技术产品与应用

从科学研究到产品管理和市场营销，女性专家们正引领着某中心的使命，将机器学习的力量交到所有开发者手中。

某中心DeepLens让开发者熟悉计算机视觉技术。某中心DeepRacer是一款完全自主的1/18比例赛车，让开发者能够亲手实践强化学习。而某中心DeepComposer则让开发者学习生成式AI。这种让机器学习民主化的使命与本文介绍的四位女性产生了强烈共鸣。

技术专家深度解析

Sahika Genc，高级应用科学家

Sahika Genc专注于某中心DeepRacer的开发，她的工作涉及有限状态机——这是计算数学模型的核心。有限状态机是隐马尔可夫模型的核心，而隐马尔可夫模型在强化学习中被广泛使用。在加入某中心时，Genc撰写了关于云机器人技术的逆向工作文档。

Genc强调实践的重要性：“当你尝试创造某物时，十次中有九次会失败。重要的是不要放弃。”

Ambika Pajjuri，产品负责人

Ambika Pajjuri负责某中心Deep产品线，她引用高德纳集团的报告指出：到2023年，40%的企业开发团队将使用自动化机器学习服务来构建为应用程序添加AI功能的模型，而2019年这一比例仅为2%。

Pajjuri建议团队成员要经常与客户会面，并强调：“当你管理产品团队时，从根本上理解技术方面非常重要。”

Jyothi Nookula，产品负责人

Nookula是Pajjuri团队的成员，负责首个产品某中心DeepLens，最近还参与了某中心DeepComposer的开发。她的工作涉及与技术、硬件和业务团队合作，理解客户需求，确定功能优先级，并在从识别芯片供应商到最终确定用户界面设计等各种事务上做出决策。

Nookula分享了自己的实践经验：“我是那种喜欢亲手实践的人。加入某中心后，我使用Go Pro相机构建了一个3D自动驾驶汽车模拟器。”

Alexandra Bush，市场营销负责人

Alexandra Bush负责某中心Deep设备系列产品的营销工作。她指出：“世界经济论坛估计，人工智能可能在未来几年创造高达5800万个新工作岗位，而到2018年底，熟练的AI工程师不到30万人。”

Bush的营销团队专注于开发者体验，以及他们体验产品的不同方式：“我们想要提供教育体验，同时确保让它变得有趣和吸引人。”

技术影响与成果

某中心以客户为中心的方法成果显著。晨星等组织已经启动了首个公司范围内的内部某中心DeepRacer竞赛。

Bush表示：“AI可能很复杂，但在某中心，我们正在共同努力帮助人们追随他们的激情和兴趣。这样做，你可以帮助世界各地的人们实现他们的职业目标。”