0: Ла ла ла ла ла ла ла ла ла ла ла ла ла

1: I.

2: Frank.

3: Hello everyone and welcome to the microsoft.

4: Блин, нау, the following day n days all about learning about a i v high focus on a i девелоперс, а before дайвинг ИНН ту диеве ви вонт ту лук бэк эт глобал ай Бут Камел бэкин марч зизер.

5: The буткамп вер локли organize by different communities all of the worlds now it was evening at this and workshop to highlight копл оф Доус буткамп, ви инвайтед, сом комьюнити лидерс энд.

6: Program manager from microsoft to the behind the scenes сешенс ви, ток, эбаут дер communities and about new products, майкрософт, а релист вот over five thousand вьюс лайф and one month we can say it was.

7: Today we are of the from nvidia microsoft and эксент индустрии ви Вил кавер.

8: And machine learning оперейшн энд ви вол олсоу хэв э пенал дискашен виза спикерс вер ю кэн ас. С. As well so if you have any questions just and we will.

9: А to a speaker but today we a kicking off the event with the service of inspiring, кино and i was not спор.

10: So lets talk about tomorrow tomorrow we will have эйтин айм сорри тумороу, ви Вил хэв эйтин аэр лайфстрим фул Визе, грейт сешенс Фром зе комьюнити Фром ху кэн ви лерн.

11: Best of course, its from the people, who are working day in day out it all this kind of products авто дат вери лонг лайф стрим в by seven days the local communities органайзинг зер он эвенс ви токс энд ворк.

12: Wish you want to see the full schedule for today and for tomorrow, please take a look at веб сайт global a ay lets have a look together.

13: Веб сайт он глобал эй ай да community we have a player here it, you can use we have a chat on the bright side where you can ask or maybe you was won to know.

14: From that also very nice to know and we олсоу афёр interpretation in to international sign you can click the button to show and write what ever you youre so lets take a look at the.

15: For today, yes, so were kicking off well with Велком и you all her to see the snow andy will going straight to Екатерина хуил ток эбаут эй ай скиллс бионс девелопинг Екатерина воркс фор эксер.

16: Locking for to her more about what is been doing from the others we go to the principle дейта сайнтист от microsoft to франческо лазери, Вил толк, эбаут, эмел опс фо континиус, лернинг авто дат, Вил гоу.

17: To some more people at майксофт, ви Вил хэв оо инфейс, Эрик бойт, хуз биин, витас лайк, эври энос и event he her, but his и friend his breath стоит and will talk about a i инновейшен.

18: Microsoft и the new н. В.

19: Talk about the future of i and rum and she will talk about in the furnace and fight so if you want to have some more information about.

20: Speakers лук веб сайт click on you can all about so lets look at what tomorrow so start at six am which is six a central europe time but?

21: The website by time from light.

22: By комьюнити лидерс бай, студент амбассадер бай эмвипи Фром литл компании h i to that have be of people who have built a i ll the talking it going to talk it about.

23: Или talking about for talking about оо органа и talk about come between different cloud Фендер соу, итс рили фак this interesting session that we looking forward.

24: No more about people really great so, if you want to know more about.

25: Сайт and do let it pays лук, это set to that we going to host, and if you have any question today or tomorrow плиз.

26: Соу сэми вот are you looking for two tonight for tonight ill looking to the first one is by me from nvidia виде, Иван биг график, компьютер ту.

27: Game ai models вот из cli дду concerning хэв ноу id know the last н из root.

28: Going to talk more about респонсибл, а close to my heart and Бо.

29: For speakers окей, в quick look to the people a journey from today we have for example.

30: Хай алекс Фром джермани Велком ви хэв шейк Фром индиа ви хэв оо we have from columbia деймор сенкс фо joining you all we have фернанде Фром белдин, хай фернанде, ви хэв беатрис Фром.

31: Basque country, spain so many people from different i play is all of the world so we very happy to have you all here today so плиз троин зе чат верю Фром со ю can say hi to you again, if you have any quest?

32: Dont tu ton the chat соу ви кэн юзер пенал дискашн афтер вот or even after that by the different have time.

33: Ok, so, its стоп, ви фо спикер, v will be back in this first speaker и кэтрин.

34: I.

35: Франческа.

36: Welcome back so we starting with your first кино to today and for dat v a welcoming Екатерина.

37: My fight.

38: I hello, hello и найти you like Вайс хау ю дуинг.

39: Верю сенкью, супер эксайтед, фор поди ивент спешли автор дин продакшн, гей со. Лукин фо, Екатерина кэн, ю плиз, энрюс, ерселф, хуа ю вер ю from and what you do it экстрим?

40: Es que soy, сенкью вери мач айм, Екатерина энд айм Фром, Болгария, София, Болгария ай ли work for i work for for the company.

41: Technology, консалтинг, менеджер so i'm working in the field of data and ai and the accent, майкрософт, бизнес групп спешли н in the ring the field of the resource индустрии ам.

42: Im mp4 i am спешаи ИНН, ИНН, дейта, ИНН и intellegent веткам с to open data to data филантропии зии и the topic экшели.

43: My soul is the окей, сенкью вери мач, в i think i going to be more water of скил её we need so looking н.

44: Session, so the platform is yours.

45: Сенкью вери мач.

46: Let me just er май скрин.

47: Ok, just tell me, if you can sit.

48: Let's go сенкью сенкью вери мач соу хэллоу, everyone today im going to talk about the skills бион девелопинг энд бионт программ in the arif.

49: Intelligence but i can not start with a i it self this out starting with data i know we living and we корени. Воркинг энд токин, энд хэвинг, зис ивент ИНН и of data.

50: Ivr вер вир ранее бай девайсес ви серанет бай инвайрментал оф дейта константли константли, enriching бай дейта бай инвейшн бай the different devices that we playing.

51: And we buying and using and we were talking about data we open just to the turn биг дейта энд then, we really use биг дейта энд зис из the new big this is the in the.

52: Everybody should be everybody should by developing вот из data like that the data.

53: Outside, this could be the hit this could be our age like all this could be very different data point and then we диска лайк биг дейта, вен ви степи дитер дейта.

54: Talking, a big amount of data, we talking about the volume v talking about велью соу из this data that we консилер из this data that we are understanding as big data value for.

55: Dust of data points set ви рандомит коллект эбаут зе е of the data we talking about the different sauces в the days coming, and this is это лайки.

56: Collecting из из death coming from экшели релайбл, а talking about the talking about what so so.

57: Go to data then goes to big data we talking about different aspects of this data so Коли файн конти файн энд Вил толкинг, эбаут девала её data, which is very импортент бикоз зе некст тейп, автор the data is.

58: Intelligency соу вот хэппенс афтер, ви коллект, зис дейта, вот хэппенс афтер, ви лук, эраунд энд identified поинтс, вот хэппенс, афтер ви детермин, вот speak дейта фор ас фор компании for university for community.

59: Then what we need to do? And what we strive to do every one with working with data is to transform the data in to intelligence. And into information, and once we do that once we connect дейта поинтс вас v.

60: Менедж ту гет ту the state of been having this information will be able to tell that we организейшн зет Вики адаптив ви вонт ту би юзинг.

61: Technology виноват лайк зис Гиви opportunity to come from simple to information and to stay of this to state work we can экшели.

62: This information we can экшели ю, the data to make more decision to to be more apt to be more all.

63: And other when we get to this point we сейм окей, и more like this is not only data this is not only the rough информейшен, а this is the rough artificial intelligence and.

64: This is way gets loud эврибади толкинг, эбаут, артифишл интелледженс, ви толкинг, эбаут зе фьючер интенс, её post of that intelligence and the Костей оф зе арти интелледженс.

65: Have you ever taught how many of the people talking about artificial intelligence акшуалли ноу вот is have a tort of ozzy articles where артифишл из Ретин даун or день where we hear about?

66: It's taking too вот экзакли.

67: To work Сеперали вот из афиша the self соу иф ю лук эраунд н u point пробели ю от это.

68: This is very easy to sport нау трай ту дескрайб зе секонд порт интеллидженс со кен ю the five интеллидженс нау.

69: Can but it wont be like онлайн со ён. Комбайн Ван комбайн и intellegent ден ю гет ту.

70: And the root of intelligence вич из the human intelligence, the human action, the human сотс зе хьюман эмоушенс, её and service base for арти интелледженс, соу зис из the human intelligence.

71: Invested in new memory, in на speed to process like all of these artificial components, that help our intelligence, and that help our actions are thoughts a matter.

72: X to happen to happen fast to фордер девелоп о to use the Лейтес, технолоджи, эвелибл и intelligence and it keeps фрейзинг квешенс э лот оф квесченс ИНН.

73: World so, what, do we do with that, like, what do we do with this ai, вот do we do with this or, what do we do with this one great with this machine, with this computer vision, with these every.

74: Talking about is really happening is a i going to take my job are talking about the addicts бихайнд эй, i who understand a i or can i study, a i can y.

75: Teach a i can i join лектор андерстенд, вот a i n den start working it somewhere or somehow из из ai vis in my house is a i going to be with in my life.

76: That everybody has in different man right you ка бизнес ю, как house and to know how to.

77: Some people start reading articles some this record and accept it a i is only роботс Адер трай ту эдикт с find the learning программ энд.

78: There are people who want to from the younger year, they want to start building skills in to the area and really get deeper in to ai за lady to today сешн скиллс ин эйай энд скилл.

79: Beyond девелопинг со iv i if i say that there is specific set of skills in a i i am right so i think that the skills in Артиш интелледженс ар.

80: Программи математикс машин, лернинг statistics and natural language processing диплернинг, компьютер, вижн, ай куд, рили, прели, сей, зат, диар, скилл, зетси, фо, персон.

81: Toby a i worker or to be to ai ore to be successful in the a i area, and then out, go, to example, out go to night роботс райт.

82: Ai ai vs the same time next to this robot i will say that the self driving car is also ai and now.

83: When i think about it, and then i think about of dose ту и myself, i just me this five or skills in of to say that we built Доус ту вери сепередали.

84: Wrong right because ill bill the car, yes, ill bill the algorithm ви. In the car yes, we need this machinery, we need the program we need the mathematics, but all we need knowledge about cars, white we need to understand.

85: How what that car, ворк? And there is this этикал дилемма зет куд би фаунд онлайн эбаут зе бихер оф the car so what happens, if the car кроссе зе стрит, and there are дестен хор кроссинг батлай.

86: Two sides, олдер пипл and the younger people and and the card should make decisions, this is the algorithm of the card, this is the road, this is the this is the way, we are leaving this is the community and.

87: A place it then i go to the human robots my no about ка гуд пробли хелп и the robot is driving car but проли ни андерстендинг эназер скил пробли психолоджи пробли.

88: How the мимикс оф the face could make this robot by more human like to different aspects that the so now i think its third to say that the skills.

89: A i have продент райт нау и have again the математик, статистикс, офкорс зе компьютер вижн эврисинг бат олсо-ка call now if we think of the different to intelligence экзампл.

90: We might at самодин скил зер энд ви май гет ту поинт ве v talking about скиллс зет ви андер эстимейт эс несири фор эйай бат иф и go back to the definition.

91: A this is our human intelligence, and this is our human action инвест ин зе компьютинг, пауэр энд иф ю сей зет и only in programming and analytical skills and mathematics and statistics, yes this би.

92: Able to do to creating алгоритм бат ол the different skills that we possess.

93: Will help us and reach, this and экшели крийт и different экзампл, ту би successful in different way because sometimes call for example, the skill of drawing my help me крейт.

94: А in the air by extremely powerful extremely, bad, i will need this understanding, i need to understand и to have the skills, and this goes фордер лайк ви кэн.

95: Talking about different example, we can be talking about different аппликейшен, в this is why we have a house, this is why we have in част нейт фор экзампл.

96: So, we talking here about скил, n b and it, or a i is about thinking, and a i is about understanding.

97: Skills that we need Адис синкинг, энд андерстендинг, энд and out of the box in тобин, программа b a person thinking out of bean machine learning инженерии.

98: Working i.

99: In my experience, i been программа i been working with machine learning, i been working as селс технолоджи солюшен селс фоден эй. I been working эс консалтинг, менеджер стратеджи лайк ол, the different эрис.

100: I been also teaching this and now working from community перспектив о the different aspects шоу you different perspective артифишл интеллидженс нау.

101: Think of the way you экшели бил он артифишл интеллидженс синк оф the part where you экшели девелопинг, файнд ер, селф хир со the development the programming the machine learning.

102: Example. We'll be in the modeling парт бат зе пат тувор алгоритм контейнс мени мор степс зен джаст зе машин лернинг ит селф джаст зе колдинг ит селф ферст ин.

103: To understand to have the business, андерстенд ту сет ю ю. Вот у you think билдинг и you get to this горит форт.

104: To this model in the model you using data house, which data data the truth value.

105: And the most well, that you can blink иф ю кэн онли программ зис зис из the second step андестендинг зе дейта дет ю хэвинг, то the box ду ай нид additional data do i need to think of additional серсис.

106: А Хавин валил из rest ворти куд зис хелп me dan the data препрен парт офкорс энд and the modeling эвалюэйшн энд деплоймент южели пипл демо техника.

107: Ai se que эбаут онли, the middle эбаут, пропере оф the data and the моллинг бат зе тру велью оф эй айвен и discovery and then we going to all the six steps нау.

108: Im not sayin going in a waterfall процесс зис из the model and this is showing лайк дифферент ю can see this all the different looks so this is one process that goes on самтаймс.

109: When you ласпорт evaluate, you may need to go back to the business андерстендинг ю money to see that you mind to do you may think that there is additional.

110: So in the first part with between the business understanding and the data understanding you first need to see ok, i want to predict с but i dont have the data or i have more data so i can predict мени морфин.

111: This is the first interaction that we sing then the second one is between the data пропере ин зе Модулин энд зис из зе пью, техникал, парт, вер, офкорс, ай толкинг, эбаут, зе вери, импортент, скиллс оф ноин, хауту, экшели, модули, алгоритм.

112: Knowing about mathematics эбаут статистике она вот.

113: Климат оо бизнес a ask you and i cycle, and the cycle that well you for to come up.

114: Making any notice this card this the company walking out we talking about the wall of

115: Building and дело алгоритм и talking about play интеллидженс н. Со билдинг до вот and dan автор this point you be going back because.

116: Ai is not something specific set you just чиф вит Ван кот ор вит Ван модул итс э концепт энд итс эвей энд оф perception and away the of thinking and.

117: With everything that you doing a cross the steps for example, for the business understanding you may need эдишн скилл ю мэй, нид эдишн, но or you may need to ask somebody who has it im not person?

118: Should be able to draw, and think, and talk, and car, for example, im, to say, that you should be open. You should be thinking of how to

119: Now.

120: Ball техникал энд бизнес Вайс

121: But there is basis and there is general knowledge about data general knowledge about the world about community эбаут вот you doing thats эсеншл со юр интеллидженс юр акшен.

122: You they thinking is essential, автор воркс otherwise we can овелей, ту Джой, who if you remembering френд воз идентиф зет вен.

123: When one of the skills for he is sixty seconds.

124: So сенкью вери мач зис воз и for me im open, for your comment from your side.

125: Might сенкью вери мач катерина, фо зис вери инсайд фул н кино v о head one interesting question from.

126: From germany was wondering what is the most difficult part to achieve бизнес андерстендинг дейта андерстендинг ор модлинг бикоз хи синк, сам ai projects дид нот андерстенд бизнес вер ту старт.

127: Резер тот эбаут.

128: Different projects in general, and who you asking if you dont have ху хэз.

129: The business андерстендинг парт из in my н. The most импортн Ван вен ит камс ту бикоз зис из ер стартинг поинт зис из the moment when you define what you want to built this is the moment were you saying.

130: And if you the wrong if you building the module н the wrong keys, and its serving the wrong бизнес кейс ден ю резулт Вил би ронг ден Модулин, Вил би ронг ден.

131: Ю. Би evaluating something that it might be the perfect код end it may be the perfect date, like all the technical work may be my big and im be good Ван.

132: It could be the only for people who who's looking the code, but if its not for the бизнеса Дюринг май.

133: Masters i been working on a project where from the эвалюэйшн парт ви риалайз зет ви in the wrong question, and we had to go back for months of work and really риас энд.

134: Вот not only a project anne of development или the correct проблем the might to different projects.

135: Inn of slider you out all the different степени to be taken the part about этика, найди One of the last steps.

136: So should we set the attic in the beginning or should we talk about рок in the beginning, and дело he is this стоппер фо эйай о should we do first the ai, and then will be talking about the car оо медикал перспектив энд зис куд гоу бэк.

137: In my пинион Доус ту лайк, Эдик шуд, би эвривер элонг и apart, it should be consider this in every step that we under Тейкин ай плейс ит индиэн бикоз зис из the moment when we южели.

138: Think about it this is the moment when we think okay what i built will have this импакт ай май квэшн нет, c is it этикал соу ай have example, i have my model of predicting кастомер би ай кэн.

139: Ту ту user, the king, to this is, the example, эвер оф, the supermarket, and then the supermarket, нью, бифор, фэмили вот this is a very good example of this.

140: Окей, а не white, но like.

141: What is a i the day start learning и tings?

142: Thats absolutely фер зе персон шут аск химселф оо херселф, вот they want to chef лайк вай в the war day looking into.

143: Ai and then the question why my looking into a i n n b l ll lll talk that ai is about thinking out a i is about understanding this.

144: For example, i start with data science, i this machine learning for me was extremely интрестинг оф combining бизнес энд программи, тугезер энд, ай фаунд зе зе мост, а bring the data and out building моделс.

145: Not realize the data экшели и you go back to the data component the give you so much like the dent всю can this data and here you going to cognitive сервис for example your data true.

146: Компьютер, вижн, лайк, интрестинг, лайк, май би, эйбл, ту хэв хэв. This analysis. Ну.

147: End of the data this. For my под

148: Got certified автор фью с f a l, when i was exploring all all the different эр энд фор ми персон шут или start with understanding what is it like what is ai вот из valley for him what do they want to do in the few?

149: Вот to they want to.

150: And technology technology will keep right you can see майкрософт, майкрософт и эксплоринг у and to help.

151: And we can learn about technology, we can read about technology экстрим интерес ту ту ду.

152: Matrix.

153: I think that mathematics гив ю. Ферст и for when you talking about machine learning and machine learning the choir it's in the core of computer vision of image in everything about?

154: Statistics, and if you not про in statistics, than you should be able to understand, understand what the logic андерстенд вот калькулейшнз, а my opinion is that аналитикал тинкинг энд математикс.

155: In general the way математикс ленью ту синк из вери хелп, скил, фо фо э окей, но we had Ван дер итс.

156: About let say we start and ai вот из you prefer программинг ленгвич, Екатерина вот у day start learning.

157: Mines, a i know because you know i'm only its python, or a te Бигас, квэсчен бат пайтон из for программа a is for people who?

158: Mo who have more mathematical knowledge, or who more like who have the analytical part but don't have the programming парта девелоп ай воз программа i was studying for программа.

159: But yet, for me, i was the preferred language as i was more, i was feeling more comfortable with it and it, its very easy to understand and even for likes for people о new to to this.

160: Technology and for the техника war its probably more андерстенд ту гоу ту окей, сенкью вери мач катерина фо её тот и and your idea about i.

161: Will see back in a hurry, the panel дискашен бат фо нау и going away from call of seconds i will be back with another кино спикер йорк

162: Боже.

163: Франческа.

164: Epic for another сешен энд франческа из nina to talk about all apps оо контини ленин, май франческа, ха ю.

165: Im great сенкью, сенкью соу мач фор Батин мир to be today and lil bit more about a machine de for enter солюшенс он the cloud?

166: My скрин май.

167: Absolutely сенкью соу мач с so many из франческо лазери, ай ворк эт майкрософт эс the principle, it manager and at microsoft ai, ли the future of a machine инженерс.

168: And we work kelly this internal кастомер соу, ви ворк виз майкрософт, дейта энд ви билд зе энтен, машина солюшн ту суппорт дифферент бизнес серии от microsoft ai оо джан, профессор колом нивер.

169: And?

170: Ok, like you have a very cool d.

171: Yeah, i think so i feel very very lucky so i will.

172: X too many different problems with data ли, ma and mi туда.

173: Ну окей.

174: So are you ready im ready? Ok, la i just want you know to test and if it was working и light my start шеринг май скрин. Окей энд лайт минноу.

175: Yes.

176: Great okay, so.

177: Твиттер, или richard you have a machine and loud, but lets look to.

178: And lets try to understand тугезер вай ит и so important now days to talk about machine learning оперейшенс зити эмос соу зеар эф ю Ризон вай ю ноу итс импортант.

179: To think about my operation, not just a the tool, он the cloud тут союз сути andy its not just.

180: Organization.

181: Model, parameters, фьючерс, мониторинг and also дебаггинг машини модель релай он да and very difficult to фо сингл дита сайн организейшн ту.

182: Model? Parameters?

183: Models, models, and н. Мониторинг, мониторинг, э, модели, лайк, мониторинг, ту. Ту.

184: Two н. Мониторинг и perform and its.

185: Комплекса ту and ту квикли машинное.

186: Lets try to understand what i see different machine learning, оперейшенс, капабилитис энд да together, we will look at the open source интегрейшен, зе машин, лернинг пайплайн, энд энел, флоу вич из a very powerful.

187: Tool to be desire and set of tools in organisation со start the machine.

188: When you think about machine you need to understand that is important to create репродюс, скилл маши пайплайн, а u two the five репите энд.

189: Вот call the юзелес фо да препарейшн тренинг энд скоринг процесс ден ю хэв ту the softer.

190: To be, is you nee to know how to and from.

191: Cycles?

192: Application for and.

193: Model on the cloud part extreme импотент из to be экспозе ту опенсорсу.

194: And how you can integrate Туз опенс тулс Визе юр, он ипает соу летс её try to understand if you set of tools that i have been and i found лайк extremely.

195: Marie models фриор фо интерпаб эндер модел энд файнали самую фо модель делает лета и тренинг.

196: Фри.

197: Инженер или love?

198: And its easy to use and the пайторч из very nice because its very он мульти.

199: Cloud platforms and lt.

200: Platform for production.

201: Specifically дизайн фор скилл энд хай перформанс машининг так and finally an rei rei из great эври тайм зет ю а. Building solutions прочее.

202: Fashion east to production соу итс эту

203: YouTube

204: Ту.

205: The first one is tennis and you н enter глас бокс моделс оо экспли.

206: Кбк систему из.

207: Groups are my model, which group and there is a four.

208: Today, to you topic the best model for solutions, and you need to.

209: Но for men and co Ван ту или нет of style?

210: Из ю.

211: Network или мультик?

212: The anix из гоин ту би да type of connection to love you, to the lord, моё so what is specifically аникс рантайм? Вот v оо арти аникс из an open формат.

213: Туман он and develop.

214: Topic into

215: And so from that i really is it to?

216: Interface for multiple конверт to a model is really easy.

217: Outwork пайторч фо ю лайк энд.

218: And then we to the model to the model than that, you do from there to the оо модель из cli.

219: Pretty easy here. I оо вид. If example, how you н модель конверсию. Н. And then we just like.

220: You can just the model and н куверт зе модел Инту н ю к attack, the file.

221: Sonic.

222: Свистит.

223: We so, if you интегрейшн у from model training.

224: На YouTube if you to organisation.

225: Концепта из экстрим импотента, бикоз дейта, препарейшн или, по of data needs to be done наши пайплайн.

226: And?

227: To include to think about training and and finally off 1?

228: Control сода и от конфигуре.

229: To the player model of what we called machine learning i walk my witch пайплайн технолоджи а ю.

230: Алло.

231: And?

232: And i depend on you, тоффи.

233: YouTube machine the last конце that i want to today sigh из код.

234: Из concept.

235: Four different components элло тракинг, эмэль фло проджектс, эмэль фло моделс энд эмэль фло, реджистри, летс, квикли си о so l and open source платформ.

236: For менеджинг, энтен машин лайфсайкл и tax for death for дирен праймер тракинг экспериенс ту рекорд n комппер параметр for real

237: Таким.

238: From re machined a all projects диза стандарт формат фо един диаса год and its very nice because each.

239: Projectid оо.

240: Деплою машина Инга модел Энде файнали 3 over central модел 100 and pizza to менедже фул лайфсайкл.

241: Off ur машининг модел со ii это four different that you can use in order to implement and tend машин солюшенс.

242: New finally i want just to leave you with the few рефренс и a few грейт артикул рос and ai ai se with you today and.

243: Оникс и you fire you may i present you very much i go u learn more.

244: Сенкью.

245: Сенкью соу мач францеска, грейт грейт презентейшен, или art from it we have for you the first one is a flow and.

246: YouTube

247: Very good to the product.

248: Окей, окей, окей.

249: Learn if we want to start air in ai.

250: Fighting айс

251: In vino y you had to be like so you had to be with strong статистик математика бэкграунд энд ю хэд ту ту но.

252: How to code in a python using for the инженю.

253: Thinking about machine инженерс дейта, инженер айс эбаут Макса, продакт менеджер юнимолл пипл ху девелоп.

254: Ill so i watch say really done the type that you want to have a disk специфики фо ай вот se, the really start with learning very well, how to use python for machine ли.

255: And автор z u learn lykke ау ту билд симпл моделс, а вот в always рекоменд май тим оф машин инженер ту старт Визе симпл моделс лайк.

256: Грешен classifications импорт партии или about фамилия виде?

257: Today, like for a ray and the more you get use to do демо ю в how to the комплекс, проблема and

258: Cloud май рекомендейшн фо ю вери гуд рекомендейшн, но if you want to start with апи.

259: Organisation вот do you do today.

260: My презентейшен ю гот э вери гуд овервью оо в options you have to именно стратеджи эраунд.

261: Organization of you know i understand on the type of problems, time to so so always try to think about again.

262: I like to the.

263: Organization сумма минуту.

264: To the business от специфики ту ту и about i like me solutions.

265: About how can микшер до model стейки рефреш н the can consume the from dos модел овертайм, ви да, стендин, ту мач, тайм, дебаггинг, рефрешинг.

266: Лайк мануали и so if you start to think about the life cycle and live my.

267: Overtime and by thinking that way you try to to to find like фо, её its possible.

268: Тула.

269: Model so in about the a cycle and you and think about how you can connect to money?

270: Love.

271: To be эту тайм.

272: Need to start going to next. Спикер итс тайм окей. Ok, we have in the chat. А il н.

273: Окей, сенкью н сенкью, соу мач. Thank you so much for you session рили интрестинг.

274: Cbt окей.

275: So we will be back in the beat with a next session.

276: I.

277: Hello i, Эрик гуд морнинг ту вам корректи фо Джой.

278: Big morning, two of you.

279: Right could you please reduce yourself let start you what you do it microsoft айклауд от microsoft?

280: My ролл фо специфики, он all which is now my её microsoft product and i have a back on school and and i work.

281: А products like so much.

282: Лайк.

283: А and плиз сори вот the question i need to ask the question can i get so моржи пьюс, то make me take my sign.

284: Right there кино Гай гоинг ту гив из а microsoft wi i say the platform из Орск фо ту learn more about вот microsoft is doing ес.

285: My скрин.

286: Talk about you know what we doing this work.

287: You know talk about или how the work that we have so you know we love?

288: From microsoft the Бо. Мишин и every person every organization on the planets tu che more and within the platform организейшен, ви. Синк эбаут ю. No mission really з and you know we have a mission.

289: Really simply you know we see a ice the world and we we even to go and and so we really see the park this он the really профа.

290: And to see you are just like playing бизнес, ну, техноло.

291: Guns and co, microsoft, юноу ви хэв майкрософт ресерч из research in the planets really the world.

292: Papers юноу ли in a and no riley shows up in different products and different fields ви.

293: Бен юноу и too human, which just that we choose a from you understand или all cross the bird and н v или платформ.

294: Team is how we take this brave шоу ресерч пейпер юноу они продукт или to the business.

295: We just take one и the paper about хеви, андерстендинг же мне.

296: We got that in two products in the eyes in like taking the research модели пипл.

297: And you на products like дизайнер, энитайм текст, if you dont to self and so.

298: Desiigner timmy эбаут.

299: We take this really раен Пейс оф инновейшен её камин а research community and get in to the product we wont go девелоп энд соу ви синк эбаут, а we think about this.

300: You know world build on to the foundations of so we have access to the world лоджес, клауд, суперкомпьютер, н н и r and at the base level из машин лорнин энд соу зет.

301: To the whole так more about but really helps you, менеджер моторс, демо the white deep the training you gonna need to go.

302: And so really is the tool for helping машин лернинг, сайнтс, девелоперс с and so the next of the stack из sweet of ка сервисес энд со или microsoft.

303: In vision speech language дисижен н. О а, new сервис со the that are really say you can call сервиса?

304: Really i the process in a i products for customers. Who you know they don't the трени её need to the хай, Свич мотл ей у just service and they.

305: Mission оо спич продактс имеет и and so making i really simple to do that you need have импакт н продактс н рили Кикин изи вей зе зе топ о сервисе не бела.

306: In very and so lets make you more пока изи, то so yoon с example in the вижн сервис и given you know, you can.

307: Text but the people южели воду из нот зе текст bat, экшели тейк э фо зе хэви н ту d and so thats what форма из её we have энвижен?

308: Make really simple for you to you know квикли вот few экзампл фор ю хэв ю тут the data to you need and the very коминьюс ей вери изи.

309: Thats how we think about the service is it a and офкос зис сервис is really her for you know the developers and scientists майкрософт, висев, вай, юзер, со левей, 3 business users и the.

310: And we инегрет и services in to other product ка майкрософт, ту мейк мор изили консуме бай ни one and so fromm from power apps, which provides a known way to be аппликейшен вич кенозис.

311: Сервис сервис fruit like machine that train for you.

312: To the for sweet of microsoft products the service is show up ос microsoft in microsoft, сиай and the conference.

313: Like ви ви ви билби сервисес фо с and we use them for you know you want here come see much the office theme, билет, директли они.

314: To see you to train деплой её work and so ней воду с like the text next in 1 in train юзинг машин лернинг.

315: Do you know тимс оо we the text and so you and real time транслейшен, колин сервис дали the same to customers and so we can.

316: Make the service this and this мэдэст, они you know mike.

317: Great for that we make the same бизнес тут visa business to and so its майкрософт, трансформинг и really every н.

318: То ли about is rising the power, y i just touch эври сингл бизнес энд эври с and everything in the world with is really exciting to see its a great аперти и even in the time now we see.

319: Но экономик бэкэнд компаний компании project the.

320: La дал ю and say the same time in a v c. We work across маст и financial services work with companies on everything from детектинг ту мейкинге из for cost for.

321: All the different н. The work вител ви кэн хэлп personalized, юзер юзинг, или custom оо for people, work and partnership?

322: Now компании из компании no cross петром со кросс ви а с coming in all the time, no.

323: You know that helping people understand what the use case that really going to help the companies рили у for a really импотент з, no, we as the company and you know индастри.

324: The work дуин-ка даёт v c to the customer you know just a few, the example that we see but a knowledge майнинг соу зис из the notion that company have just amazing.

325: Data in the right to sometimes its not индекс оо надо.

326: Really help как open the inside your have in the business тут инсайд-ка n экзампла и он компа.

327: Effective ли we see a lat of business process automation, но so i talk about you the way we use for others the number of business is that have пе perform that they need to process, you know and so we work with.

328: And so i или speed up a much more tv man, so much faster.

329: Really powerful we see we work with фольксваген энд фольксваген хэз ей хрен languages and so they were able to use machine translation to юноу, рили кавер the of the translation и they had.

330: Only in spot checking капал дифферент places with human again for the company to go and get work done you н интрестинг хау компании.

331: Finding дейта блок апп и like that and so stay you speech that claim кокон эбаут зе клеймс энд, the now use that to speed up what that claim процессор.

332: Quickly get up to speed on whats going on the claim ли understand what i talk about на so you know адап.

333: Industries рили н. А be done so very king to see so i more about the v service and they can be.

334: In your business and so, you know the sweet of ка сервис, speech, лангвич вижн диско юноу или в кроссбоди евенинг.

335: You can do in this ли and so what i wanna to do is play the work through you may you really н.

336: Cases every day here i have an example p. S. Экспириенс тут resolution таймс.

337: Too so this challenge девелопер бэнк оф контос, кликли зис, апп юзинг, сервис по ленгвидж, провайд эйджен, ви тур ИНН самри, тура.

338: Long н. In extract me too high from original, им с want to game контекст на and easily к information from long.

339: And quickly спонту кастерс classify энн кейт рекордс на лет one to ace of contact center, лет se, the same, каспер олсоу суметет э пикчер, оо пепел форм фо зе си the firm is.

340: Men in data in to the systems and so human эр зис ис хелп ю the say to this out is using we try to a general документ.

341: And form кино by completely to.

342: Вот the hollow сенкью фо и today of my.

343: Card has really стрит ми апп y, and the dispute all i meet the form хау лонг дду i need to way to i can be remove from my account, please help me, and i need this thought as soon as possible.

344: Кредит спит, реквест.

345: Cosmo из вери абсе, эбаут, зе си зис косма, сервис менеджерс ту гет, талии, инсайд Фром и лайки солет си хау эпи обилии ИНН конити сервис can help you this.

346: In the language studio in now провайд э гайдет, экспириенс фо о too quickly эксплор ИНН этерна using that simple days provided in language studio we can see тузе виз конати сервис for speech in ленгвич.

347: A call recordings can be in la the sentiment and пиай детекшен и also use your conversation сейшен ту зе касме, эшу ин, the resolution эс диска in the call ленвуд студии, Оле провайд зе симпл.

348: Бэнк оф комосо изили виз зе симпл код n capital into this app to a the Смокович плей виз и insight сервис.

349: Can quickly identify which calls, нид мор аттеншен энд андерстенд, зе контент, оф кос визаут ивен лессенинг, ту зе Инта рекординг.

350: Really powerful that sea the web application really really could be the service.

351: To get you get mine i wanna move from en тут help you, юноу дейта энд рили.

352: Its really very sweet of tools and really are you can do about it b, i.

353: Amazing and they can do сенкью Эрик i ввиду, а today by again thats right again фикалии Вил би Лукин ф. The code for a part of.

354: О game за uz эй ай экстенсии энд зе скоди из my в ту кэп and i make a rock paper, оо сизер из my hand and danny you a i to classify имидж энд иф ю вот ту майкрософт.

355: I show you you three to be the мотол локали, он my in to i see мотол ин the cloud.

356: Лук.

357: Lets start with step one where will be training the мотол локали ви юзинг э при трейн резнёт эйтин мотол зе импут стор матол, а emerges that look like this фо рок this форсерс велит.

358: And the label фо зе эмиджис кам Фром зе нейм оф зе директории Вере локейтед и using the пайторч тип лорнин фреймворк зе пайторч лайтнинг, пакет ту редиса пайторч Кодин Трайт энд зе эмел флоу опен сорс.

359: To log some parameters and matrix have to и logs ви кэн ран зе тренинг код by choosing the pl трейнер лаунж конфигурейшен энд прессинг эф файв тренинг текс э фью минитс соу ай юз зе.

360: Video editing ту скип повер ту the final резолт ю can see hear that training was done over seven эпокс энд ши, the very low Вадин лос энд, the walden экрес ооф Ван вич из perfect.

361: We can look at эмэл фло логс хир фор экзампл лет лука валидейшен, лос овер, зе трейнинг, эпокс остед ви кэн лук эт зе найти y z эмэл флоу providers to see the same information вижул.

362: I always liked to test май моделс локали бифор, ай трин ем, inn, the cloud вич викен ду ин the app by running the pl тестер лонж, конфигурейшен, зис, тестер мател из in just a few имеджес со ту би пиквик, энд ю кэн си а тест los.

363: Is also very low and тест акрис из one this is great.

364: Ok, so we are too ли in the cloud and ту ту ту?

365: Il p. To the cloud and three ways of we can use студио, её интерфейс иф ю ю ю ю can write on the tk.

366: The way is to you configure, the y, and showing in the in the next door, and the.

367: Lets look файл containing the configuration from my деда вич ю кен си поинс ту the location of my local деда фолдер ай кэн эту the cloud and to корреспондинг а ml да сет из az.

368: Mc command in the cli лет верифай из studio ви нид ту криейт, э фью мор клад, ресурсес форсани, ту ворк ви куд криейт ич Ван.

369: In the вителии ин the terminal i, just showed you, but instead we the get хаб экшен, containing all the fly, степс, вич, мейкс, её матч more easily под the get экшен, джаб, зет, ранс, май, тренинг, пайфон, файл, ин, the cloud.

370: Зенит downloads the train мотол продюс фазе джаб зенит, реджистер, зе мотол, виза l and finally, it, creates, the playmen and end point we can use to carry the train мотол летс Ранит.

371: And stan we can go to the studio and take a look, тренинг. Да you can see here нас. Vi фо зе фо мэн метрикс, ви ло ли. We can done go to the model секшен энди.

372: Dead резистер ИНН энд файнл лес a ne vo её на тест а input section из ди поплетёт виз зе тест имидж энда предикшен из caesar.

373: With really high, конференс экселент.

374: We ready to мууу Ван ту степ 3, wer will carry a and point from web app, v using and static web app here with and other функшн зетс, пус реквест ту the and point, we just created лет лук эт ту вэб апп раннинг.

375: And let the triggers the post request with pase the image, i just capture to the endpoint and gets back продекшен рок вот is correct.

376: And making рили гуд прогресс, он game and it so much easy to t we wanna to do сенкью фо, вот and back to you оркли рили.

377: Прикол

378: Сами v scene coming with open a i really the way that all done we use to be single simple to Ван перпету, нау и la фаундейшн Матерс рили generalize.

379: Tout le прочее энд ви син зе рейф Гроус inn the just exploring н но и int и to GPT-3 джаст рилли эксплоринг зе намбер праметр энд the reasoning.

380: So much going it is because the performance континьюс ту импрув с you make the motors биг вот и really can to see saw v i and this year we make j. Пити 3 эвелибл вери ла атол ю ю ноу.

381: Lost words every day, lots a different as using you can do они very парфуа, но very парул, трал, ленгвидж энд андерстендинг, а and really great to see that use.

382: We also юзет ту Билко вич и train on just english and language with тренд он косвелл энд соу ю ю ноу н.

383: Comment about н девелопер юноу фо.

384: We just release to which is н сервис энди ту из э. You can really take the text to get and so my self to get.

385: Really interesting н ю ноу н in to microsoft, дизайнер ю си ту and so what you do is you are a really want to my.

386: Windows пицца and generates фантастике ю. Селект оф май.

387: And how i develop and need to be done in challenge with this and so we are thinking about респонсибл ей, i really эран.

388: The core принцип the we have an make the war девелопинг, если и secure олесин, ви рили игрен и to developers, and we provide to и will.

389: Лайк, май, май, статистик, ту ду, ю, ноу.

390: To do i really understanding or that its really powerful tool and really helps н. Девелопер машин ленинг рили билдинг.

391: In response they crawl свит апликейшен менедж соузе кипиай Ван ту хит он i know on time we have too much time for quest бат рили но сентозе аппортики.

392: I think to the really great session реди Эрик мак и doing i really to get beat продукт оф майксофт лайк.

393: Dynamic three sixty five and power point to the designer to the of developers, to bring in the on a i. When you dont have any эйай скил эден оо the data science, which is really all the steps.

394: Найс.

395: Looking for to hell and you so much, you will be gone for н and be back.

396: Next киноут.

397: I.

398: Франческа.

399: I thank you so much for joining Велком ту the show to me.

400: My презентейшен на maybe you can first short introduction эбаут её e май нём из ада i нвидиа айм респонсибл фо интерпрайс компьютинг энвидиа снов фьюч беливе ай.

401: V day and we now see is this of the june price companies, рили бегиннинг, ту адапт, хэвел энд ви нид зе девелоперс ин the community to really help, энтерпрайз компанис Мейке.

402: Fantastic.

403: Окей, а вот microsoft оо мени, о xv.

404: I was the developer team, но working on visual studio like so i been Бо девелопер май селф ай энд ай ю ноу ай ай лав вот девелоперс ду эври дей ю ноу зе.

405: No n no one can have all so for developers, a just do great, but not have to repeat the same or comment you know so you bill the platform он?

406: Философии. Угу. Соу.

407: Окей.

408: Че?

409: City and video лого l. The think about гейминг со со ю can see my title слайд на white.

410: Свет а. Ю.

411: Are you to see my tail slide, ес, викен и great okay, yes, the презентейшен из develop and and what i really wanna конвей ту ту зе 1 тудей из what we been doing?

412: Video to really have девелоперс квикли квикли контрибьют ту зис Мизин оф окей со start just for one two people in the 1, а believe this is a mass.

413: For all of us, just Ван табаки, фор экзампл, токс, эбаут, зе триллион, долларс оф, инкремента, бизнес и to i i think, if you just look at the statistics оо.

414: You no nine six cent of enterprise company have some project at some теж соу ай н Ване джуни ве компании рили Бегин ту андестенд зе зе ту а bad man.

415: Very very all the june and they dont yet have the right апликейшен н. The white, тулс ту ду, ту гет бенефит, фо зе юскейс, соит фантастик, тайм рили ту би ту би девелопер.

416: The way, the way, we we described самтаймс Фром н видео this like that смартфон момент фо, а where the song ирент ю and people cant think about the different you kc and i solutions.

417: And our rocket and видео из или to turn провайд зет смартфон ю ноу зат из a platform that people can use and офкорс ю *** Фром Эрик энд the great work that microsoft намбер оф оф.

418: From вас make контузии в make a contribution май.

419: Google amazon окей, джаст, эврибади о who we are what we do for its easy?

420: Видео c the gaming company оо the графикс компании i think a long time ago he do list we realise that the same acceleration technologies that we have in графикс Корн.

421: Don't а to be the perfect acceleration technologies for deep Лунин вич офкос из the the fundamental паф оф а and so thats when we butter this june of excellent, i and what we saw the dramatic экселе?

422: Write a twentieth and as few as time rain, which really great practical for the first time and so city just for you, you know?

423: Gpu a in the field ви хэв а stk оо куда вич из low level, интерфейс, фо программинг, агентство джипию, айм шоумен ф фамилия.

424: Апликейшен девелоп зе син от прави 3 и developers реджистер ху ворк виз так, waves and that's that that how юноу эврибади зе комьюнити кен.

425: From the work ввиду so just to give id, это vice 3 with of thinking about our contribution её.

426: Gpu and words you know we takin' её we have интерфейс ко куда n e from one generation of gpu to the next фромм Ван кайнд оф джипию ту.

427: One even in the same generation we have one i v куда n so what is made девелопер, вен агентс, оо, сам функционал зен.

428: Its the same call that you can have a g use and then, move from one generation of gpu to next её call, карис forward, right, so that вери импортент ту ИНН виде the проч. Энд овкос.

429: I think i very импортн фо девелоперс соу, все make i go faster, and we you know no v and we we number one guard with the work, we are full.

430: Company i see with the person who said a long time ago, the people who really about софт, ду, the hardware and and we do the full so we дизайн джипию.

431: We дизайн системс хау джипию за connected together, how connected the cpu, вот connect лук, лайк хау, мач, мембери, ю хэв, но with the gpu on the device соу ви синк, эбаут зет хул, архитектор энд then we go up from.

432: So any time the working and particula ворклоу фор экзампл, оо ленгвидж, масс v do the сафтра, алгоритм ту ду, the training фо ло ленгвидж масс.

433: But the very the of what the back that can be and then we design that the Акулин ли, and as we a gpu, for example, we put дифферент, а of in to the gpu to энейбл мо.

434: Fishing процессинг оф оф сам алгоритм соу ви a very much of stock company and we do that we оптимайз кросс the full stack файли ви лост оф инверти из match мо.

435: О компании the 2 компании, v a thousand men thousand of of инженер виа оо инженер, инженерс бай фор энд ви девелоп хью намбер о case, and we make well, and you know?

436: And to the 3.

437: With anybody юз ту рили дали speed of the practical the second part the full stack and then.

438: Well to the community to use to a good good point to make you is the days by an interesting флекши н зет мени.

439: Which is the more more of the wall in the public class now and movement is just going to continue right and and some the company, или we have amazing job being the cloud.

440: Infrastructure райт and good reason why the world is moving to the clouds нау the reason i in видео the computer company that we do this and that two ways of in about.

441: Why с компьютинг Матерс энд вай эссе девелопер билдинг н аппликейшен, платформ вай ю шуд гет эбаут, экселе компьютинг, зе Ризон, из ю эксе?

442: Application run faster you get result, фастер ю. Кент and that provide you to алтимейт юзер кастома райт бат нау её the second value её компью.

443: Crucial вич из death save money and the reason сейс мани из if the same work by run on a few numbers of северс лес, период оф тайм дэн ивен иф зе госпо сервер.

444: Hire the the cost of running, the ворклоу из match match or now when you long премии а апликейшен он premises ю орели гатте инфраструктур, но.

445: ИНН или and so. Yes, i come, hey и if you you go u s money but you knew the new.

446: Он и about what happens in the cloud, the in the cloud you saw as the developer иф ю хэв, её аппликейшен оо воркфлоу ин the cloud and you choose to.

447: Acceleration ту мейк ворк лого фасте ю гонна мидели сей кастом мани бикоз зей хэв ту фью инстансе фо леон оф тайм энд эген инкас.

448: The over on me, much much le so i set импортент ту Кипин май консер, окей соу и body of software that we been keen on фо видео v sync.

449: Two levels окей, Ван и we have a of sdk like building tools the developer кэн юс ту ду the work for example, we have джипи экстен фо энд пай то and you can use that.

450: Workflow на talk about more example, and we have for few н юно бате ласт каперс ви рили пуэ фокус он what we call воркфлоу хай левел писес оф.

451: As you know any i use case in тип step, its not just one piece of cool ray, эту процесс the data в to do something that you do something you do инференсе мени степс инволд энд соу.

452: We beat, off ли, if you will now and u two ways to the?

453: One level of picking up, the low level tool and starting point н дизайн.

454: Ден и extended оо модифай оо интегрейтед вот вот you so to wait okay again, we know that i is essential фосте процесс the?

455: Time consuming процесс and then you do тренинг дип симпл машин n. N y do some level of тюнинг оптимизейшен н. N. Find so э. Лоли.

456: Tu we number of tools that make this make this физибл висит опенсорс, да and its

457: That we have by the gpu and the драматики фасте ю ноу н u see twenty times the performance твенти файв таймс. The performance iv you get this.

458: Its not its not a tree процесс ви Мачай бат итс юноу ви джаст ворка он has to do, but if you do that uk you get.

459: Magnitude бенефит её we takin' лонгвей из we takin' спарк вич из вери ком процессинг энд ви юз зе сейм лабрис ту экселе спарк ну?

460: Done completely трансперент ли you little one gpu cpu you get лес перфоманс нет, and serve a performance benefit you get.

461: Time, performance, benefits не just save money level for the user и complete right so two ways too good to u u and.

462: Do the green from pandas the ли ритан хэв ту ду you can get марик acceleration or you just use спарк пайплайн, джаст свитч энд ю ноу ю гет?

463: Instant невинно оо рай о death for the training we фо и gpu and we constantly оптимайз её. V.

464: Tau tau из бейсики фо ю и ю гот ну u you have different context you so та тут.

465: Date, if you for long time believe that you do you тренинг, джипию энд ю ду сипию энд вот vi the fuse.

466: Из но place to do which фо фо энд итс итс вери вери перфоманс.

467: You need to use and also a special time uk than you get much fast so so you can do интерактив сет виде, со зетс ли of вот и

468: And and go easy level e v e. No complete this, so im её and a broken down by et so that.

469: Understand из бейсик ли ич оф зис из фор пути domain перси the name of the фреймворк энд топ the slide a giving экзампл оф ю.

470: Us, so, for any of the blah of uk, and the developer вот, i can do is i can take on this frameworks, and i can watch the.

471: Two to complete the юскейс соу, но very very common апликейшен офис видео, а инфакт её v. A метрополис.

472: Provide all the command функционали, фо видео, analytics and you can use it for you giving you one example that the traffic райт ви хэв э ф фо конверсейшен ли i.

473: Its its call нимал энд датс вей виде лавок он lodge лэнгвич монел энд.

474: Or фо моё компании и налей н а, we got a very interesting аморфис фо а security, эври компании кэс эбаут с security now, но for developers а сей.

475: You know the other large companies focus секьюрити, юноу биг продактс, то but interestingly нау а developer you can quickly?

476: Particula солюшенс фо партикула аспект а security the компании five валил энд ай гив ю Ван экзампл, Фром энвидеа юно вида nvidia core network with акши compromise, но this year we were так.

477: And what we системе?

478: So we coffee and дали в free from.

479: Use in a company and we fit this ту ту and murphy and basic ли вот и doing is its individual мод of every employee the company in дом оф.

480: The website you know what they do in normal day the life, and against the system the interaction зенит.

481: When it's и, но и white it's like ноли детекшен а and we use the system a white and its casey, so ne yo can pick up this.

482: River of for for speech i for a witch, из audio to text фо но text to speech tts от different context.

483: Трейдинг фо transcription for example, for for banks and financial company that have save the recordings of the interaction that if you can t текст имеет изи ту ту.

484: Мини рекоменд систем систем вот drive the internet today its all about персоналией шон пипл вот to watch next вот to read next and so.

485: Is physics and very ей физикс зе коп из its безики ин зе траллинг проблем сома.

486: The problem ok, so this is a saw the vine mike this that we we love the.

487: The the choice the customs and developers have in rome today, which is the public clouds we god, v god юно а а example, you just from rick.

488: Public провайдер прованские фит ту ту.

489: And what we have to to do in видео из we open platform компании v агностик ви бил эврифин со ран эвриве райт ви лав контейнерс ви и everything to containers you know you can.

490: We walking депенденси н. Потикли н. In one and to be в поле.

491: The run anyway so that easy way to us to Джой, девелопер программ, девелопер коми в if you go to ngc зис из.

492: Pozitiv v make everything well its all three its okay к github со ю джаст ю. No do that you'll оо you can go папа?

493: Апп контент вери изи easy to deploy a really for all of you that вилат из визис экспириенс онлайн.

494: The viva, инфрастр ю ноу инфраструктур энд зис ай шоу ю the so, if you are you can try it you can do.

495: Make your progress and the experts we have видео the dent инженер девелопе оо the can work with you, very closely to help you are you девелопе? Апликейшен зетс грейт.

496: You can easily пикап, the in container and the ли free experience её you can try so really супер эксайд ту хэв бин эйбл ту ту these with you.

497: You know it every time for ai and looking to so, а то.

498: Very much and where is really?

499: No, no have the about the bad in the оо we we have so we have love ill also эвелибл.

500: Developer you can pick up the good the end but you can pick up that you can start from so you dont have to train from the beginning.

501: So so much оо.

502: Mike, mike to have to эту.

503: Organization.

504: Start фо ю and we being the people who and that a company или компании no so and we супер ту иф ю ноу зе комьюнии.

505: Really great, thank you so much my great day you, and stay there колонии.

506: Сенкью соу мач.

507: I.

508: Франческа.

509: Everyone and welcome эген глобал эй ай девелопер Дейс ü, now watching the kick off when all about possibilities of a i when the past two hours we have seen inspiring кино, the liver бай.

510: Ну и maisy тут to do this, if you have chat on platform of choice.

511: Щека соу летс, Велком ли and get to know them a bit better we start with eric бой ви хэв ту Эрик Кола и start with eric бой соу Эрик такс, ген фо инсайд.

512: Drinking about a i инновейшнс эт майкрософт, майкрософт, рили трайс, демокра эй ай ворк.

513: ИНН тут now in the first global a i буткэмп, энд ту таузенд, эти хэв оф, the soul home for many people you are familiar face, but for the people joining a b part of the community.

514: To the first time.

515: Сенкью вери мач to get make people get to know you little bit better what was the first computer you touch?

516: First компьютер, май да и original айбиси Ван ту матч май ферст компьютер или в компьютер ok kool найс найс найс нет, катерина.

517: Мэри ноффа Велком и катерина сенкью соу матч фо юсфул толк эбаут ол зе скил ю нид зе Фил ай ай рили лот энд ай олсоу но скилл ай нид ту a evil.

518: I want to эф ю квест шорт квестин ту гет ту ноу ю b well what was the first a i project you have been инвол ИНН?

519: So сенкью вери мач энд сенкью хэвинг ми и my first project, microsoft and my project.

520: Everybody was фото экшели Воркин он и boat, which i консер лайк Вера проджект экзис из like the first that i was working on, but it was a чатбот солюшен.

521: Order order, development and the company.

522: Background майкрософт вау ай май к earth rise ни go to франческа, или like to talk how you bread all the items together and the machine learning.

523: Project the.

524: Torch.

525: You so much me today, so that i touch the university Туран анализ.

526: Building Эрик а welcome to the пенал.

527: At media and we had some great inside Фром оо Коли и about you need to know девелопер ин зис нью эйч Фай Велком ту the show, and we me est en

528: We have even for you, as well to know you a bit better what was the first game you played.

529: Wow can be a game i m my first electronic гейм мерай ввержен оф кьюберт, айс, а sometimes, тайле фо.

530: Go to my game okay, i dont know the game н.

531: Specific стриминг платформ в people гейминг он maybe you conan стриминг ok so.

532: Not to die, of course to talk about the future of a i knew да, a i is getting more and more and daily lives you see every с дду.

533: Better more кьюрет более солюшенс, веер ви у десижен эбаут лайф and words of a l systems. Айм супер эксайт ту *** Фром ю о, what you think about future импакт он a i n i.

534: But before и diving to the future, maybe have need to have good understanding of the state of a i right now maybe франческа, а can start with you can use the current state of a i what is possible, and what is not possible.

535: So i do.

536: Microsoft i have to say my.

537: So many адишинал профешинал за воркинг с with me like i work with нас машин инженер, а инженер девелопер продукт менеджер.

538: So what vi и v h e x of y to.

539: People dont.

540: Two other people and series all that theme about демократа инг иай на solutions and i аппликейшн вич из great ay идрин май.

541: Она.

542: All of disease is great like i think that we all i the moment of three were we not that so much potential in ai and the lot of биг тёк компании are working to рейтинг досту зетта опенинг.

543: I too many different people with

544: So i do to be c l u.

545: To be.

546: We need to кипе инвестинг, он

547: I. If you look at what is possible, нау висит море more people who do not have i still building the tool офкорс и to be вот экзакли билдинг.

548: Ту ту иф ю и to pick one project like this is really the best project.

549: Built at the moment вот project тут коммен майнс.

550: I my weekends, итс эбаут, имери коннекшн фор драк, Discovery энд ай вонт ту ту мэн the projects, like the only example of best i project.

551: But i want more to talk about the field i do and boston.

552: We do have a lot of bad company company to one specific аппликейшн Ван специфик проджект.

553: But i do глобал.

554: Two other.

555: Они so i do think it пробли Ван моо н а side to overcome эвери челленджи.

556: Dawn of more time eric Бо тут.

557: Я сказал радист.

558: I think so ей лайк лайк.

559: Francesco таки на discovery интрестинг аппликейшн её the place i in the large language models we just thing юное, джаст, экспло, ласт айс.

560: They continue to get more more powerful and there are you can do i think i really gonna be you know i amazing and you combine лэнгвич моторс на general вижн моторс дефьюз н синк лайк дали.

561: Verdun.

562: In the last now lets move turn in to the future air boy what do you think about future phi из gone to the world, as we know it in tennis?

563: You know i think someone we go, go, and i think that i see the.

564: Complete change the way we with computers, we it to do that time компьютер ассистента н. Систент бикам риал.

565: And so its a vin экзакли бат ю рили лайки камин квикли энд соу ай синк итс рили от we have we know the machine хьюман интерфейс райт нау.

566: It has свитч ту вайпинг он она морис, она build a b much more so because we have the power компьютинг, а will have the power.

567: А technology really so, i think its be. A i really feel like you know we keep the y.

568: Ту ду.

569: Going to the specific бизнес.

570: Нет.

571: Wb эту оф компьютер.

572: What is it like, for example?

573: We train your fighter free, мотал тернинг энерджи, мотал энд виде.

574: Нима мегатрон, он microsoft power bi, ne, Ван хандред, инфинити воркинг, тайл тугезер энд и today you design for н. Троллинг.

575: Impossible today we say the future the well to us very promising сайдинг синк эбаут энд тач эбаут, её ИНН и session is on full челлендж соу.

576: The capital of the potential is this инок степ со лайк экзампл да фик матч.

577: Just инстанс систем the cluster i think this скилл клауд скил, зис зис вери вери ла эспен мени мени мени инстанс ноуд о work туг.

578: And gpu вич сигнификат её new трансформ, эту will take the sample ну?

579: Супер лайк архитектор ту ту скилл оо по out, the the tool.

580: Time and cost to find to the model for specific та and also life of this generation the keeping to make the systems in more кейпел лайк хау ду он the.

581: Large clusters с lost you set me на impossible even saw a good way to be thinking about the future of of

582: To this.

583: Phenomenal н. And so, i think we do see that the.

584: Don't know н окей и projects from different perspectives from different companies техникал энгл энд бизнес.

585: I work in two thousand ten Феди ту.

586: Thankyou very much for this question with от of my perspective, on my experience is that in the beginning токин эбаут ресерч.

587: Start talking about products райт и фокусинг он the technology ви фокусин он the products that we switch to solutions со вино и products in two different солюшенс н старте минус n позишн.

588: Now we moving to редизайн индастрис, ну и moving to редизайн индустрию технолоджис энд айм абсолютли н. The like we be talking about.

589: Technologies be talking about холистик солюшенс энд фу редизайн оф the industry лайк, нью ту the industry and i can not say экзакли хау мэни ирс.

590: Even before we в predict that ai will be there all би БИК in time and and with this technology ввод виз зис лайк компании адапти технолоджи из movin forward.

591: We have people we have академия ви хэв зе комьюнити ви хэв экшели и there of this technology then of these solutions, and the way they they accept the way they think about it the way they think about this technology.

592: About this industry редизайн about these solutions, and i believe that the truth гроуд оф эйай Велком, вен ит код in education, then it инкорпорейтед ин the community when were talking about a i open data when we're talking.

593: Talking привесли эбаут эй i been short кросс организейшен, а кросс академия робин органай ту токин, эбаут эназер токин.

594: About of

595: Great power comes great responsibility хау ду ви кип с how do we keep о future self say from a i making mistakes and doing the opposite of what, we intend to do франческо.

596: Kind of н о р тотс оф хау ду ю мейкер, ор моделс, афёр энд трансперент.

597: Ай ай ай май тудей, ай.

598: My organization to фо принцип майкрософта майкрософт принципа бинни.

599: Have you have to look a damn трай, ту, ковёр ич оф, Дёма бат мост, импотенти, её should be like to you and team to include as part of a machine сайкл.

600: To cover the principle, if not the principle оо just to give you some like a example for i.

601: U two tattoo you very nice.

602: Why your model is producing специфика резаль, ви колизее, глобал левел энд the local level мининг зет ю кэн гет из over you very clear understanding of y модель из продюсинг специфика резал.

603: Model левее, левее от.

604: Тут.

605: Level of my model and ли специфики поп.

606: Just of example, i try to say из always try to do to do or to en solutions, and или to be part of your development cycle.

607: Сенкью вери мач Бо майкрософт. Ю мейк.

608: Everything релист из all responsible.

609: So we think at about how to develop more so much we release the practice with you in developing a new we do so lets think through the.

610: Might impact пипл н the way we, но нет my или me.

611: The tools we need в ui н. Н. Организейшн.

612: About your products you wanna use voice you have to have that we do on the really make that that we have the.

613: Technologies, we have to match.

614: The public.

615: The way you they really understanding глобал соу Катунин.

616: Окей, Екатерина.

617: For me.

618: About thinking in this area, we should be talking about a horse, so this from the.

619: So much we to wrap up, but сенкью оо фо и and the will to set with us, and we are really looking for to the next ten years in a i сенкью соу мач энд олсоу сенкью фо её сешенс.

620: And very good year of the day right.

621: And it will bring yours to a last session will be gone фо копл оф секондс энд and you will камбэк с session.

622: Тоже.

623: Франческа.

624: Hey everyone, хай хай ру how you doing i do you are good im good to have you today ласт бат нот лист офкорс н. P. And self to the public.

625: You what you do? And what you do it microsoft хай эвриван май нейм из рики Кубу n im a cloud act майкрософт энд ай.

626: Ok you going to talk about in the fence and of айс.

627: Go more so if you ready in the president.

628: Good i hope to the good and and to your кино на супер.

629: Platform is your lies okay, so me im sher май дестоп и me few minutes.

630: Май.

631: My, yes, yes, we can see.

632: Before i could so ok is good way to.

633: To start session бетт мами невеей, ту the very top со и fumo.

634: One у heaven фо ми.

635: Not yours not ok give ей get to the beginning my слайд ке рок and ro.

636: Амосфер амосфер н но i like you see the slide, апп рефреш, бифо ай ви кэн си ви кен и ok so.

637: So in the such im gonna talk about how we девелоперс, кен импрув зе фернесс н reliability of ai солюшенс ви.

638: Train and туфел.

639: So.

640: So one the things very эксайд эбаут и из а из эвриве иис портал and cain a everything we do.

641: Мост аппликейшен Олмос эври аппликейшен из enya, виз э i on top that Олмос он викли бейсес ви кастелли, хир зис ньюс.

642: Slice хайлайтинг, консернс оф e, y, eres, вир ит из just or miss us, so with this comes with love сосайти.

643: Siedle, expectations, the expectations that society has из кастелли, ИНН Крисин энд one, or the questions or is the truth, very но и solutions the next thing.

644: Окей.

645: If the solutions, they have the функционал и the also компании девелопинг и solutions to they have best интрес.

646: So there are some other things that we каслили хир ин зе ньюс чаттер вен и comes to ai соу.

647: Wanna see things that microsoft is doing is happy энейбл при лайк, да и developers, and организейшен.

648: How that can develop the l systems or солюшенс мор responsibly to make the more responsible so сама the areas that.

649: Из риск so like адреси оо the areas or Сесин зе ирис вор the negative in parks there maybe coming from a ai мото оо.

650: Heavy that really understand im so, so to how часто и this coming to see we have to explain.

651: Y motor село оо би эйбл, ту интерпрет, её by of the motor and lastly с трест алара пипл.

652: May think okay i create a мотол пипл Юзин ит бат овер тайм ви хэв ту синк эбаут зе хьюман аспект оо it is harm for two people is it релайбл.

653: Is the safe? Да, order so making sure. Зосор мёт энд олсоу Вене коме трёс из олсоу зе вей, пипл, пресид мейби.

654: Организейшен э. I solution, so you may be doing well to have like ai солушен за have negative effects ансиса энд.

655: Can Толи рон бизнес о организейшен репутейшн соу зетс в microsoft is keeping an may to help developers and companies би эбл ту.

656: Take those in to the forefront of everything завер доинг со the different ways майкрософ из пени, меки, Латов, инвестмент энд.

657: With this responsible и i principles as we work on this new эволюшен оф, ai how can we make и fishing, and productive but.

658: How can we микшер ин the anto and process that we were training and developing зис и solutions, хау ду ви. Мекер, зе Бифер, зе релайбл, энн сейф.

659: About privacy that has healing прайвеси н. Секьюрити н. The you have мото хау, инклусив из it to different.

660: Group or different демографик, её v to die on penny the о, so. This таки air that microsoft is really фо.

661: Committed in to helping девелоперс энд организейшен, библ ту продьюс и l systems are more респос.

662: So i know a la you guys maybe one why are we get the principles, but if матиз акт y ud ви рилли кер?

663: Been doing business for war so Ван оо the investment and комменент из эраунд эффекс энд билдинг солюшенс респос соу эффекс н респос ли i.

664: And when you think of furnace reliability сети прайвеси н. Клюжин, сама the effects юскейс зет кам ин зис эрия.

665: Things like this like that covers of the impact of providing апеть et so you need to ask yourself квэшн зе.

666: I have is it лимити ор динай аксис ор сервис ор из эксклюзи Эссен групп затс Ван эрия зен.

667: Risk of the a solution, провай imposing физикал ор psychological хард to people out there, then also кастелли, её v sync.

668: Where айс она b uses окей, вот the trees to him right that потенциал a system оо слуш кен импос ден зе Азер эрия.

669: Из экономили э трансперенси соу эс мою i know i when you have a ai мотол итс э блэкбоу итс вери харт ту.

670: This that there are luis гивин хаузе, лутс дурайд, Бо он the import that i was giving соу wanna the areas из трансперенси.

671: Be able to explain, i just explain why. Аматол бихейв зе вей де дед bad now we have Алатов индустрии.

672: Have регулейшн вер y have to be able to provide.

673: Вот ко пруф эксплорейшен адде эм би комплаентности. Налком зе вей.

674: Predicted оо рекомендед something the way it are recommended соу летс тэйк зе финеш сервисис индустрии фо инстанс вен практишно бизнесес.

675: Banks are long that that have to be able to explain why lone vs гивен ту экс персон версии one person.

676: Another so been able to provide this трансперенси из import, бен коммуникейшен, соу коммуникейшен из not just been able to explain how you модел.

677: Behave bad you should be able to x way or these clothes, when y and how you want about buildings and deploy, мотал энд эназер Вэй.

678: Is also to be for right in to disclose рис в the model Дина пооформ оптимал ту зе энью оо.

679: The public that the last эрия из the ability for developers о Деде, сайте to be able to valley and the bad model and монету моделс оверт.

680: The work very closely with стейк холдерс интернс оф Мейкин, десишн, импаер, десишн бессон вот model is done then lastly.

681: Это microsoft, ви Касли, лук, э Вейс, ту мейк, а official intelligence риал ту бизнесе оо девелоперс, и by экспеди он the техно.

682: А technology and also with open i platform.

683: So as you wondering what is this to you with the different response, i вот из и may to you so.

684: Из microsoft develop лаффа тулс энд олсо эфье ИНН а a machine tools in a ai services to энейбл.

685: Developers, венде билдин, трейни, машине, солюшенс, ту и ту the, and also the quicker the tools are to do how can they do.

686: Quicker and and more fish. They were also be able to deploy респонсибл и then also энейбл дёсен, мейкерс, соу, провайдинг зе.

687: Experience for them to understand the metal also to make the sessions бессон зе предикшен, фастер, виз мор, конфиденс, бессон, зе холистик, информейшен зет.

688: The eye solution is able to produce the last ли импу пиплс reception and race for the ai system other building out there so.

689: C. Developer. Да, saints where the traditional way going about a solution и hey you go through a built вот.

690: Mata ор регреш тай вьюс кейс ю бил зе матол её how do i die to figure out how effective it is so lets say констанс ай сей хей зис матол из.

691: Найти фри процент экрит все the question is there is not the найти фри процент экрес из a fur из и Клусов хау ду ви.

692: About меринг за because love of way we go about меджери, а Алёна бессон калькулейшнз, само the human аспект, а harder to.

693: Desire and to be able to really дебаг энд си the руси и saw an example the сей спич ту текст мото.

694: In the activate ин зе толеранс оф. The transcription мей би дифферент фо, её докторс оферс, версис Мейкин, транскрипшн фор лесей.

695: So, how do you measure? How are so do different words that we need to take in to consideration зен зен. И вот.

696: Black bugs because а моторс оо блакбастер импорт апорт ха do we go about эксплейн хау зе а solution is going about and making.

697: So thus always её челлендж соу.

698: As we think about this челлендже, ту мейк и more really think of summer the gap that we turn to have эту vk мотол зе лимитед калькулейшнз интернс оф.

699: The performance metrics of the module how would you be able to look a future эр дистрибьюшен, соу, зис, бейсики, мисс z. In the areas that.

700: Из филин. Вот фичерс contributing to that.

701: In most cases, we dont know then how can we комппер Ван ход версии эназер бикоз, мото мейби, perform perfectly and Ван групп групп пипл н ю.

702: Expose to a certain группа пипл за then the performance рили и pour so how do we go about экспози за the sensitivity the features?

703: Features can we эссес ту эвелет фернесс соу, ай юз экзампл оф элон эпруве, соу иф элон из bin.

704: Molly for miles the фими зен окей хау ду ви а going and фигура окей ворс эгап зен эксплейне интерпел зет ис вёл со.

705: If you a doctor, you use l systems to help you make a данное the question ей you added. The key features that led you to.

706: Maybe элмент с another зен десишн мейкинг Вон the things about a is not just.

707: Saints or ai девелоперс ви хэв ту олсоу брингин зе бизнес анализ in the стейк олдерс ин the picture so when мато микс предикшен ви хэв ту синк оф вот, а that can фактур.

708: So back to this case of the say long эпрувл иф ю дунай, элон ту самбади, ю. Шут энд зей ас y k, y, was alone деклайн ю кэн сей.

709: Вот the a solution to me to деклайн, и know the good was that we need to turn to consideration из кашел, окей. Вот, а the future.

710: We can alter, иное to change the alpha so this that you can tell there and use the hey. If you increase ю селери бай экс о iv you increase your.

711: Кредит рейтинг бай экс поинтс ю шуд би эбл ту зе оо аппрув он so that shouldnt be any биг.

712: On the user said then also making рекомендейшен соу десишн мейкерс би ту тексте бэк н терика квашена.

713: Окей, вот when, if we knew, да, вот by the effect.

714: When the building a how can we be responsible so one thing that microsoft has really инвестер, а time is.

715: Open source tools i know франческо меншен самади ферлен интерпет эм элсис икан эм экс Тула канает дай.

716: So many to sell beer that the microsoft research team has been working closely with организейшен ту би эйбл, ту бринг зис холистик, вот ко.

717: Way of empire девелоперс ту би эйбл ту the bag end game insight to help them by all to медикейт, ирис зет зей куд би апп ин ту зе а solution and.

718: Models so lets take a look at вот microsoft has done so in build back and meet microsoft build v a нелс.

719: The Аджер машин лени респонсибл и i дашвуд, энд зис ис вери юсфул ту бикоз ин the real world, if you have your мотол инста хэвин мотупа.

720: Screeps ту дебаг оо you some this open source to microsoft has built a dash порт виз оо зис технолоджис inn the backend for.

721: Stop up place for developers and none the адже машин лени the anto and solution for the home machine лени лайф сайклс и provide you.

722: To be оппотьюнити ту би эбл ту эдена с so doing Нелис фигера ви in your matter where could be c олссоне?

723: How do we figure out where was your module Фернат зен вас ю дефай за how do we start war эксплоринг хау ду ви старт дай носинг.

724: So doing мадо интерпретэйшн дуинг как lucy and also дейта эксплорейшен де эббис оо дисперсии дэта энд the next thing how do we go about медикейт.

725: So if due ввиду so ill give you an idea i wanna go to each section of the dash.

726: So the very first things н бейсики ай джаст капит шап апп зе кис зетта по when you lied in machine Лукс.

727: More pretty and two and each section more easy to understand, so lets say you have a motel и apple to show you н 3 were u s.

728: Counter so that верфест 3 like the dark red area like okay this areas, where most of your coming from is able to show you хитмэп соу ю can dive deeper in to.

729: Features and to be able to see ok which groups of data is the air coming from then сама to how we have future импортс.

730: Good thing that a null is also дасис и give you hold дистрибьюшн оф окей, зис оо the key эрис за Казин, фьючерс зе а Казин.

731: And you mate so thats the very end имидж.

732: Then the next thing have мотовею соу номер традишнл вей в enter of a performance metrics, ей сей confusion matrix?

733: Or looking at the ми у square or a a square matrix the good thing is we still have дос?

734: Good кип, ей the good thing we can see how i am Ван на and avenge от и go a step deep you can create different.

735: Sub groups and be able to do коммерс аналисис оф верю, мотел из перформинг её and areas where is having челлендж?

736: So so the types of information that i gives an all this heat map. We also show you earth that your model is struggling нас из data exploration соу.

737: Exploration шоу you to disperse and your data you can also компир эксон вай аксис энд си ту баг хау, а сен фьючерс, impacting Азер фьючерс, энд ю кэн си эри.

738: The baby, you деда сет из over, represented in a future оо андер represented in назер фьючер соу ту гоу хэд энд гоу бэк ту зе дрои.

739: Чейнджер, дейзе, сет фичер, импортс из вери импортент соу он холистик левел, сон глобал левел эс ю трайн ту Фигер аут окей, вот the импортн фьючерс не ту.

740: Lean to my model продик ю кэн толли юз Давор энд и show you are the words that импортент фьючерс а driving р моторс, продик энд ю кэн тогл.

741: On the individual level and look at the specific, individual for the use case that you, матос трай, ту предикт, зис вор. The key factors that let to the prediction фо зис индивидуал фо зе.

742: Unique setting зен ласт ли we have ка феел соу и show you how you dead из дисперс би он the предикшене.

743: In those are you can click вас like look at individual индивидуал даёт ей ok money how like ли?

744: Employee to leave a company that продекшен во the words this individual is more this продекшен зет, зис, индивидуал, ви live, the company, соу вот эдишенл.

745: Future and k. Побили зис в give us a и making likes вот фьючерс дду v need to alter to make the employee стей.

746: So with this one you give you my example, i select ok give me тенден, альтернатив алтере ай кен, потении, мейк фо зис индивидуал ту стей соу, зоо зе пауэр.

747: Unlocking её ai матол ту би эбл ту мейк десишн энд ту ли understand how well её матос пефор ми энд энеси и also a good way to also.

748: Because they say for long предикшн. Тепсене, ай кам ай а гивми оо the different кофакс зет иф а лонес деспут.

749: For this individual вот can they do to i change, i get a prove and one that саджесте из if the саджесте лайк окей биком эфим зен.

750: You long би пру оо the earth you can fight окей би би корректли соу.

751: Tu n. Вот microsoft с бейсики, да and the machine learning is инкор эврифинг за us to do билдинг моделс ин зе.

752: Машин ленин live cycle from bringing the data, тренинг, the data, деплоинг the data in corporate оо the tools for you to be able to дебаггер мото.

753: Ship it out, and also the security i have so open source ту ту лайк смарт нойс оо канфит ту хелп ю for the security part because you dealing with data back and work.

754: So how to you master деда фо пипл прай айс and what not. And also контроллинг лайк ю инвентори соу Лали ту and i.

755: Лайк ту and by the cult бай брэд смит, the president and chief legal officer майкрософт энд бейсики ин the cult, i like is when your technology changes?

756: World Берр ю. Бер респонсибл ту хелп, эндресс, её world, you have help, крейди, соу иф ю. Хелп, create, мат зетс, harmful to society?

757: Ю. Особенно live with the cons of that technology за you belt соу ту, and with this very юсфи ресурсес, иф ю вонт ту learn about what my.

758: Doing in the area респонсибл и i can visit икей с smash a i, and if you want to get a tutorial хэндс, он туториал, а can wait to get the hand.

759: Theory how to building деплой мотол энд олсо юз респонсибл а дашборд виза ку фьючерс за меншен ю can visit the second link for.

760: And two and two theory сенкью.

761: У very much for the inside фо презентейшен хау ви нид ту и we need to think about when we want to be responsible, а model of that many некст проджект.

762: Сенкью Гайс.

763: So bring this to the end of day one we had great number of кино спикерс ви хэв a panel дискашен лукинг фо ту ту морроу дей фу виз комью.

764: Speakers Фром ол оф зе ворлдс в going to шер the technical expertise дер айдис эбаут проджект дон мени найти look to tomorrow we starting о next day to.

765: Nine hours so by six am централ европин тайм ю го the web site you will also sit or тайминг энд юр таймзон?

766: We are go to do so you.

767: Tomorrow i hope you компит тумороу а тут on the website чек вот литрес фо ю ту си.

768: Into the chat.

769: Тоже.

770: Паста.