在数据科学和人工智能领域，Patrick Bangert以其深厚的专业知识和丰富的经验，为提供了宝贵的见解。从重塑三星的人工智能团队到开创性创新，再到从学术界向创业界的转型，Bangert的经历为数据科学领域的专业人士提供了丰富的教训。
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理论与实践的结合是数据科学项目成功的关键。在数据科学创业中，建立信任和理解客户需求比技术本身更为重要。从数据库到云计算的数据科学工具的演变，显著扩大了人工智能的潜在应用。
生成性人工智能的影响在于其用户友好的界面，这使得技术更容易被更广泛的受众接受。企业搜索和总结是生成性人工智能的有前景的用例，提供了革命性地改变企业处理和分析数据方式的潜力。
人工智能在医疗保健领域的未来看起来充满希望，潜在的应用范围从行政自动化到改善病人护理。对于有志于领导角色的数据科学专业人士来说，包括公共演讲和创建演示文稿在内的沟通技巧至关重要。
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是如何开始数据科学之旅的，是什么让选择了这个领域？记得小时候因为父亲拥有的天文书籍而对宇宙着迷。这种好奇心促使攻读物理学位，在那里被引入了数据分析的世界。“顿悟”时刻发生在在理论物理博士期间，在90年代末偶然发现了神经网络。尽管在80年代的炒作和随后的“人工智能寒冬”之后，人们对人工智能持怀疑态度，但看到了这些模型的潜力。成功地将神经网络应用于物理问题，这标志着
数据科学之旅的开始。
能分享一个塑造对数据科学方法的早期经历吗？将数据科学应用于实际问题的开始是在石油化工行业。他们面临两大挑战：设备故障预测和操作设定点的优化。花了15年时间开发这些问题的解决方案，使用神经网络和领域知识来预测设备故障并推荐最佳设置。这次经历教会了将理论方法与实际应用结合起来，从数据中提取有意义的见解的重要性。
从学术界到创业界的转变如何影响在数据科学领域的工作？离开学术界开始自己的公司是一个关键时刻。意识到，要有效地应用应用数学，需要走出大学环境。公司专注于将神经网络解决方案带给石油化工行业。这种从研究到实际应用和业务的转变教会了与客户建立信任和理解他们痛点的价值，这对于任何数据科学努力都是至关重要的。
见证了数据科学领域多年来的一些技术进步吗？工具和技术的演变是显著的。从早期在数据库中记录数据到云计算的出现，景观已经发生了巨大变化。已经看到传感器变得无处不在，数据库变得更加复杂，机器学习模型变得更加强大。成像硬件的引入和计算机视觉的兴起为人工智能应用开辟了新的途径，例如使用人工智能视觉算法进行安全监控。
在三星的角色和目前在Searce Inc的角色与创业经历有何不同？在三星，领导了人工智能部门，这是一个比创业冒险更广泛的
角色，但仍然专注于产品开发和销售。这种经历教会了大公司如何运作以及导航公司流程的重要性。在Searce Inc，领导人工智能和数据分析业务单位，专注于基于项目的工作而不是产品开发。这让接触到了人工智能和云计算技术的咨询方面，强调了理解客户需求和部署解决他们核心问题的解决方案的重要性。
对最近的生成性人工智能发展，如ChatGPT有什么看法？生成性人工智能的创新，特别是像ChatGPT这样的大型语言模型，不在于技术本身，而在于允许用户以对话方式与之互动的界面。虽然这些模型已经存在多年，但用户友好的界面使它们成为焦点。然而，大多数当前的使用是探索性的而不是实际的。真正的挑战在于为企业找到这些模型的盈利和可扩展的应用。
遇到过哪些有前景的生成性人工智能用例？企业搜索和总结是两个生成性人工智能可以产生重大影响的用例。企业搜索可以通过提供对复杂查询的全面答案，改变访问和利用公司内部数据的方式，而总结可以帮助企业分析大量记录的数据，如客户服务电话，以提取可操作的见解。这些应用可以节省时间和资源，使生成性人工智能成为企业宝贵的工具。