Toptal 工程 专家
负责任的生成人工智能的五大支柱:未来的道德准则
生成式人工智能的进步引发了关于数据所有权的新问题, 内容的完整性, 算法的偏见, 和更多的. 在这里, NLP前沿的三位专家提出了开发道德生成人工智能解决方案的建议.
外祖母道格拉斯
Madelyn是Toptal的首席工程编辑,也是Meta的前软件工程师. 她有六年多的研究经验, 写作, 并为工程出版物编辑, 专门研究新兴技术和人工智能. 她曾在南加州大学维特比工程学院担任编辑,她关于工程伦理的研究发表在IEEE的NER 2021会议上.
问一个人工智能工程师:关于人工智能的趋势问题
在这种问我任何问题的风格中&A, Toptal首席AI开发人员若昂·迪奥戈·德·奥利维拉回答了其他工程师关于转向ML的资源的问题, 大型语言模型的方法, 以及人工智能未来最关键的应用.
若昂·迪奥戈·德·奥利维拉
Joao是一名人工智能开发人员,在宝洁等财富100强公司工作了10多年 & 赌博和医疗、能源和金融行业的初创公司. Joao拥有波尔图大学计算机科学硕士学位,并拥有机器学习和深度学习方面的多项认证.
胡安·曼纽尔·奥尔蒂斯·德·萨拉特
Juan是一名开发人员, 数据科学家, 他是布宜诺斯艾利斯大学研究社交网络的博士研究员, AI, 和NLP. Juan拥有十多年的数据科学经验,并在包括SPIRE和ICCS在内的ML会议上发表过论文.
问一个NLP工程师:从GPT模型到人工智能伦理
想要在像GPT-4这样的革命性语言模型的浪潮中扩展你的技能吗? 在这个问我任何问题风格的教程, Toptal数据科学家和人工智能工程师Daniel psamurez Rubio回答了其他程序员关于机器学习的问题, 自然语言处理, 以及人工智能话题.
丹尼尔·帕姆雷斯·卢比奥
丹尼尔是一名数据科学家, 开发人员, 他是前首席技术官,专攻NLP超过6年, 最近专注于大型语言模型(llm). 他曾在巴斯夫(BASF)和戴姆勒(Daimler)担任高级数据科学家.
执行复杂实体框架核心存储过程的专家解决方案
微软的实体框架核心是一个流行的对象关系映射器, 但是它不支持从存储过程返回复杂类型的结果. 一段聪明的代码让我们绕过了这个限制,轻松地返回非数据库实体.
Pankaj Kansodariya
Pankaj是一名后端开发人员和微软认证专家,在微软生态系统中拥有超过18年的经验, 包括c#, VB.. NET、SQL Server以及使用Microsoft Azure的云计算. 他做过 .。NET开发人员,包括Granicus, Gartner和Jacobs.
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费德里科•阿尔巴内塞
Federico是一名Python开发专家和数据科学家,曾在Facebook工作, 实现深度学习模型. 他是一位大学讲师, 他的博士研究重点是自然语言处理和机器学习.
胡安·曼纽尔·奥尔蒂斯·德·萨拉特
Juan是一名开发人员, 数据科学家, 他是布宜诺斯艾利斯大学研究社交网络的博士研究员, AI, 和NLP. Juan拥有十多年的数据科学经验,并在ML会议上发表过论文, 包括SPIRE和ICCS.
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