Ключевые выводы IndabaX Ghana (саммит по науке о данных в Гане)
Эта запись была написана Ульрихом Мабу, предпринимателем-стажером группы MEST Africa 2019 года.
В первой статье этой серии, состоящей из двух частей, я написал здесь о том, как MEST Africa поддерживает рост сообщества науки о данных и искусственного интеллекта в Гане. Я рассказал о нашем участии в недавнем хакатоне по загрузке данных, Практическом сообществе данных и вызове DataHack4FI.
На прошлой неделе я, некоторые EIT (предприниматели-стажеры) и выпускники MEST имели честь присутствовать на первом выпуске IndabaX Ghana (саммит по науке о данных в Гане). Вот мои ключевые выводы.
Перспективы науки о данных для экономических преобразований
Первый выпуск IndabaX Ghana, организованный в партнерстве с Deep Learning Indaba при спонсорской поддержке Google и Microsoft, имел большой успех. В нем приняли участие студенты, исследователи, преподаватели, бизнес-лидеры, энтузиасты науки о данных и профессионалы из Ганы и других стран. В рамках темы «Перспективы науки о данных для экономической трансформации» саммит был направлен на повышение осведомленности и усилия по наращиванию потенциала в области науки о данных и аналитики (включая интеллектуальный анализ данных, машинное обучения и искусственного интеллекта) в Гану и Африку.
В своем программном докладе г-жа Уинифред Котин, региональный директор SuperFluid Labs, подчеркнула преимущества использования экономики, основанной на данных, для такой страны, как Гана. Выделив тематические исследования производственных процессов BMW и Плана финансовой интеграции Непала, она подчеркнула, что Гане необходимо в полной мере использовать данные для решения проблем и стимулирования экономического роста как в государственном, так и в частном секторах.
Саммит был насыщен серией семинаров, панельных дискуссий и практических занятий по управлению данными, бизнес-аналитике, машинному обучению и искусственному интеллекту. Мы многому научились у выдающихся исследователей, педагогов и бизнес-лидеров, в том числе у Мустафы Сиссе (руководителя Центра искусственного интеллекта Google в Африке, основателя и директора AMMI в AIMS), Шакира Мохамеда. (научный сотрудник Google DeepMind), Даниэль Белгрейв (доктор философии, научный сотрудник Microsoft Research), Дарлингтон Акого (основатель minoHealth и Runmila AI Institute), Айоркор Корсах (доктор философии, заведующий кафедрой компьютерных наук Университета Ашеси) и Делали Агбеньега (соучредитель Wave-2 Analytics).
BACE Group выступила партнером мероприятия
Портфельная компания MEST BACE Group выступила одним из ключевых партнеров по организации саммита, наряду с Python Ghana, minoHealth, Runmila AI Institute и University of Ghana.
Во второй день Самуэль Менса, соучредитель и генеральный директор BACE Group, принял участие в очень интересной панельной дискуссии под руководством Джеффа Ачимпонга из Blossom Academy. Вместе с Джун Сейф из PEGAfrica и Дарлингтоном Акого из minoHealth они обсудили разнообразие и включение в местную технологическую экосистему и поделились своими взглядами на то, как строить карьеру и создавать возможности в науке о данных и машинном обучении.
Kwadwo Agyapon-Ntra представляет глубокое обучение
Нынешний член MEST EIT и PDC (Practical Data Community) Квадво Агьяпонг-Нтра (он же КайО, как мы его ласково называем) был одним из спикеров на саммите вместе с Мустафой Сиссе, Шакиром Мохамедом, Даниэль Белгрейв и Дарлингтон Акого. Он выступил с интересным докладом на тему Основы, архитектура и приложения глубокого обучения, затронув архитектуру и приложения различных типов часто используемых глубоких нейронных сетей.
Он также рассказал аудитории об алгоритме градиентного спуска (который он придумал «святой Грааль машинного обучения»).
В третий и последний день саммита он также провел практическое занятие по Введению в глубокое обучение и TensorFlow, помогая некоторым участникам построить свою первую модель линейной регрессии.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и начните свое путешествие в области науки о данных и машинного обучения
Если вы в настоящее время находитесь в Аккре и интересуетесь наукой о данных и машинным обучением, не стесняйтесь присоединиться к нам на одной из наших предстоящих встреч. Мы встречаемся каждую субботу с 10:00 до 12:00 в тренировочном городке MEST.
Вы можете присоединиться к любому из следующих каналов, чтобы быть в курсе событий сообщества:
