Gauge CNNS équivariante, modèles génératifs et l’avenir de l’IA avec Max Welling

Aujourd’hui, nous sommes rejoints par Max Welling, président de recherche en machine d’apprentissage à l’Université d’Amsterdam, ainsi que vice-président des technologies chez Qualcomm, et boursier à l’Institut canadien de recherche avancée, ou CIFAR.

Dans notre conversation, nous discutons des recherches de Max à Qualcomm AI Research et à l’université, y compris son travail sur l’apprentissage en profondeur bayésien, le graphique CNNS et les CNN équivariants équivariants, et dans l’efficacité énergétique pour l’IA via la compression, la quantification et la compilation. Nous discutons également des réflexions de Max sur l’avenir de l’industrie de l’IA, en particulier, l’importance relative des modèles, des données et du calcul.