人工智能正在改变商业。从自然语言处理和智能语音，到物联网和边缘计算，人工智能正在为人类提供重要的战略和实践机会。
尽管科技已经逐渐民主化，任何规模的公司都可以从中受益，但一些公司和创新者正在引领潮流——他们将于今年7月10日和11日在旧金山举行的变革大会上亮相。和我们一起进入这个论坛，看看他们是怎么做的。这些大牛们将提供鼓舞人心的观点和实际的可操作化建议，这一些对你的业务至关重要。
让我们来看看部分具有影响力的意见领袖吧：
Andrew Moore，谷歌云人工智能的负责人
在竞争日益激烈的云市场中，谷歌将自己定位为从初创企业到成熟企业的首选合作对象。谷歌拥有数十种新的人工智能产品和服务，即使是非数据科学家也可以轻松访问。让我们来看看谷歌云平台，它为人工智能创建者提供了一个新的、共享的端到端环境，供团队测试、培训和部署从人工智能策略的雏形一直到发布的模型。谷歌Cloud试图通过向依赖于云提供商技术的小型企业或初创企业提供机会，让它们在GCP上运行自己的模型，从而将自己与竞争对手区分开来。
此外，AutoML和AI Platform也是新的秘密武器。AutoML是一个预制件零售和呼叫中心人工智能服务的集合，AI Platform是一个协作模型制作工具。任何一个几乎没有任何编程经验的开发人员都可以轻松使用AutoML，而AI Platform是为数据科学家提供的，这也是谷歌尝试跨经验范围交付AI工具的一部分，谷歌试图将有用的AI带到所有行业垂直领域。
Swami Sivasubramanian，亚马逊人工智能副总裁
如果你想在降低成本的同时大规模培训机器学习模型，亚马逊的AWS还为开发者和企业高管提供了各种各样的人工智能产品。亚马逊希望你能利用它的SageMaker AI服务，该服务使用创新技术，在提供类似性能的同时锁定所需的计算能力。通过SageMaker的流媒体算法输入的数据越多，系统的训练就越多。但随着时间的推移，这样做的计算成本保持不变，而不是呈指数级增长。
这意味着他们已经创建了一个系统，这个系统可以处理全球范围内运行的难以置信的大数据集，其精确度与更传统的人工智能系统训练方法相当。这不仅对亚马逊自己的人工智能项目很重要，对客户的需求也很重要。
企业需要投资于NLP技术，以跟上搜索和参与领域正在发生的革命，而亚马逊人工智能（Amazon AI）正与谷歌等领军企业一道，快速进入NLP领域。科学家在亚马逊的Alexa部门最近使用跨语言迁移学习，这种技术需要训练一个人工智能系统在另一个语言培训之前，德国适应英语语言模型，在一篇新论文中他们扩大他们的工作的范围，准备将英语语言模型实用到日本语上。
希拉里·梅森（Hilary Mason），通用汽车公司，Cloudera的机器学习和Fast Forward Labs的创始人
希拉里·梅森（Hilary Mason）是数据科学领域最引人注目的女性之一，也是Cloudera的总经理。她在今年早些时候表示，人工智能领域最大的趋势是人工智能系统的伦理含义。企业需要更广泛地认识到建立某种道德框架的必要性，技术和商业领袖都需要接受无偏见地创造产品的责任。
此外，正如用户期望业务经理使用电子表格进行简单建模的能力最低一样，用户也需要期望他们在识别自己产品中的人工智能机会方面的能力最低。
梅森还认为，越来越多的企业将需要形成结构来管理多个人工智能系统。一个系统可以使用手工部署的自定义脚本进行管理，cron作业可以管理几十个系统。但是，当用户在一个具有安全、治理和风险需求的企业中管理数以百计的系统时，他需要一个专业的、强大的工具，以及从拥有大量的能力甚至厉害到拥有系统的方法来追求机器学习和人工智能机会的转变。
