deepsense.ai został polskim partnerem szkoleniowym Google Cloud Platform na region Europy Środkowo-Wschodniej. Firma wspiera technologicznego giganta w przygotowywaniu przedsiębiorstw do samodzielnego budowania modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem chmury. Jednocześnie Google i deepsense.ai rozpoczęły współpracę również w zakresie dostarczania gotowych projektów AI.
Opracowywanie rozwiązań opartych o uczenie maszynowe wymaga wykorzystania dużej mocy obliczeniowej. Modele muszą przetworzyć ogromne zasoby danych aby wykonywać swoje zadania – poprawne rozpoznanie obiektu na zdjęciu dowolnego obiektu (zwierzęcia, pojazdu, postaci z filmu itp.) wymaga setek obrazów wykorzystanych do wytrenowania algorytmu. Aby mieć łatwy i szybki dostęp do dużej mocy obliczeniowej bez konieczności inwestowania w drogi sprzęt, firmy rozwijające sztuczną inteligencję, w tym deepsense.ai, przenoszą swoje obliczenia do chmury.
– Zaletą Google Cloud Platform jest jej integracja z narzędziami do uczenia maszynowego, między innymi frameworkami Keras oraz TensorFlow – tłumaczy Paweł Osterreicher, Director of Strategy and Development z deepsense.ai. – Nie bez znaczenia jest również dostęp do wyspecjalizowanego procesora Tensor Processing Unit, opracowanego właśnie z myślą o uczeniu maszynowym, który mieliśmy okazję testować jako jeden z pierwszych zespołów na całym świecie. Zespół deepsense.ai już wcześniej prowadził wspólne badania z Google Brain dotyczące rozwoju sztucznej inteligencji, szczególnie uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning), najnowocześniejszej gałęzi uczenia maszynowego. W tym podejściu model szkolony jest poprzez interakcje ze środowiskiem, w którym się znajduje, a nie dane wcześniej przygotowane przez badacza. Technika ta może być zastosowana między innymi w autonomicznych samochodach. Owocem tej współpracy jest m.in. publikacja naukowa wspólnie stworzona przez Google, deepsense.ai i Uniwersytet Warszawski.
AI idzie w chmury
Do tej pory w ramach swojej oferty szkoleniowej firma deepsense.ai dzieliła się wiedzą z data science oraz sztucznej inteligencji. Uzupełnienie szkoleń o praktyczne zastosowanie Google Cloud Platform pozwoli odbiorcom zapoznać się zarówno z narzędziami do budowy modeli opartych o uczenie maszynowe m.in. uczenie głębokie (deep learning), jak i infrastrukturą chmurową wspierającą proces obliczeniowy.
– Polska jest dynamicznie rozwijającym się rynkiem chmurowym, ale wciąż ma jeszcze sporo do nadrobienia w stosunku do krajów zachodnich – wyjaśnia Magdalena Dziewguć, Google Cloud Territory Manager. – Główną barierą w rozwoju chmury na naszym rynku jest brak odpowiednich kompetencji w obszarze cloud computing. Dzięki deepsense.ai, naszemu oficjalnemu partnerowi szkoleniowemu, polskie firmy zyskują szansę zdobyć i pogłębić te umiejętności w szybki i przystępny sposób. W ramach partnerstwa deepsense.ai wprowadza do oferty nowy warsztat, którego uczestnicy poznają podstawowe techniki i narzędzia uczenia maszynowego oraz podstawy głębokich sieci neuronowych. Dodatkowo pokażemy w jaki sposób wykorzystywać Google Cloud Platform do uczenia maszynowego.
– Ten warsztat kierujemy do wszystkich firm, które czują, że uczenie maszynowe i GCP mogą wesprzeć rozwój ich biznesu, jednak nie mają jeszcze dużego doświadczenia w tym obszarze – komentuje Marta Piechowiak, Head of Training and Development Hub w deepsense.ai. – Kluczowym wyzwaniem związanym z rozwojem sztucznej inteligencji jest budowanie odpowiednich kompetencji. Jako deepsense.ai możemy wykorzystać nasze doświadczenie szkoleniowe i projektowe by wspierać firmy i osoby indywidualne w ich rozwoju, a współpraca z Google rozszerza nasze dotychczasowe portfolio szkoleń data science o szkolenia z możliwości, które daje chmura Google. deepsense.ai jest również jednym z autoryzowanych partnerów serwisowych Google. W ramach współpracy firma będzie dostarczała klientom Google dedykowane do ich potrzeb rozwiązania z zakresu AI.
Dzięki partnerstwu deepsense.ai wesprze klientów Google swoim doświadczeniem w budowie i wdrażaniu rozwiązań w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazu, analityka predykcyjna oraz przetwarzanie języka naturalnego. Połączenie tego z Google Cloud Platform pozwoli sięgnąć po sztuczną inteligencję bez konieczności inwestowania w drogi sprzęt oraz budowy dedykowanej infrastruktury.
