TalentLand - Entendiendo tus documentos con Azure Form Recognizer.pptxLuis775803
Este documento presenta Azure Form Recognizer, un servicio que permite extraer datos estructurados de formularios y documentos. Form Recognizer utiliza aprendizaje automático para comprender el contenido y la estructura de los formularios sin necesidad de etiquetado manual. El documento describe cómo Form Recognizer puede reconocer diferentes tipos de formularios y proporciona una demostración de sus capacidades. Finalmente, destaca los beneficios de automatizar los flujos de trabajo y reducir costos mediante el uso de Form Recognizer.
IA Conversacional con Power Virtual Agents.pptxLuis775803
El documento describe las herramientas Power Platform y Power Virtual Agents de Microsoft para la creación de bots conversacionales sin necesidad de experiencia en codificación. Power Virtual Agents permite a los equipos crear fácilmente bots que automatizan consultas comunes y mejoran la satisfacción del cliente al permitir la autoayuda las 24 horas. QnA Maker es un servicio de Azure que permite importar pares de preguntas y respuestas para crear una base de conocimientos para bots.
Colombia Cloud Bootcamp - IA y Accesibilidad Pronunciation Assessment.pptxLuis775803
Este documento presenta una sesión en el Cloud Bootcamp 2022 en Colombia sobre el uso de la evaluación de pronunciación de Inteligencia Artificial para mejorar la fluidez de lectura. La sesión incluye demostraciones de cómo evaluar la pronunciación de texto y palabras a través de la plataforma Speech Studio de Microsoft y una aplicación móvil. También se discuten casos de éxito comerciales y limitaciones técnicas de la evaluación de pronunciación.
STEMWeek - Entendiendo tus documentos con Azure Form Recognizer.pptxLuis775803
Este documento presenta Form Recognizer, un servicio de Azure Applied AI que permite extraer datos estructurados a partir de formularios mediante aprendizaje automático sin necesidad de etiquetado manual. Se explica que con solo unos pocos formularios de muestra se puede entrenar un modelo para reconocer diferentes tipos de formularios como facturas, solicitudes de tarjetas de crédito y formularios médicos. Finalmente, se destacan los beneficios de automatizar los flujos de trabajo y reducir costos al leer y procesar documentos.
Student Summit - Conoce más sobre mi carrera en IA y Datos.pptxLuis775803
Este documento presenta la carrera de Luis Beltrán en inteligencia artificial y datos. Originalmente era ingeniero en sistemas computacionales y docente. Se interesó en aplicar la IA en dispositivos móviles y aprendió algoritmos inspirados por la naturaleza, técnicas de optimización, visión computacional y procesamiento de imágenes. Ofrece consejos como estudiar, trabajar y practicar nuevas cosas, seguir tus sueños y mejorar tu inglés.
Gira Speaker Latam - IA y Accesibilidad con Pronunciation Assessment.pptxLuis775803
Este documento presenta una charla sobre la evaluación de pronunciación mediante Inteligencia Artificial. Se muestran dos demostraciones de cómo usar Pronunciation Assessment de Microsoft para evaluar la pronunciación de texto y palabras. También se discuten casos de éxito comerciales y limitaciones técnicas del servicio.
Build After Party Bolivia - Hugging Face on Azure.pptxLuis775803
El documento habla sobre Hugging Face en Azure. Hugging Face es la biblioteca de procesamiento de lenguaje natural más popular de código abierto, utilizada en más de 1000 trabajos de investigación y empresas. Ahora, Hugging Face se integra con Azure para permitir que los clientes implementen y ejecuten modelos de lenguaje preentrenados de Hugging Face en la nube de Azure de forma sencilla y segura.
Microsoft Reactor - Creando un modelo de Regresión con Azure Machine Learnin...Luis775803
Este documento presenta una sesión de capacitación sobre cómo crear un modelo de regresión utilizando Azure Machine Learning Designer. La sesión cubre la configuración del entorno de trabajo, la exploración y limpieza de datos, el entrenamiento del modelo, la creación de un pipeline de inferencia y la implementación de un servicio predictivo. El objetivo es enseñar a los asistentes a crear una aplicación predictiva mediante el uso de Azure ML.
TalentLand - Entendiendo tus documentos con Azure Form Recognizer.pptxLuis775803
Este documento presenta Azure Form Recognizer, un servicio que permite extraer datos estructurados de formularios y documentos. Form Recognizer utiliza aprendizaje automático para comprender el contenido y la estructura de los formularios sin necesidad de etiquetado manual. El documento describe cómo Form Recognizer puede reconocer diferentes tipos de formularios y proporciona una demostración de sus capacidades. Finalmente, destaca los beneficios de automatizar los flujos de trabajo y reducir costos mediante el uso de Form Recognizer.
IA Conversacional con Power Virtual Agents.pptxLuis775803
El documento describe las herramientas Power Platform y Power Virtual Agents de Microsoft para la creación de bots conversacionales sin necesidad de experiencia en codificación. Power Virtual Agents permite a los equipos crear fácilmente bots que automatizan consultas comunes y mejoran la satisfacción del cliente al permitir la autoayuda las 24 horas. QnA Maker es un servicio de Azure que permite importar pares de preguntas y respuestas para crear una base de conocimientos para bots.
Colombia Cloud Bootcamp - IA y Accesibilidad Pronunciation Assessment.pptxLuis775803
Este documento presenta una sesión en el Cloud Bootcamp 2022 en Colombia sobre el uso de la evaluación de pronunciación de Inteligencia Artificial para mejorar la fluidez de lectura. La sesión incluye demostraciones de cómo evaluar la pronunciación de texto y palabras a través de la plataforma Speech Studio de Microsoft y una aplicación móvil. También se discuten casos de éxito comerciales y limitaciones técnicas de la evaluación de pronunciación.
STEMWeek - Entendiendo tus documentos con Azure Form Recognizer.pptxLuis775803
Este documento presenta Form Recognizer, un servicio de Azure Applied AI que permite extraer datos estructurados a partir de formularios mediante aprendizaje automático sin necesidad de etiquetado manual. Se explica que con solo unos pocos formularios de muestra se puede entrenar un modelo para reconocer diferentes tipos de formularios como facturas, solicitudes de tarjetas de crédito y formularios médicos. Finalmente, se destacan los beneficios de automatizar los flujos de trabajo y reducir costos al leer y procesar documentos.
Student Summit - Conoce más sobre mi carrera en IA y Datos.pptxLuis775803
Este documento presenta la carrera de Luis Beltrán en inteligencia artificial y datos. Originalmente era ingeniero en sistemas computacionales y docente. Se interesó en aplicar la IA en dispositivos móviles y aprendió algoritmos inspirados por la naturaleza, técnicas de optimización, visión computacional y procesamiento de imágenes. Ofrece consejos como estudiar, trabajar y practicar nuevas cosas, seguir tus sueños y mejorar tu inglés.
Gira Speaker Latam - IA y Accesibilidad con Pronunciation Assessment.pptxLuis775803
Este documento presenta una charla sobre la evaluación de pronunciación mediante Inteligencia Artificial. Se muestran dos demostraciones de cómo usar Pronunciation Assessment de Microsoft para evaluar la pronunciación de texto y palabras. También se discuten casos de éxito comerciales y limitaciones técnicas del servicio.
Build After Party Bolivia - Hugging Face on Azure.pptxLuis775803
El documento habla sobre Hugging Face en Azure. Hugging Face es la biblioteca de procesamiento de lenguaje natural más popular de código abierto, utilizada en más de 1000 trabajos de investigación y empresas. Ahora, Hugging Face se integra con Azure para permitir que los clientes implementen y ejecuten modelos de lenguaje preentrenados de Hugging Face en la nube de Azure de forma sencilla y segura.
Microsoft Reactor - Creando un modelo de Regresión con Azure Machine Learnin...Luis775803
Este documento presenta una sesión de capacitación sobre cómo crear un modelo de regresión utilizando Azure Machine Learning Designer. La sesión cubre la configuración del entorno de trabajo, la exploración y limpieza de datos, el entrenamiento del modelo, la creación de un pipeline de inferencia y la implementación de un servicio predictivo. El objetivo es enseñar a los asistentes a crear una aplicación predictiva mediante el uso de Azure ML.
Este documento presenta .NET MAUI, una plataforma de aplicaciones multiplataforma de Microsoft que permite construir aplicaciones para iOS, Android, Windows y macOS compartiendo gran parte del código. Ofrece una interfaz de usuario nativa, acceso a las API de los sistemas operativos y rendimiento nativo mediante la compilación para cada plataforma. El ecosistema .NET proporciona herramientas como Visual Studio, bibliotecas compartidas y compatibilidad con Blazor para el desarrollo web.
SISWeek Creando un sistema de reconocimiento facial con Face API.pptxLuis775803
Este documento presenta a Luis Beltrán, un experto en Inteligencia Artificial y tecnologías de desarrollo de Microsoft. Describe los servicios cognitivos de Azure como Visión, Voz, Lenguaje y Decisión. Se enfoca en la API Face de Visión, que puede detectar e identificar personas y expresiones faciales en imágenes. Incluye recomendaciones para el uso ético del reconocimiento facial y enlaces a documentación y demostraciones.
Este documento describe Azure Storage y sus cuatro casos de uso principales: 1) almacenar archivos, 2) frecuencia de acceso, 3) seguridad, y 4) hospedaje de sitios web estáticos. Explica que Azure Storage contiene cuentas, contenedores y blobs para almacenar y acceder a archivos y objetos. También proporciona un ejemplo de URL de blob con una cadena de consulta que incluye una firma de acceso compartido.
Conoce las novedades de .NET MAUI en .NET 7.pptxLuis775803
Este documento resume las principales novedades de .NET MAUI en .NET 7, incluyendo mejoras para aplicaciones de escritorio como context menus, tooltips y gestos, la adición de un MapControl para iOS y Android, y mejoras en el rendimiento. También cubre cómo actualizar aplicaciones de .NET MAUI 6 a .NET MAUI 7 y el ciclo de vida de soporte.
Power BI Summit 2023 - Embedding PowerBI reports in .NET MAUI mobile apps.pptxLuis775803
The document discusses embedding Power BI reports in .NET MAUI mobile apps. It begins with an introduction of .NET MAUI, a framework for building native cross-platform apps with shared code and resources. It then explains Power BI embedding, which allows integrating Power BI reports and analytics within apps. The remainder of the document outlines the steps needed to embed Power BI reports in a .NET MAUI mobile app, including fulfilling requirements, selecting an authentication method, registering an Azure AD application, creating a Power BI workspace, and embedding the report. It concludes with a demonstration of an example app.
Towards Responsible AI - Global AI Student Conference 2022.pptxLuis775803
The document discusses responsible and ethical AI practices. It provides statistics showing that most consumers do not fully trust how organizations implement AI and believe they should be held accountable for any misuse. It then discusses key aspects of responsible AI including differential privacy, algorithmic fairness, model explainability, oversight of AI systems, mitigating bias, and ensuring transparency.
Mes de Datos Ciencia de Datos a otro nivel con Azure Machine Learning.pptxLuis775803
Este documento presenta tres demostraciones sobre Azure Machine Learning: la creación de un espacio de trabajo de Azure ML, el uso del Diseñador de Azure ML y los cuadernos de Azure ML, con una sección de preguntas y respuestas al final.
Este documento presenta una introducción a Azure y la certificación AZ-900. Explica conceptos clave como el cómputo en la nube, ventajas de Azure como escalabilidad y disponibilidad, y servicios principales como Blob Storage, Virtual Machines y App Service. También describe la estructura de cuentas de Azure y los temas cubiertos en la certificación AZ-900 como conceptos básicos de nube, servicios de Azure y suscripciones.
Virtual Azure Community Day - Workloads de búsqueda full-text Azure Search.pptxLuis775803
The document discusses the steps involved in processing a query which include query parsing, lexical analysis, document retrieval, and scoring. It also mentions some key terms related to searching including data source, skillset, indexer, and index.
1. The document discusses responsible AI and outlines several principles for developing AI systems responsibly, including privacy, fairness, transparency, reliability, inclusiveness, and accountability.
2. It provides examples of techniques like differential privacy and model constraints that can help mitigate privacy and fairness issues in AI systems.
3. The document also discusses the importance of transparency in AI through explainability, highlighting packages and methods for interpreting models.
Global Azure 2022 en Español - Clasificacion de imagenes con Azure Machine L...Luis775803
Este documento presenta una conferencia sobre Machine Learning y Azure Machine Learning que tendrá lugar del 5 al 7 de mayo de 2022. Incluye información sobre el orador, Luis Beltrán, quien es investigador y docente en temas de inteligencia artificial y tecnologías de desarrollo. También explica brevemente los conceptos básicos de machine learning y cómo Azure Machine Learning puede simplificar el proceso de ciencia de datos. Finalmente, proporciona enlaces a documentación y ejemplos prácticos para entrenar y desplegar modelos de clasificación de im
IA Responsable en Azure Machine Learning.pptxLuis775803
Este documento describe los principios de la IA responsable, incluyendo la privacidad y la equidad. Explica que la privacidad diferencial agrega ruido a los datos para proteger la privacidad individual sin comprometer mucho la precisión de los análisis. También describe cómo mitigar la injusticia mediante la creación de modelos con restricciones de paridad que minimizan las disparidades entre grupos en tasas de selección, sensibilidad y errores. La IA responsable es importante para desarrollar sistemas de IA de manera segura, confiable y é
Global Azure 2022 Bolivia - Entendiendo Blob Storage.pptxLuis775803
Este documento habla sobre Azure Storage y sus diferentes casos de uso, incluyendo almacenar archivos, frecuencia de acceso, seguridad y hospedaje de sitios web estáticos. Explica la estructura básica de cuentas, contenedores y blobs en Azure Storage y provee un ejemplo de URL de blob con la firma de acceso compartido. También incluye un enlace a la documentación de Blob Storage de Microsoft Azure.
Este documento presenta una herramienta de evaluación de pronunciación desarrollada por Microsoft que puede mejorar la fluidez de lectura. Explica cómo funciona la herramienta, incluyendo una demostración de una aplicación móvil, y proporciona enlaces a documentación y códigos de ejemplo para que otros desarrollen aplicaciones similares. Finalmente, agradece la atención del público y proporciona enlaces adicionales sobre el orador.
Workloads de búsqueda full text Azure Cognitive Search.pptxLuis775803
Este documento presenta Azure Cognitive Search, una solución de búsqueda basada en la nube de Microsoft. Explica que Azure Cognitive Search permite indexar y buscar en grandes cantidades de datos de diferentes fuentes, utilizando capacidades de búsqueda de texto completo y análisis cognitivo. Incluye demostraciones sobre cómo crear una solución de búsqueda en Azure Cognitive Search y realizar búsquedas de texto completo.
This document discusses responsible artificial intelligence. It begins by showing survey results that most consumers want organizations to be accountable for misusing AI and want privacy protected. It then defines responsible AI as evaluating, developing, and implementing AI safely, reliably, and ethically. The main principles discussed are privacy using differential privacy, fairness by mitigating unfair impacts on groups, and transparency through explainable AI tools. General recommendations are given such as clarifying a system's purpose, considering social biases, and encouraging feedback. Benefits of responsible AI include minimizing unintentional bias and ensuring transparency.
Este documento describe los patrones de diseño MVVM y Data Binding en .NET MAUI. Explica cómo MVVM separa la lógica de negocios, datos y presentación, y cómo Data Binding enlaza datos y eventos entre la vista y el view model. También muestra cómo implementar comandos, simplificar MVVM con una biblioteca, y usar Dependency Injection para desacoplar las dependencias.
Net Maui Blazor Jornada ASP Net en Español.pptxLuis775803
El documento describe Blazor, un framework web de .NET que se ejecuta en el navegador usando C# y Razor. Explica que los archivos C# y Razor se compilan en ensamblados .NET que se descargan en el navegador junto con el runtime de .NET (Mono), permitiendo manipular el DOM y hacer llamadas a la API del navegador desde C#. También describe cómo Blazor permite crear aplicaciones híbridas multiplataforma con .NET MAUI que comparten código y diseño de interfaz entre web, Windows, Android e
Goodbye Windows 11: Make Way for Nitrux Linux 3.5.0!SOFTTECHHUB
As the digital landscape continually evolves, operating systems play a critical role in shaping user experiences and productivity. The launch of Nitrux Linux 3.5.0 marks a significant milestone, offering a robust alternative to traditional systems such as Windows 11. This article delves into the essence of Nitrux Linux 3.5.0, exploring its unique features, advantages, and how it stands as a compelling choice for both casual users and tech enthusiasts.
Este documento presenta .NET MAUI, una plataforma de aplicaciones multiplataforma de Microsoft que permite construir aplicaciones para iOS, Android, Windows y macOS compartiendo gran parte del código. Ofrece una interfaz de usuario nativa, acceso a las API de los sistemas operativos y rendimiento nativo mediante la compilación para cada plataforma. El ecosistema .NET proporciona herramientas como Visual Studio, bibliotecas compartidas y compatibilidad con Blazor para el desarrollo web.
SISWeek Creando un sistema de reconocimiento facial con Face API.pptxLuis775803
Este documento presenta a Luis Beltrán, un experto en Inteligencia Artificial y tecnologías de desarrollo de Microsoft. Describe los servicios cognitivos de Azure como Visión, Voz, Lenguaje y Decisión. Se enfoca en la API Face de Visión, que puede detectar e identificar personas y expresiones faciales en imágenes. Incluye recomendaciones para el uso ético del reconocimiento facial y enlaces a documentación y demostraciones.
Este documento describe Azure Storage y sus cuatro casos de uso principales: 1) almacenar archivos, 2) frecuencia de acceso, 3) seguridad, y 4) hospedaje de sitios web estáticos. Explica que Azure Storage contiene cuentas, contenedores y blobs para almacenar y acceder a archivos y objetos. También proporciona un ejemplo de URL de blob con una cadena de consulta que incluye una firma de acceso compartido.
Conoce las novedades de .NET MAUI en .NET 7.pptxLuis775803
Este documento resume las principales novedades de .NET MAUI en .NET 7, incluyendo mejoras para aplicaciones de escritorio como context menus, tooltips y gestos, la adición de un MapControl para iOS y Android, y mejoras en el rendimiento. También cubre cómo actualizar aplicaciones de .NET MAUI 6 a .NET MAUI 7 y el ciclo de vida de soporte.
Power BI Summit 2023 - Embedding PowerBI reports in .NET MAUI mobile apps.pptxLuis775803
The document discusses embedding Power BI reports in .NET MAUI mobile apps. It begins with an introduction of .NET MAUI, a framework for building native cross-platform apps with shared code and resources. It then explains Power BI embedding, which allows integrating Power BI reports and analytics within apps. The remainder of the document outlines the steps needed to embed Power BI reports in a .NET MAUI mobile app, including fulfilling requirements, selecting an authentication method, registering an Azure AD application, creating a Power BI workspace, and embedding the report. It concludes with a demonstration of an example app.
Towards Responsible AI - Global AI Student Conference 2022.pptxLuis775803
The document discusses responsible and ethical AI practices. It provides statistics showing that most consumers do not fully trust how organizations implement AI and believe they should be held accountable for any misuse. It then discusses key aspects of responsible AI including differential privacy, algorithmic fairness, model explainability, oversight of AI systems, mitigating bias, and ensuring transparency.
Mes de Datos Ciencia de Datos a otro nivel con Azure Machine Learning.pptxLuis775803
Este documento presenta tres demostraciones sobre Azure Machine Learning: la creación de un espacio de trabajo de Azure ML, el uso del Diseñador de Azure ML y los cuadernos de Azure ML, con una sección de preguntas y respuestas al final.
Este documento presenta una introducción a Azure y la certificación AZ-900. Explica conceptos clave como el cómputo en la nube, ventajas de Azure como escalabilidad y disponibilidad, y servicios principales como Blob Storage, Virtual Machines y App Service. También describe la estructura de cuentas de Azure y los temas cubiertos en la certificación AZ-900 como conceptos básicos de nube, servicios de Azure y suscripciones.
Virtual Azure Community Day - Workloads de búsqueda full-text Azure Search.pptxLuis775803
The document discusses the steps involved in processing a query which include query parsing, lexical analysis, document retrieval, and scoring. It also mentions some key terms related to searching including data source, skillset, indexer, and index.
1. The document discusses responsible AI and outlines several principles for developing AI systems responsibly, including privacy, fairness, transparency, reliability, inclusiveness, and accountability.
2. It provides examples of techniques like differential privacy and model constraints that can help mitigate privacy and fairness issues in AI systems.
3. The document also discusses the importance of transparency in AI through explainability, highlighting packages and methods for interpreting models.
Global Azure 2022 en Español - Clasificacion de imagenes con Azure Machine L...Luis775803
Este documento presenta una conferencia sobre Machine Learning y Azure Machine Learning que tendrá lugar del 5 al 7 de mayo de 2022. Incluye información sobre el orador, Luis Beltrán, quien es investigador y docente en temas de inteligencia artificial y tecnologías de desarrollo. También explica brevemente los conceptos básicos de machine learning y cómo Azure Machine Learning puede simplificar el proceso de ciencia de datos. Finalmente, proporciona enlaces a documentación y ejemplos prácticos para entrenar y desplegar modelos de clasificación de im
IA Responsable en Azure Machine Learning.pptxLuis775803
Este documento describe los principios de la IA responsable, incluyendo la privacidad y la equidad. Explica que la privacidad diferencial agrega ruido a los datos para proteger la privacidad individual sin comprometer mucho la precisión de los análisis. También describe cómo mitigar la injusticia mediante la creación de modelos con restricciones de paridad que minimizan las disparidades entre grupos en tasas de selección, sensibilidad y errores. La IA responsable es importante para desarrollar sistemas de IA de manera segura, confiable y é
Global Azure 2022 Bolivia - Entendiendo Blob Storage.pptxLuis775803
Este documento habla sobre Azure Storage y sus diferentes casos de uso, incluyendo almacenar archivos, frecuencia de acceso, seguridad y hospedaje de sitios web estáticos. Explica la estructura básica de cuentas, contenedores y blobs en Azure Storage y provee un ejemplo de URL de blob con la firma de acceso compartido. También incluye un enlace a la documentación de Blob Storage de Microsoft Azure.
Este documento presenta una herramienta de evaluación de pronunciación desarrollada por Microsoft que puede mejorar la fluidez de lectura. Explica cómo funciona la herramienta, incluyendo una demostración de una aplicación móvil, y proporciona enlaces a documentación y códigos de ejemplo para que otros desarrollen aplicaciones similares. Finalmente, agradece la atención del público y proporciona enlaces adicionales sobre el orador.
Workloads de búsqueda full text Azure Cognitive Search.pptxLuis775803
Este documento presenta Azure Cognitive Search, una solución de búsqueda basada en la nube de Microsoft. Explica que Azure Cognitive Search permite indexar y buscar en grandes cantidades de datos de diferentes fuentes, utilizando capacidades de búsqueda de texto completo y análisis cognitivo. Incluye demostraciones sobre cómo crear una solución de búsqueda en Azure Cognitive Search y realizar búsquedas de texto completo.
This document discusses responsible artificial intelligence. It begins by showing survey results that most consumers want organizations to be accountable for misusing AI and want privacy protected. It then defines responsible AI as evaluating, developing, and implementing AI safely, reliably, and ethically. The main principles discussed are privacy using differential privacy, fairness by mitigating unfair impacts on groups, and transparency through explainable AI tools. General recommendations are given such as clarifying a system's purpose, considering social biases, and encouraging feedback. Benefits of responsible AI include minimizing unintentional bias and ensuring transparency.
Este documento describe los patrones de diseño MVVM y Data Binding en .NET MAUI. Explica cómo MVVM separa la lógica de negocios, datos y presentación, y cómo Data Binding enlaza datos y eventos entre la vista y el view model. También muestra cómo implementar comandos, simplificar MVVM con una biblioteca, y usar Dependency Injection para desacoplar las dependencias.
Net Maui Blazor Jornada ASP Net en Español.pptxLuis775803
El documento describe Blazor, un framework web de .NET que se ejecuta en el navegador usando C# y Razor. Explica que los archivos C# y Razor se compilan en ensamblados .NET que se descargan en el navegador junto con el runtime de .NET (Mono), permitiendo manipular el DOM y hacer llamadas a la API del navegador desde C#. También describe cómo Blazor permite crear aplicaciones híbridas multiplataforma con .NET MAUI que comparten código y diseño de interfaz entre web, Windows, Android e
Goodbye Windows 11: Make Way for Nitrux Linux 3.5.0!SOFTTECHHUB
As the digital landscape continually evolves, operating systems play a critical role in shaping user experiences and productivity. The launch of Nitrux Linux 3.5.0 marks a significant milestone, offering a robust alternative to traditional systems such as Windows 11. This article delves into the essence of Nitrux Linux 3.5.0, exploring its unique features, advantages, and how it stands as a compelling choice for both casual users and tech enthusiasts.
HCL Notes und Domino Lizenzkostenreduzierung in der Welt von DLAUpanagenda
Webinar Recording: https://www.panagenda.com/webinars/hcl-notes-und-domino-lizenzkostenreduzierung-in-der-welt-von-dlau/
DLAU und die Lizenzen nach dem CCB- und CCX-Modell sind für viele in der HCL-Community seit letztem Jahr ein heißes Thema. Als Notes- oder Domino-Kunde haben Sie vielleicht mit unerwartet hohen Benutzerzahlen und Lizenzgebühren zu kämpfen. Sie fragen sich vielleicht, wie diese neue Art der Lizenzierung funktioniert und welchen Nutzen sie Ihnen bringt. Vor allem wollen Sie sicherlich Ihr Budget einhalten und Kosten sparen, wo immer möglich. Das verstehen wir und wir möchten Ihnen dabei helfen!
Wir erklären Ihnen, wie Sie häufige Konfigurationsprobleme lösen können, die dazu führen können, dass mehr Benutzer gezählt werden als nötig, und wie Sie überflüssige oder ungenutzte Konten identifizieren und entfernen können, um Geld zu sparen. Es gibt auch einige Ansätze, die zu unnötigen Ausgaben führen können, z. B. wenn ein Personendokument anstelle eines Mail-Ins für geteilte Mailboxen verwendet wird. Wir zeigen Ihnen solche Fälle und deren Lösungen. Und natürlich erklären wir Ihnen das neue Lizenzmodell.
Nehmen Sie an diesem Webinar teil, bei dem HCL-Ambassador Marc Thomas und Gastredner Franz Walder Ihnen diese neue Welt näherbringen. Es vermittelt Ihnen die Tools und das Know-how, um den Überblick zu bewahren. Sie werden in der Lage sein, Ihre Kosten durch eine optimierte Domino-Konfiguration zu reduzieren und auch in Zukunft gering zu halten.
Diese Themen werden behandelt
- Reduzierung der Lizenzkosten durch Auffinden und Beheben von Fehlkonfigurationen und überflüssigen Konten
- Wie funktionieren CCB- und CCX-Lizenzen wirklich?
- Verstehen des DLAU-Tools und wie man es am besten nutzt
- Tipps für häufige Problembereiche, wie z. B. Team-Postfächer, Funktions-/Testbenutzer usw.
- Praxisbeispiele und Best Practices zum sofortigen Umsetzen
GraphSummit Singapore | The Art of the Possible with Graph - Q2 2024Neo4j
Neha Bajwa, Vice President of Product Marketing, Neo4j
Join us as we explore breakthrough innovations enabled by interconnected data and AI. Discover firsthand how organizations use relationships in data to uncover contextual insights and solve our most pressing challenges – from optimizing supply chains, detecting fraud, and improving customer experiences to accelerating drug discoveries.
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 5DianaGray10
Welcome to UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series part 5. In this session, we will cover CI/CD with devops.
Topics covered:
CI/CD with in UiPath
End-to-end overview of CI/CD pipeline with Azure devops
Speaker:
Lyndsey Byblow, Test Suite Sales Engineer @ UiPath, Inc.
Let's Integrate MuleSoft RPA, COMPOSER, APM with AWS IDP along with Slackshyamraj55
Discover the seamless integration of RPA (Robotic Process Automation), COMPOSER, and APM with AWS IDP enhanced with Slack notifications. Explore how these technologies converge to streamline workflows, optimize performance, and ensure secure access, all while leveraging the power of AWS IDP and real-time communication via Slack notifications.
Maruthi Prithivirajan, Head of ASEAN & IN Solution Architecture, Neo4j
Get an inside look at the latest Neo4j innovations that enable relationship-driven intelligence at scale. Learn more about the newest cloud integrations and product enhancements that make Neo4j an essential choice for developers building apps with interconnected data and generative AI.
Infrastructure Challenges in Scaling RAG with Custom AI modelsZilliz
Building Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems with open-source and custom AI models is a complex task. This talk explores the challenges in productionizing RAG systems, including retrieval performance, response synthesis, and evaluation. We’ll discuss how to leverage open-source models like text embeddings, language models, and custom fine-tuned models to enhance RAG performance. Additionally, we’ll cover how BentoML can help orchestrate and scale these AI components efficiently, ensuring seamless deployment and management of RAG systems in the cloud.
Sudheer Mechineni, Head of Application Frameworks, Standard Chartered Bank
Discover how Standard Chartered Bank harnessed the power of Neo4j to transform complex data access challenges into a dynamic, scalable graph database solution. This keynote will cover their journey from initial adoption to deploying a fully automated, enterprise-grade causal cluster, highlighting key strategies for modelling organisational changes and ensuring robust disaster recovery. Learn how these innovations have not only enhanced Standard Chartered Bank’s data infrastructure but also positioned them as pioneers in the banking sector’s adoption of graph technology.
Cosa hanno in comune un mattoncino Lego e la backdoor XZ?Speck&Tech
ABSTRACT: A prima vista, un mattoncino Lego e la backdoor XZ potrebbero avere in comune il fatto di essere entrambi blocchi di costruzione, o dipendenze di progetti creativi e software. La realtà è che un mattoncino Lego e il caso della backdoor XZ hanno molto di più di tutto ciò in comune.
Partecipate alla presentazione per immergervi in una storia di interoperabilità, standard e formati aperti, per poi discutere del ruolo importante che i contributori hanno in una comunità open source sostenibile.
BIO: Sostenitrice del software libero e dei formati standard e aperti. È stata un membro attivo dei progetti Fedora e openSUSE e ha co-fondato l'Associazione LibreItalia dove è stata coinvolta in diversi eventi, migrazioni e formazione relativi a LibreOffice. In precedenza ha lavorato a migrazioni e corsi di formazione su LibreOffice per diverse amministrazioni pubbliche e privati. Da gennaio 2020 lavora in SUSE come Software Release Engineer per Uyuni e SUSE Manager e quando non segue la sua passione per i computer e per Geeko coltiva la sua curiosità per l'astronomia (da cui deriva il suo nickname deneb_alpha).
Best 20 SEO Techniques To Improve Website Visibility In SERPPixlogix Infotech
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Communications Mining Series - Zero to Hero - Session 1DianaGray10
This session provides introduction to UiPath Communication Mining, importance and platform overview. You will acquire a good understand of the phases in Communication Mining as we go over the platform with you. Topics covered:
• Communication Mining Overview
• Why is it important?
• How can it help today’s business and the benefits
• Phases in Communication Mining
• Demo on Platform overview
• Q/A
Observability Concepts EVERY Developer Should Know -- DeveloperWeek Europe.pdfPaige Cruz
Monitoring and observability aren’t traditionally found in software curriculums and many of us cobble this knowledge together from whatever vendor or ecosystem we were first introduced to and whatever is a part of your current company’s observability stack.
While the dev and ops silo continues to crumble….many organizations still relegate monitoring & observability as the purview of ops, infra and SRE teams. This is a mistake - achieving a highly observable system requires collaboration up and down the stack.
I, a former op, would like to extend an invitation to all application developers to join the observability party will share these foundational concepts to build on:
25. Answer: Marcelo Chierighini of Brazil won
the gold medal in the men's high jump at the
2020 Summer Olympics.
Editor's Notes
OpenAI is a research organization that aims to promote and develop artificial intelligence (AI) tools that help humanity. Its founders believed that AI had the potential to transform many aspects of society and improve people’s lives, but they also recognized the potential risks associated with the development and deployment of AI.
OpenAI conducts research in a variety of areas related to AI, including machine learning, robotics, economics, and computer science. One of the organization’s notable achievements include the development of the GPT-3 natural language processing model and generative models including DALL-E and ChatGPT.
In addition to its research efforts, OpenAI also works to educate the public about AI and its potential impacts and to promote the responsible development and use of AI in a way that is safe, beneficial, and ethical to humanity.
GPT-3 stands for General Pre-trained Transformer 3. It’s a massive artificial intelligence (AI) language model developed by OpenAI and released in June 2020.
It’s based on their previous generative models, GPT and GPT-2, but it is much larger and more powerful – so much so that many experts consider it to be the cornerstone of the next generation of AI technology.
GPT-3 contains 175 billion parameters – far more than all other AI language models combined – and as such, offers unparalleled capabilities in natural language processing, text analysis, and natural language understanding (NLU).
GPT-3 has been pre-trained on a vast amount of text from the open internet. When given a prompt with just a few examples, it can often intuit what task you are trying to perform and generate a plausible completion. This is often called "few-shot learning.”
Use cases: Produce effective marketing content quickly, assist support agents to improve customer experience, analyze and answer complex user queries.
GPT-4 is also planned to be deployed in late 2023 and is expected to be 100 times more powerful that GPT-3.
With ChatGPT you add a conversational AI layer which serves as more than just a text generator.
ChatGPT It’s a text-generating technology that uses large neural networks to generate plausible responses to input text. It’s used to power interactive conversations, and has been tested as an application in customer support and marketing automation.
ChatGPT is trained on massive datasets of conversations and can understand context to generate more natural-sounding responses than existing systems.
The technology is based on the OpenAI GPT-3.5 model, which is an advanced version of the language models used in Google Translate and other AI applications.
ChatGPT is designed with a two track approach: one track to output natural-sounding responses, and another track focused on generating appropriate content for the conversation at hand.
As such, it can be trained with both conversational data (e.g., man-to-machine) as well as factual information (e.g., machine-to machine).
This makes it particularly powerful for answering questions about topics like products or services – when paired with existing datasets related to those topics ChatGPT can output highly relevant information quickly and accurately without needing manual tuning.
GPT-4 is also planned to be deployed in late 2023 and is expected to be 100 times more powerful that GPT-3.
Fine-tuning is often necessitated for domain specific use-cases and increasing accuracy for a specific implementation in terms of jargon, industry specific terms, company specific products and services, etc.
Fine-tuning improves on few-shot learning by training on many more examples than can fit in the prompt, letting you achieve better results on a wide number of tasks. Once a model has been fine-tuned, you won't need to provide examples in the prompt anymore. This saves costs and enables lower-latency requests.
We will fine-tune an ada classifier to distinguish between the two sports: Baseball and Hockey.
We can observe that we have 1197 examples in total, which are evenly split between the two sports.
One sample from the baseball category can be seen above. It is an email to a mailing list.
Training data is how you teach GPT-3 what you'd like it to say.
In fine-tuning, each training example generally consists of a single input example and its associated output, without the need to give detailed instructions or include multiple examples in the same prompt.
Your data must be a JSONL document, where each line is a prompt-completion pair corresponding to a training example.
The prompt contains the email from the mailing list, and the completion is a name of the sport, either hockey or baseball. For demonstration purposes only and speed of fine-tuning we take only 300 examples. In a real use case the more examples the better the performance.
Detailed feedback is given by OpenAI on the progress of the fine-tuning. Also, the fine-tune cost is given, this is especially important to ensure experimentation and testing does not generate exorbitant costs.
If the stream is interrupted, you can restart it with this command.
What sampling temperature to use, between 0 and 2. Higher values like 0.8 will make the output more random, while lower values like 0.2 will make it more focused and deterministic.
Include the log probabilities on the logprobs most likely tokens, as well the chosen tokens. For example, if logprobs is 5, the API will return a list of the 5 most likely tokens.
This is what's referred to as the model "hallucinating" an answer instead of just saying "I don't know" as a good AI should.
An embedding is a special format of data representation that can be easily utilized by machine learning models and algorithms.
This technique can be used to augment GPT-3 with a large body of additional contextual information by using document embeddings and retrieval.
The embedding is an information dense representation of the semantic meaning of a piece of text.
Embeddings measure the relatedness of text strings
Each embedding is a vector of floating point numbers, such that the distance between two embeddings in the vector space is correlated with semantic similarity between two inputs in the original format. For example, if two texts are similar, then their vector representations should also be similar.
. Embeddings are commonly used for:
Search (where results are ranked by relevance to a query string)
Clustering (where text strings are grouped by similarity)
Recommendations (where items with related text strings are recommended)
Anomaly detection (where outliers with little relatedness are identified)
Diversity measurement (where similarity distributions are analyzed)
Classification (where text strings are classified by their most similar label)
Sections should be large enough to contain enough information to answer a question; but small enough to fit one or several into the GPT-3 prompt. We find that approximately a paragraph of text is usually a good length, but you should experiment for your particular use case. In this example, Wikipedia articles are already grouped into semantically related headers, so we will use these to define our sections.
Here we obtain our data
Now we preprocess the document sections by creating an embedding vector for each section.
We can see that the most relevant document sections for each question include the summaries for the Men's and Women's high jump competitions - which is exactly what we would expect.
GPT-3 is still in its infancy, so it's far from perfect. Yes, it delivers robust solutions, but it still has room to grow. Sam Altman, a founder of OpenAI, summed it nicely on Twitter.
A few downsides to this powerful machine learning technology:
Lack of true intelligence: GPT-3 is a deep learning model that uses machine learning algorithms, but it's still not "intelligence." This AI is only using existing text to predict future results—it's not necessarily coming up with anything truly original as it lacks true understanding and meaning (unlike something like Artificial General Intelligence (AGI)).
Privacy risk: It's unclear whether GPT-3 retains any portion of the training data, making it a potential privacy issue.
Bias: GPT-3 can be fooled into creating incorrect, racist, sexist, and biased content that's devoid of common sense and real-world sensibility. The model’s output is dependent on its input: garbage in, garbage out.