Program ini akan memberikan 6.000 peserta di Indonesia dari 6.000 peserta di endezia. Program ini diambil dari tahun 2022.

Mona Monika mengatakan presiden strategis dan pengumuman PT Bank DBS Indonesia adalah kamp kamp bagi siswa untuk siswa di seluruh Indonesia.

“Dengan program ini, kami berharap bahwa kami akan memperkuat sikap kaum muda dengan seni digital dan siap menggunakan pernyataan tertulis yang diterima oleh kompetisi.

Baca dalam waktu yang sama: Canvas Chatgpt, Pencarian Baru untuk Pendidikan Sederhana 900 Jam Teknologi Pengkodean

Peserta terpilih dalam program ini akan menerima pelatihan teknologi mulai 900 jam atau 1 semester, yang dimulai pada awal 2025.

Peserta dapat memilih salah satu dari dua batang pelatihan berikut, terutama pembelajaran atau mesin sebelum terakhir. Kedua dari 10 kartu dalam kartu ke -10 termasuk sesuai dengan LinkedIn.

Di situs web resmi Anda, DBS Foundation Foundation rincian rincian materi yang membaca peserta. Rincian berikut: Bahan untuk Pengembang dan Pembelajaran Pembelajaran Kecil Post Terakhir Belajar Belajar Belajar Belajar Pelatihan Pertama Pelatihan Pelatihan Python Untuk Memulai Mesin Mesin Pembelajaran Mesin Mesin Mesin

Pendidikan juga Soft Skill (percakapan, pertukaran pribadi, persiapan wawancara kerja, dll.) Bahasa Inggris (bisnis menyediakan) dan pendidikan keuangan (administrasi pribadi, investasi dan administrasi pribadi).

BACA: AWS Partyrock di Indonesia Dapat Membuat Aplikasi AI Tanpa Kode Kode Kode DBS Foundation dari DBS Foundation Foundation Foundation

Program ini lebih suka semua warga Indonesia (WNI) dan untuk belajar siswa, siswa dan mahasiswa. Program ini juga memiliki kategori pertama untuk wanita, orang cacat, atau dari keluarga.

Peserta yang menarik dapat merekam tautan di bawah ini.

Tautan ke pendaftaran di Coding Camp 2025.

Rencana Pendaftaran: Siswa Sekolah Profesional: 28 Oktober – 23 Desember 2024 Siswa dan UMU: 28 Desember

Setelah pendaftaran, peserta akan berpartisipasi dalam pemilihan kompetisi utama dalam bentuk seleksi: Pemrograman program pemrograman yang dipilih sesuai dengan karakteristik kepribadian opsional (fitur) (Properti)

Pernyataan peserta yang dipilih ditentukan pada Januari 2025. Kemudian peserta yang dipilih akan memasuki pusat pengajaran pada bulan Februari-Juli 2025.

Memahami informasi dan persyaratan untuk berpartisipasi dalam kamp kekuatan 2025 -pure -power yang dikampanyekan oleh DBS Foundation, sepenuhnya dibaca oleh tautan berikut.

Baca waktu yang sama: aturan unik Mark Zuckerberg sebelum tidur, undang anak Anda untuk mengkode bersama

DBS Foundation mengharapkan kamp kamp pada tahun 2025 akan membantu minat dan cita -cita yang berlaku untuk minat mereka di masa depan.

Sejak 2022, kamp pengkodean telah melatih 114.000 peserta, 56 persen siswa pendidikan rata -rata dan siswa pendidikan menengah. Di antara mereka serta 17.000 peserta dalam diplomasi dan sekolah menengah profesional yang mewakili tingkat pendidikan profesional.

Selain itu, kamp pengkodean juga memperhatikan penguatan sosial, karena para peserta, 946 orang dengan penyandang cacat dan lebih dari 22.000 peserta dari keluarga pra-cetak. Periksa pesan dan pesan terbaru tentang pilihan kami langsung di ponsel Anda. Klik Channel.ch Chanchsapp Channel: https://www.whatsapp.whatsapp.whatsapp.whatsapp.whatsapp.whatsapp.com/channel/002vafpbpbpzjzrk13ho3d. Percaya bahwa Anda telah menginstal WhatsApp.

Artikel Program Beasiswa Coding Camp 2025 Dibuka, Latih 6.000 Talenta Digital pertama kali tampil pada SP NEWS GLOBAL INDONESIA.

Salah satu instance server virtual atau EC2 yang disediakan oleh chip kereta api.

Pengumuman telah dibaca 2 TracingChuum 2 Exchange Exchange Exchange Exchange, solusi baru yang sepenuhnya diberdayakan oleh EC2.

“Kami senang mengatakan” Jaringan Amazon Matt Garman.

Reporter itu juga hadir pada kesempatan itu.

Dini hari, AWS Public Business Menghitung Wakil Senior Presiden Peter Desantis Membuka Trn.2 Ultlwaverver Membuka AWS Re: 2024 Invention.

Harap Baca: Baca: AWS Jawaban: Awan baru diterbitkan dalam cloudback baru

Produk ini adalah solusi untuk melatih model Kecerdasan Buatan / AI dan Pembelajaran Mesin (ML).

Pelatihan EC2 TRN2 dan TRN2 Ultracto dan mil dianggap sebagai komputer EC2 yang paling kuat.

Konteks AI adalah menggunakan model AI / ML terlatih untuk membuat perkiraan berbasis data baru atau proses pengambilan keputusan.

Pada saat yang sama, elastis elastis atau EC2 adalah layanan ACWN, yang dapat menyediakan server virtual di cloud.

Layanan ini memungkinkan pelanggan AWS untuk mengimplementasikan dan mengelola server fisik mereka untuk mengimplementasikan aplikasi atau sistem.

TRN2 Ultarver memiliki 64 akselerasi kereta, yang dapat digunakan bersama di atas tautan saraf yang sangat cepat untuk memberikan momen individu yang luar biasa.

Secara teoritis, kesempatan yang kuat bisa menjadi semakin kompleks. Tidak seperti jaringan protokol tingkat tinggi tradisional, Anda dapat menghubungi Neurone Connection Server.

“Lebih dari 83 petfope dari satu simpul yang menghitung. Ini adalah insiden.

Harap Baca: Produk Chip I-Trainer oleh AWS

Pelatih ini dikembangkan oleh Aicelorrerer Chip untuk meningkatkan fungsi model AI dan ML.

Artikel AWS Luncurkan Server Virtual Baru, “Pelatih” AI yang Lebih Tangguh pertama kali tampil pada SP NEWS GLOBAL INDONESIA.

Chip ini diumumkan langsung oleh CEO AWS Matt Garman pada acara “re: Invent 2024” yang digelar di Convention Hall, Venetian Hotel Las Vegas pada Selasa (12/3/2024), atau Kamis pagi di Indonesia. .

Wartawan KompasTekno Wahyunanda mengatakan secara langsung di Las Vegas bahwa chip ini merupakan penerus Trainium2 yang ketersediaan umum (GA)-nya juga diumumkan pada waktu yang bersamaan.

“Hari ini, kami mengumumkan bahwa Trainium3 akan tersedia tahun depan. Trainium3 merupakan chip AWS pertama yang dirancang dengan node proses 3nm (diproduksi),” kata Garman.

Baca juga: AWS re:Invent 2024 resmi digelar, umumkan solusi komputasi awan baru

Secara teori, semakin kecil manufaktur chip, semakin cepat pula kinerjanya. Konsumsi energi juga lebih hemat.

Trainium3 diklaim memiliki kinerja dua kali lipat dan lebih hemat energi hingga 40 persen dibandingkan pendahulunya.

“(Chip ini) dapat memberi Anda pengalaman AI generatif yang lebih besar, lebih cepat, dan menyenangkan,” lanjut Garman.

Server yang ditenagai chip Trainium3 juga diklaim empat kali lebih cepat dibandingkan UltraServers yang ditenagai Trainium2.

Kemampuan ini memungkinkan pelanggan AWS untuk melatih model AI lebih cepat dan memberikan kinerja real-time yang lebih baik. Chip ini diperkirakan akan tersedia pada akhir tahun 2025. Saat itu, case pertama dengan Trainiun3 diharapkan sudah tersedia di pasaran.

Misalnya saja yang dimaksud seperti komputer virtual, seperti laptop fisik atau PC tetapi di cloud. Layaknya laptop atau PC, ia juga memiliki spesifikasi tertentu seperti prosesor, memori, dan jaringan sesuai kebutuhan.

Oleh karena itu, instance dengan Trainium3 diharapkan memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan instance dengan Trainium2.

Garman tidak memberikan rincian lebih lanjut tentang Trainium3, termasuk jadwal ketersediaan spesifiknya. Trainium3 mungkin juga tersedia pada bulan November atau Desember 2025.

Baca juga: AWS Cloud Percepat Inovasi Perbankan Digital di Indonesia Sederet Produk Baru

Selain Trainium3, Garman juga mengumumkan sejumlah perangkat keras baru dan fitur yang “ditingkatkan” di banyak produknya. Salah satu produk yang mendapat pembaruan adalah Amazon S3 Metadata.

Amazon S3 (Simple Storage Service) adalah penyimpanan berbasis cloud yang dirancang untuk menyimpan dan mengambil data dalam jumlah besar dengan skalabilitas tinggi.

Metadata Amazon S3 baru dapat secara otomatis menghasilkan metadata objek hampir secara real-time, membantu pelanggan menemukan dan menggunakan data, analisis bisnis, dan banyak lagi.

Artikel AWS Umumkan Chip Generative AI Trainium3 pertama kali tampil pada SP NEWS GLOBAL INDONESIA.

Ini bukan kolaborasi pertama antara Grab dan AWS. Kedua perusahaan telah menjalin kerja sama sejak tahun 2012. Efisiensi adalah salah satu alasan utama Grub memilih teknologi AWS untuk menjalankan operasinya.

“Saat kami terus berinovasi, menghasilkan produk dan pengalaman baru, anggaran menjadi perhatian utama kami, terutama ketika kami mendapatkan keuntungan,” kata Mohan Krishnan, direktur teknik infrastruktur teknis di Grub.

“Di sinilah kami melihat AWS sebagai penyedia utama untuk membantu mengoptimalkan anggaran dan menjalankan beban kerja secara efisien,” ujarnya pada acara AWS re:Invent 2024 di Las Vegas melalui telekonferensi zoom. , Nevada, AS, Selasa (3/12/2024).

Baca Juga: AWS Luncurkan Server Virtual Baru, Pelatih AI yang Lebih Bertenaga

Untuk kolaborasi ini, kedua perusahaan akan lebih fokus pada data dan kecerdasan buatan (AI), termasuk machine learning (ML).

“Kemitraan kami secara strategis berfokus pada data terbuka dan inovasi AI,” kata Ganesh Chawla, ASEAN, AWS Business Enterprise, Digital & SMB Manager, yang hadir secara pribadi pada acara media di Las Vegas.

Salah satu aplikasinya adalah penggunaan Grab dari server cloud AWS untuk menyederhanakan operasional di Asia Tenggara.

Diketahui, Grab saat ini beroperasi di delapan negara di Asia Tenggara yakni Singapura, Malaysia, Indonesia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Myanmar, dan Thailand.

Grab mengklaim mereka memproses ratusan transaksi per detik, menerima 500 ping GPS (Global Positioning System) dan menangani 500.000 permintaan Perkiraan Waktu Kedatangan (ETA).

Oleh karena itu, Grab mengandalkan AWS cloud untuk memproses data ini secara efisien.

Grab menggunakan layanan analitik AWS, Cleanroom, yang menawarkan berbagi data yang aman dan perlindungan privasi antara berbagai organisasi dan institusi.

Selain itu, Grab juga menggunakan database AWS khusus dan telah memigrasikan lebih dari 400 layanan backend dari server virtual tradisional ke prosesor AWS Graviton2 untuk meningkatkan kinerja, efektivitas biaya, dan efisiensi energi.

Selain itu, Grab juga menggunakan Relational Database Service (RDS) Amazon untuk database transaksinya. Layanan ini terintegrasi dengan Amazon DynamoDB.

Baca Juga: AWS Mengumumkan Kompetisi AI Multimodal untuk Amazon Nova, Google Gemini, dan GPT-4V

Dengan menggunakan layanan ini, Grub ingin memastikan platformnya terus berkembang dan fleksibel sehingga dapat memberikan pengalaman pelanggan terbaik dengan data pencarian yang akurat.

Kemitraan dengan AWS ini memungkinkan Grab untuk beradaptasi dengan kebutuhan pelanggan dengan menerapkan sumber daya secara lebih dinamis berdasarkan kebutuhan.

Artikel Grab Gandeng AWS untuk Efisiensi dan Pertumbuhan Layanan dengan AI pertama kali tampil pada SP NEWS GLOBAL INDONESIA.

Keduanya menerima penghargaan bergengsi ini atas penemuan mereka dalam pembelajaran mesin, yang kemudian menjadi dasar bagi teknologi kecerdasan buatan/AI yang sedang booming saat ini.

Saat ini, pembelajaran mesin merupakan salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma yang memungkinkan kecerdasan buatan meniru cara manusia belajar secara bertahap dan meningkatkan akurasi.

Baca juga: Profesor Kecerdasan Buatan Tinggalkan Google, Peringatkan Bahaya Kecerdasan Buatan di Masa Depan

Penghargaan tersebut diserahkan oleh Royal Swedish Academy of Sciences pada konferensi pers yang diadakan di Stockholm, Swedia, pada 8 Oktober tahun lalu, demikian laporan surat kabar Standard, Senin (14 Oktober 2024).

Dalam pesan yang diposting ke akun X (sebelumnya Twitter) @NobelPrize, Hinton mengonfirmasi bahwa dia berada di California ketika menerima berita tentang penghargaan tersebut.

“Saya berada di sebuah hotel murah di California tanpa akses internet atau layanan telepon yang layak. Saya dijadwalkan untuk menjalani pemindaian MRI hari ini, tetapi sepertinya saya harus membatalkannya,” kata Hinton tentang penghargaan tersebut ketika saya menerimanya. . “Saya berada di hotel murah di California dengan layanan internet dan telepon yang buruk. Saya dijadwalkan untuk menjalani pemindaian MRI hari ini, tapi saya membatalkannya.”

– Pemenang hadiah fisika baru Jeffrey Hinton berbicara pada konferensi pers hari ini mengumumkan #NobelPrize. pic.twitter.com/i7jnucEhFl — Hadiah Nobel (@NobelPrize) 8 Oktober 2024

Hinton adalah orang yang sangat menarik. Meskipun ia dijuluki sebagai “bapak AI”, ia menyatakan keprihatinannya terhadap teknologi canggih ini.

Dia pensiun dari Google tahun lalu setelah lebih dari 10 tahun. Selama berada di Google, saya mengembangkan berbagai produk menggunakan kecerdasan buatan.

Baca juga: Peneliti AI Google memenangkan Hadiah Nobel Kimia 2024

Dalam pengunduran dirinya, Hinton juga menyoroti potensi bahaya AI. Ia pun memiliki penyesalan dan kekhawatiran terhadap dampak produk kecerdasan buatan yang ia kembangkan.

Salah satu permasalahannya adalah penyalahgunaan teknologi kecerdasan buatan, termasuk menyebarkan misinformasi dalam bentuk teks, foto, dan video.

“Sulit untuk mencegah pelaku kejahatan menggunakan produk AI untuk tujuan buruk,” tambah Hinton.

Selain itu, ia khawatir AI dapat menggantikan tenaga manusia sehingga berdampak pada sosial ekonomi masyarakat. Profil Jeffrey Hinton

Geoffrey Hinton lahir pada tanggal 6 Desember 1947 di London, Inggris, dalam keluarga dengan latar belakang akademis dan intelektual yang kuat.

Ayahnya, Howard Everest Hinton, adalah seorang ahli entomologi terkenal, dan keluarganya juga memiliki hubungan keluarga dengan George Boole, ahli matematika terkenal yang menciptakan logika Boolean.

Artikel “Bapak AI” Geoffrey Hinton Raih Penghargaan Nobel Fisika 2024 pertama kali tampil pada SP NEWS GLOBAL INDONESIA.

Dengan kemampuannya menganalisis pola dan tren data, pembelajaran mesin menjadi teknologi yang sangat efektif dan diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari.

Mulai dari rekomendasi produk di situs belanja online hingga fitur pengenalan wajah di ponsel cerdas, pembelajaran mesin bekerja di belakang layar untuk meningkatkan fungsionalitas dan memberikan pengalaman unik bagi pengguna.

Lalu apa pengertian machine learning dan bagaimana contoh penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari, berikut ulasan lengkapnya. Mendefinisikan Pembelajaran Mesin

Dilaporkan pada halaman target teknis, pembelajaran mesin adalah ilmu menciptakan algoritma yang memungkinkan komputer belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya.

Proses ini melibatkan memasukkan data ke algoritma pembelajaran mesin, yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi atau keputusan. Algoritme ini akan meningkatkan kinerjanya seiring dengan semakin banyaknya data yang diproses, sehingga memungkinkan komputer beradaptasi dan mempelajari informasi baru. Jenis Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin secara umum dibagi menjadi tiga jenis utama berdasarkan cara sistem belajar dan jenis data yang dimilikinya: Pembelajaran yang diawasi.

Salah satu jenis pembelajaran terawasi adalah melatih model menggunakan data berlabel. Ini melacak sinyal data yang ingin diprediksi oleh model. Selama proses pelatihan, model belajar mengaitkan fitur produk dengan label produk.

Misalnya, deteksi spam email, pemfilteran email) dan regresi (misalnya, memprediksi harga real estat berdasarkan ukuran dan lokasi). Pelatihan tanpa pengawasan

Pelatihan tanpa pengawasan melibatkan pelatihan model dengan data tidak berlabel. Algoritma menganalisis data untuk menemukan pola, mengelompokkan data ke dalam subkumpulan, atau memperkecil ukuran data.

Contohnya termasuk pengelompokan (misalnya, mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian), aturan asosiasi penambangan aturan (misalnya, menemukan barang yang sering dibeli di keranjang belanja), dan pengurangan dimensi (misalnya, PCA, t-SNE). memperkuat pembelajaran

Pembelajaran penguatan melibatkan agen pelatihan untuk membuat keputusan berdasarkan penghargaan atau hukuman. Agen belajar melakukan tindakan lingkungan untuk meningkatkan sinyal imbalan.

Contohnya termasuk melatih kendaraan otonom untuk menavigasi jalan dengan aman atau mengoptimalkan proses bisnis untuk meningkatkan efisiensi. Pelatihan semi-pengawas

Pelatihan semi-supervisi menggabungkan unsur-unsur pelatihan yang diawasi dan tidak diawasi. Ini menggunakan sejumlah kecil data yang diberi label sebelumnya dan sejumlah besar data yang tidak diberi label untuk melatih model.

Misalnya klasifikasi gambar. Dalam skenario ini, model pertama kali dilatih menggunakan kumpulan data kecil yang berisi gambar populer yang telah diberi label sebelumnya. Setelah itu, model tersebut digunakan untuk memprediksi simbol-simbol pada banyak gambar yang tidak bertanda.

Baca juga: Harga Intel Anjlok, Kini Hampir Seperti Induk ChatGPT

Artikel Apa Itu Machine Learning dan Contoh Penerapannya di Kehidupan Sehari-hari pertama kali tampil pada SP NEWS GLOBAL INDONESIA.