” luvusta 3, jossa käsitellään koneoppimisalgoritmien muodollista määrittelyä.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Richard M. Golden on kokenut kouluttaja ja tekoälyn asiantuntija. Hänen tapansa selittää tekoälyn ja koneoppimisen käsitteitä tekee Oppivista koneista 101 arvokkaan resurssin sekä aloittelijoille että kokeneille ammattilaisille.
12. Tekoälyvaltio Malcolm Burnleyn ja Terrence J. Sejnowskin kanssa
Yhteenveto:
Tekoälyvaltio perehtyy tekoälyn yhteiskunnallisiin vaikutuksiin ja tarkastelee, miten tekoäly muokkaa toimialoja, kulttuureja ja jokapäiväistä elämää. Juontajat Malcolm Burnley ja Terrence J. Sejnowski johdattavat kuuntelijat tekoälyn mukanaan tuomiin syvällisiin muutoksiin.
Mitä opit:
Ymmärrät tekoälyn laajat vaikutukset yhteiskuntaan, talouteen ja yksilöiden elämään. Kuulet asiantuntijoita, ajatusjohtajia ja ihmisiä, joihin tekoälyn yleistyminen on suoraan vaikuttanut.
Miksi sinun kannattaa kuunnella:
Jos olet kiinnostunut tekoälyn yhteiskunnallisista näkökulmista ja siitä, miten se muuttaa maailmaamme, Tekoälyvaltio tarjoaa mukaansatempaavia tarinoita ja näkemyksiä tekoälyn todellisista vaikutuksista.
Paras jakso:
"Puolueellinen älykkyys" – Tässä jaksossa keskustellaan tekoälyjärjestelmien merkittävästä puolueellisuuden riskistä erityisesti poliisilaitoksilla. Mukana on perusteettoman pidätyksen uhri, ennakoivan poliisitoiminnan "likaista dataa" tutkiva asianajaja, ennakoivan järjestelmän luoja sekä tekoälytutkija, joka kannattaa tekoälyn puolueellisuuden vähentämistä laajempia ratkaisuja.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajista:
Malcolm Burnley ja Terrence J. Sejnowski yhdistävät journalistisen asiantuntemuksen ja tieteellisen tietämyksen. Heidän dynaaminen lähestymistapansa tarjoaa monipuolisen näkemyksen tekoälyn vaikutuksista ja mahdollisuuksista yhteiskunnassamme.
- Löydät Terrence J. Sejnowskin palvelusta LinkedIn ja palvelusta X
- Löydät Malcolm Burnleyn palvelusta LinkedIn ja palvelusta X
13. Tekoäly liiketoiminnassa – Daniel Faggella
Yhteenveto:
Daniel Faggellan juontama Tekoäly liiketoiminnassa tarjoaa alustan sen tarkasteluun, miten tekoäly muokkaa liike-elämää. Podcastissa haastatellaan huippujohtajia ja ajatusjohtajia, jotka jakavat näkemyksiään tekoälyn käyttöönotosta ja integroinnista eri toimialoilla.
Mitä opit:
Saat selville, miten tekoälyn hyödyntäminen vauhdittaa yritysten innovaatioita, millaisia strategioita onnistuneen tekoälyn käyttöönoton taustalla on ja miten tekoäly vaikuttaa markkinatrendeihin ja toimialojen muutoksiin.
Miksi sinun kannattaa kuunnella:
Yritysmaailman ammattilaisille ja harrastajille, jotka haluavat ymmärtää tekoälyn käytännön sovelluksia yritysmaailmassa, Tekoäly liiketoiminnassa tarjoaa arvokkaita näkemyksiä ja tosielämän esimerkkejä tekoälyn toiminnasta.
Paras jakso:
"Generatiivisen tekoälyn laajentaminen yrityksessä" – Tässä jaksossa Genpactin Harsh Kar liittyy Daniel Faggellan seuraan keskustelemaan generatiivisen tekoälyn haasteista ja mahdollisuuksista yrityksille. He korostavat yrityksen toimintojen integrointia ja datanhallinnan merkitystä tekoälyn hyödyntämisessä.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Daniel Faggella on tekoälyn ajatusjohtaja ja liiketoimintastrategi, joka tunnetaan syvällisistä näkemyksistään tekoälystä ja sen vaikutuksista nykyaikaisiin yrityksiin. Hänen asiantuntemuksensa ja intohimonsa tekoälyä kohtaan tekevät tästä podcastista välttämättömän kuunneltavan kaikille teknologian ja liiketoiminnan risteyskohdasta kiinnostuneille.
14. Tietojenvaihto-podcast Ben Lorican kanssa
Yhteenveto:
Ben Lorican juontama Tietojenvaihto-podcast keskittyy dataan, koneoppimiseen ja tekoälyyn. Ohjelmassa käydään syvällisiä keskusteluja datatieteilijöiden, insinöörien ja yritysjohtajien kanssa datamaailman uusimmista suuntauksista, työkaluista ja tekniikoista.
Mitä opit:
Opit ymmärtämään datanhallinnan ja analytiikan vivahteita sekä sen, miten tekoäly- ja koneoppimisteknologioita hyödynnetään oivallusten tuottamiseen ja päätöksenteon tukemiseen eri toimialoilla.
Miksi kuunnella:
Jos olet datasta kiinnostunut harrastaja tai ammattilainen tai haluat ymmärtää datan ja tekoälyn mullistavaa voimaa, Tietojenvaihto-podcast tarjoaa runsaasti alan asiantuntijoiden tietämystä ja näkemyksiä.
Paras jakso:
”Tason nostaminen: työkalut ja tekniikat, jotka tekevät tekoälyn kehittämisestä helpommin saavutettavaa” – Last Milen perustaja ja toimitusjohtaja Sarmad Qadri keskustelee tässä jaksossa ohjelmistosuunnittelun kurinalaisuuden tuomisesta LLM- ja GenAI-sovellusten kehittämiseen sekä nostaa esiin merkittäviä tekoälyyn ja koneoppimiseen liittyviä teemoja.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Ben Lorica on datatieteen ja tekoälyn johtava asiantuntija, jolla on laaja kokemus toimialan tutkimuksesta ja analysoinnista. Hänen kykynsä luoda yhteyksiä ajatusjohtajiin ja esitellä monimutkaisia aiheita helposti ymmärrettävällä tavalla tekee Tietojenvaihto-podcastista arvokkaan tietolähteen kaikille datasta ja tekoälystä kiinnostuneille.
15. Datatiede kotona Francesco Gadaletan kanssa
Yhteenveto:
Francesco Gadaletan juontama Datatiede kotona on podcast, joka tuo datatieteen ja tekoälyn monimutkaisen maailman kuulijoiden ulottuville. Ohjelmassa käsitellään monenlaisia aiheita syväoppimisesta algoritmien kehittämiseen ja tekoälyn eettisiin vaikutuksiin.
Mitä opit:
Tutustut datatieteen ja tekoälyn uusimpiin edistysaskeliin, ymmärrät taustalla olevia algoritmeja ja tekniikoita sekä opit tuntemaan alan kohtaamat eettiset ja käytännön haasteet.
Miksi kuunnella:
Datatieteen ja tekoälyn syvyyksiin haluaville Datatiede kotona tarjoaa oivaltavia keskusteluja, asiantuntijahaastatteluja ja perusteellisen katsauksen näiden mullistavien teknologioiden teknisiin näkökulmiin.
Paras jakso:
”Avoimen lähdekoodin vallankumous: tekoälyn lunastus datatieteessä” – Sukella Datatiede kotona -podcastin maailmaan uusimmassa jaksossamme, jossa tarkastelemme tekoälyn ja avoimen lähdekoodin ohjelmistojen lunastuksen välistä dynaamista suhdetta.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Francesco Gadaleta on datatieteilijä ja tekoälytutkija, joka tunnetaan koneoppimisen ja sen sovellusten asiantuntemuksestaan. Hänen helposti lähestyttävä tyylinsä ja syvällinen aihealueen tuntemuksensa tekevät Data Science at Home -podcastista opettavaisen ja mukaansatempaavan kuuntelukokemuksen kaikentasoisille kuuntelijoille.
16. Datan tekeminen yksinkertaiseksi – juontajana Al Martin
Yhteenveto:
Al Martinin juontama Datan tekeminen yksinkertaiseksi on podcast, joka keskittyy datan, analytiikan ja tekoälyn monimutkaisuuksien avaamiseen. Ohjelma tarjoaa näkemyksiä siitä, miten data muuttaa liiketoimintaa ja ohjaa päätöksentekoprosesseja.
Mitä opit:
Opit datanhallinnan perusteet, analytiikan uusimmat trendit ja sen, miten tekoälyä integroidaan erilaisiin liiketoimintastrategioihin kasvun ja tehokkuuden edistämiseksi.
Miksi tätä kannattaa kuunnella:
Jos etsit podcastia, joka yksinkertaistaa datan monimutkaisuuksia ja tarjoaa käytännönläheisiä näkemyksiä sen soveltamisesta liiketoiminnassa, Datan tekeminen yksinkertaiseksi on olennainen tietolähde niin aloittelijoille kuin kokeneille ammattilaisille.
Paras jakso:
”Tekoäly nyt ja sen käyttöönotto liiketoiminnassa: Tribe.ai:n teknologiajohtaja, toimitusjohtaja ja toinen perustaja Jaclyn Rice Nelson” – Tässä #MakingDataSimplePodcastin jaksossa Tribe AI:n ja Coalition Operatorsin toimitusjohtaja ja toinen perustaja Jaclyn Rice Nelson osallistuu keskusteluun, jossa tarkastellaan tekoälyn nykytilaa. Aiheina ovat muun muassa oppimiseen suuntautuminen, tekoälyn hallusinaatioiden käsittely ja tekoälyn käyttöönotto liiketoiminnassa.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Al Martin on kokenut data- ja analytiikka-alan johtaja, joka tunnetaan kyvystään selittää monimutkaisia käsitteitä ymmärrettävästi ja jakaa alan näkemyksiä selkeällä ja mukaansatempaavalla tavalla. Hänen asiantuntemuksensa tekee Datan tekemisestä yksinkertaiseksi arvokasta kuunneltavaa kaikille datan voimasta kiinnostuneille.
17. Koneoppimisalustapodcast – juontajana Jakub Czakon
Yhteenveto:
Jakub Czakonin juontama Koneoppimisalustapodcast keskittyy koneoppimisalustojen ja infrastruktuurin teknisiin näkökohtiin. Podcast tarjoaa syvällisen katsauksen työkaluihin, käytäntöihin ja arkkitehtuureihin, jotka mahdollistavat ML- ja tekoälysovellukset.
Mitä opit:
Tutustut ML-alustojen kehittämisen yksityiskohtiin, tekoälyä hyödyntävien teknologioiden skaalaamisen haasteisiin sekä parhaisiin käytäntöihin vankkojen ja tehokkaiden tekoälyjärjestelmien rakentamisessa.
Miksi tätä kannattaa kuunnella:
Teknologiaharrastajille, datatieteilijöille ja ML-insinööreille, jotka haluavat syventää koneoppimisinfrastruktuurin tuntemustaan, Koneoppimisalustapodcast tarjoaa asiantuntijanäkemyksiä ja tosielämän tapaustutkimuksia alan johtajilta.
Paras jakso:
”Oppeja Mailchimpin ML-alustan rakentamisesta Mikiko Bazeleyltä” – Tässä Koneoppimisalustapodcastin jaksossa vieraana on Mikiko Bazeley. Mikiko kertoo Mailchimpin ML-alustasta, mukaan lukien menestystarinat ja kultaiset polut, tiimirakenteet, mallipohjat, generatiivisen tekoälyn käyttötapaukset, palautteen seuranta ja paljon muuta.
Kuuntelulinkit:
Tietoa juontajasta:
Jakub Czakon on koneoppimisinfrastruktuurin ja alustakehityksen asiantuntija. Hänen käytännön kokemuksensa ja tekninen tietämyksensä tekevät ML Platform Podcastista arvokkaan tietolähteen kaikille, joita kiinnostaa generatiivisten tekoälysovellusten taustalla oleva työ.
Haluatko lisää?
Parhaista tekoälyalustoista on paljon huomionarvoisia resursseja, kuten oivaltavia kirjoja ja tekoälykonferensseja, joiden avulla voit päivittää tietojasi.
Lisätietoja tekoälyalustoista ja työkaluista saat tilaamalla uutiskirjeemme ja hyödyntämällä tekoälyä koskevia näkemyksiä asiantuntevilta teknologiajohtajilta ja teknologia-alan johtajilta.
