Lørn.tech

I denne episoden av Lørn.Tech snakker Silvija Seres med Glen Weyl om konstruktive forslag til hvordan samfunnet vårt kan bli bedre, som ikke er basert på utopisk sosialisme eller utopisk liberalisme. Weyl og hans medforfatter Richard Posner står bak boken, «Radical Markets: Uprooting Capitalism and Democracy for a just society», går tilbake til sosialliberaleren Henry George og nobelprisvinneren William Vickrey, og utvikler en ny sosialliberal politikk på en rekke områder. Hør han diskutere med Silvija om hans radikale ideer om å gjøre kapitalismen mer effektiv og mer egalitær.Møtet var i regi av Polyteknisk Forening, Aksel Braanen Sterri og Lørn.TechBli med og #Lørn du også— abonner på podkasten vår!Følg oss gjerne i sosiale medier

Hva er de største fremskrittene i AI? Og er maskinlæring «den vitenskaplige metode på steroider»? I denne episoden av #LØRN snakker Anne med Fagansvarlig i Data Science i Bouvet, Halvor Grønaas, om utfordringene og mulighetene ved den nye teknologien og et tidligere prosjekt hvor han var med på å utvikle en ny miljøvennlig luftkanon til leting etter olje.— Et av mine favoritteksempler internasjonalt er det som skjedde da DeepMind satte reinforcement learning basert på kunstig intelligens til å spille sjakk. Ikke bare knuste den kunstig intelligensen alle eksisterende sjakkcomputere og menneskelig eksperter, den gjorde det med svært kreativ og aggressiv sjakk som man aldri hadde sett fra en maskin tidligere, forteller han i episoden.Dette lørner du:AIInternasjonale og nasjonale eksemplerMLAlphaGOBli med og #Lørn du også— abonner på podkasten vår!Følg oss gjerne i sosiale medier

Hva er de viktigste konseptene i AI? Og hva kan en smart reise-assistent hjelpe deg med? I denne episoden #LØRN snakker Ida med Founder & Chairman i AISPOT AS, Harald Jellum, om hvorfor AI er så spennende og hvordan han har gründet tre AI-selskaper. — Vi lager en smart reiseassistent som lærer seg å kjenne deg og som vet om alt rundt deg og som kan gi deg nye opplevelser, forteller han i episoden. Dette lørner du:AIGründerskapBli med og #Lørn du også— abonner på podkasten vår!Følg oss gjerne i sosiale medier

Hvordan lager man en algoritme som kan erstatte en redaktør i en avis? Og hvordan kan Google Photo gjenkjenne barnet ditt bedre enn deg selv? I denne episoden av #LØRN møter du journalist i Aftenposten, Per Kristian Bjørkeng.I episode #58 snakker Anne Worsøe med Bjørkeng om hva som er greia med AI, hvordan de har utviklet deres egen redaktør-algoritme og interessante AI-eksempler fra Japan og Kina.Dette lørner du: AIEksempler på bruk av AIBli med og #Lørn du også— abonner på podkasten vår!Følg oss gjerne i sosiale medier

Vi lever lengre og blir eldre. Hvordan skal vi få ressurskabalen til å opp? Og hvorfor er det viktig å være i stand til å ha en dialog rundt nedsidene med AI og maskinlæring? I denne episoden av #LØRN snakker Sunniva med tidligere lege, men nå styreleder og produktsjef i Diffia AS, Petter Risøe, om alle mulighetene med AI. — Et system som handler i et spesifikt område kalles en svak AI. En generell AI kan generalisere til flere kompetanseområder - og en sterk AI kan kanskje ha en form for selvbevissthet. AI må ikke nødvendigvis innebefatte læring, men mye av det mest spennende med fagfeltet er bruken av maskinlæring til å få et AI-system til å lære av feil og forbedre seg uten eksplisitt programmering, forteller han i episoden.Dette lørner du: AIHelseteknologiNasjonale og internasjonale eksempler See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.

Hvordan lager man et økosystem for dataanalyse? Og hvorfor vil smarte og kreative menneskehjerner alltid være viktig? I denne episoden av #LØRN snakker Sunniva med gründer av Turning Data Into Products AS / Quantifio, Ariel Fisher, om hvorfor det er viktig at mennesker er premissleverandører i anvendelsen av AI.— Med AI kan man finne mønstre i data som i praksis er umulig med tradisjonelle metoder, forteller han i episoden.Dette lørner du: AIEtikkEksempler på AI See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.

Hvordan ser fremtiden til AI-revolusjonen ut? Og hva er «overfitting»? I denne episoden av #LØRN snakker Silvija med sjefskonsulent i Kantega, Jon Espen Ingvaldsen om hvordan datamaskiner kan være selvlærende og forstå oss mennesker bedre enn vi kan selv. De snakker også om «overfitting» vs personalisering.— AI er enkelt. Det er tilgang til gode og unike datasett som er vanskelig, forteller han i episoden.Dette lørner du: AI«overfitting» vs personaliseringTreningsdata See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.

Hvordan kan man bruke Big Data til å se mønstre i fortid som kan predikere fremtid? Og hvilke tre elementer gjenspeiler Big Data? I denne episoden av #LØRN snakker Silvija med CEO Digital Solutions i DNV GL, Elisabeth Tørstad, om hvordan store data gir store muligheter.— Vi jobber med big data innenfor helse og utviklingen. Her muliggjøres for eksempel kreftbehandling med dramatisk bedre resultater og færre bivirkninger fordi behandlingen kan tilpasses spesifikt til den enkelte pasient. Dette hadde ikke vært mulig uten forskning på store og komplekse datasett, forteller hun i episoden.Dette lørner du: Big DataVeracityNasjonale og internasjonale eksempler See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.

Hvorfor trenger kunstig intelligens mye mer data enn oss mennesker? Og hvorfor snakker vi om algoritmenes tidsalder? I denne episoden av Lørn.Tech møter du førsteamanuensis i kunstig intelligens ved UiA, Morten Goodwin.Goodwin er en aktiv forsker med mer enn 60 fagfellevurderte artikler, og underviser til daglig om kunstig intelligens for bachelor-, master- og PhD-studenter i Agder. Morten er også en aktiv populærvitenskapelig formidler og har fokus på de enorme fremskritt som skjer både i forskningen og den praktiske nytten av kunstig intelligens.I episode #53 snakker Torgeir Micaelsen og Goodwin om data, kunstig intelligens, etikk og moral.Bli en #lørner du også — abonner på podkasten vår!Følg oss gjerne i sosiale medier

Hva kan du få ut av dataene dine? Og er det slik at så lenge du har nok data så kan du få svar på hva du vil? I denne episoden av #LØRN snakker Silvija med VP Data Science i Arundo, Ellie Dobson, om Higgs-boson, hvordan du får mest mulig ut av dataene dine og hvordan du kan trene opp algoritmer til å hente ut data.— A bad data scientist will tell you to start with the data. A good one will tell you to start with a question, forteller hun I episoden.Dette lørner du: Big DataHiggs-bosonAlgoritmer See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.

Hva er «virtuelle maskiner»? Og hvordan håndterer man store mengder data? I denne episoden av #LØRN snakker Torgeir med Chief Analytics Officer i eSmart Systems, Davide Roverso, om Big Data og hvilke intelligente tjenester det åpner opp for. — Big Data er spennende fordi det åpner for utvikling og bruk av «intelligente» tjenester som for eksempel Google søk og automatisk oversettelse fra et språk til et annet, forteller han i episoden. Dette lørner du: Big DataAI«intelligente maskiner» See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.

Hvilke selskaper i Norge utnytter Big Data på best mulig måte? Og hvordan kan man forstå menneskelig mobilitet ved bruk av lokasjonsdata? I denne episoden #LØRN snakker Silvija med Senior Data Scientist i IoT division hos Acando, Arturo Amador om hvordan Big Data er en kilde til innovasjon og om menneskelig mobilitet.— Big Data er et sett med teknologier og teknikker som gjør det mulig for oss å håndtere den enorme mengden informasjon som genereres av flere kilder. Det tillater oss å trekke verdier fra disse dataene ved å bruke forskjellige teknikker som AI og maskinlæring, forteller han i episoden.Dette lørner du: Big DataAINasjonale og internasjonale eksempler See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.

Hvordan bruker industrien Big Data i dag? Og hvordan kan man realisere et produkt ved bruk av Big Data? I denne episoden av #Lørn.Tech møter du direktør forretningsutvikling i Skala, Heidi Moseng.I episode #49 snakker Sunniva Rose og Moseng om hva vi er unikt gode på i Norge, hvordan autonomi er i rivende utvikling og kamerabasert sensorikk. De snakker også om verdien av å ha mennesker i arbeid.Bli en #lørner du også — abonner på podkasten vår!Følg oss gjerne i sosiale medier

Hvordan kan data fra anonymiserte kontobevegelser avgjøre om en kunde er trygg eller risikabel? Og hvilke store muligheter ligger det i Big Data? I denne episoden av #Lørn.Tech møter du assisterende forskningssjef ved Norsk Regnesentral, Anders Løland. I episode #48 snakker Inge Harkestad og Løland om en lun lånerobot og hvordan de lager og bruker maskinlæringsmetoder for å løse problemer. De snakker også om hvordan stordata + metodiske framskritt + bedre datamaskiner = suksess.Bli en #lørner du også — abonner på podkasten vår!Følg oss gjerne i sosiale medier

Hvordan kan Big Data være med på automatisere prosesser som før måtte være manuelle? Og hvordan bidrar GDPR til at Big Data tjener borgerne i stedet for å bidra til å undertrykke og utnytte dem? I denne episoden av #LØRN snakker Inge med CTO i Bouvet Norge, Simen Sommerfeldt om CRISP-metoden, GDPR og hvordan du kan oppdage sammenhenger som du ikke visste fantes.— Med Big Data kan vi hjelpe kunden med å oppdage sammenhenger de ikke visste fantes. I ytterste konsekvens kan kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) bidra til at vi kan automatisere prosesser som før måtte være manuelle. På den måten kan du si at KI og ML er en forutsetning og suksessfaktor for vellykket digitalisering, forteller han i episoden. Dette lørner du: Big DataCRISP-metodenAIML See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.

Hvordan kan du bruke lys til å diagnostisere? Og hvordan kan du gjøre diagnostikk som vanligvis tar 3-6 måneder på to minutter? I denne episoden av #LØRN snakker Sunniva med professer ved NTNU og president i TEKNA, Lise Randeberg om data og sensorsystemer som gir leger bedre verktøy for å ta beslutninger.— Pulsmålinger fra en smartklokke. Tenkt hva man kan si om verdens hjertehelse med tilgang til de datene? Med stadig flere sensorer i disse klokkene blir de stadig viktigere som verktøy for å finne ut når du holder på å bli syk og hva som feiler deg.Dette lørner du:Etisk AIDataforståelseSensorsystemerFølg oss gjerne i sosiale medier

Hvordan kan du bruke «digitale tvillinger» til å lage realistiske simulasjoner? Og hvilken del av Big Data kan sammenliknes med en slags digital rørlegging? I denne episoden av #LØRN snakker Silvija med VP Applications, Analytics and Visualization i Kongsberg Digital, Michael Link, om hvilke aktuelle problemer man løse med Big Data.— Det som skaper mest verdi er når vi klarer å analysere dataene og lage gode verktøy for brukerne. Her kombinerer vi mange analytiske metoder hentet fra statistik, kybernettikk, machine learning og til og med deep learning. Ofte kan man ha store datamengder med lite variasjon, informasjon. Da må man supplerer med simulasjoner, forteller han i episoden.Dette lørner du: Big DataDigitale tvillingerEksempler på anvendelse av Big DataFølg oss gjerne i sosiale medier

Hvordan kan geometriske metoder gjøre det enklere å trekke informasjonen ut av dataene? Og når er det feil å bruke Big Data-analyse? I denne episoden av #LØRN møter du seniorforsker ved SINTEF Digital, Avdeling for Matematikk og Kybernetikk, Heidi Dahl.— På mange måter er komplekse data et riktigere uttrykk. Big Data handler ikke bare om størrelse, det handler også om andre aspekter som fart og variasjon. På engelsk snakker man om, the 3 V´s – volume, velocity, variety. Komplekse datasett gir logistikk-utfordringer i databehandlingen, for eksempel om filene er så store at de må deles opp, eller at man vil trekke ut informasjon fra en kombinasjon av video og tekst. Ved å kombinere datakilder i analysen, finner man sammenhenger som ikke kommer frem om man ser på datakildene hver for seg, forklarer hun.Dette lørner du: BigDataAI3 V´sGeometriske metoder See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.

Hvordan kan Big Data hjelpe deg til å unngå feil? Og hvordan kan dette være med på å skape en «alternativ fremtid»? I denne episoden av #LØRN snakker Sunniva med konserndirektør for digitalisering og teknologi i Bane NOR, Sverre Kjenne om hvordan den digitale jernbanen skal gi økt sikkerhet og mer effektive reiser.— Store datamengder gjør det mulig å finne mønstre som forteller oss noe om hva som sannsynligvis kommer til å skje. Min favoritt er Bane NORs erfaringer med å forutsi hvilke sporveksler som kommer til å feile. Vi skraper bare i overflaten av store muligheter for å kunne reagere mye per proaktivt enn vi gjør i dag, forteller han. Dette lørner du: Konsepter BigDataPraktisk bruk av BigDataBli en #lørner du også — abonner på podkasten vår!Følg oss gjerne i sosiale medier

Hvorfor trenger vi en Big Data anti-trust lovgivning? Og hvorfor representerer Big data og maskinlæring en ny form for selvforsterkende mekanisme som favoriserer store selskaper? I denne episoden av #LØRN snakker Silvija med CTO i Cognite, Geir Engdahl, om sensordata, 3D-modeller, vedlikeholdslogger, engineering data og diagrammer.— Bildegjenkjenning er et flott eksempel på noe som ville vært umulig å gjøre med klassisk programmering og regler, men som lar seg løse med nok data og maskinlæringDette lørner du: - Viktigste konseptene i BigData-Nasjonale og internasjonale ksempler på BigData See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.