KUNSTIG INTELLIGENS KOMMUNAL GAME CHANGER ELLER BARE BUZZ?

Relaterede dokumenter
TEMA: Machine Learning

Tech-tarium 2.0. Den 19. juni 2019 i Valencia

FORSTÅ FREMTIDEN? 28. november, Anders Kofod-Petersen Vicedirektør, Alexandra Instituttet Professor, NTNU

Teknologiradar. KLs projekt Automatisering af manuelle processer. November 2017

AI is not ROBOTS

Kunstig intelligens. Thomas Bolander, Lektor, DTU Compute. Siri-kommissionen, 17. august Thomas Bolander, Siri-kommissionen, 17/8-16 p.

Deep Learning og Computer Vision. C h r i s H o l m b e r g B a h n s e n

Skræddersyet A.I. Virtual Expert Platform

Stock Screening. Kunstig Intelligens og dets indtog i den finansielle sektor. v/kurt Kara Porteføljemanager FMS04

Erfaringer fra Aalborg Kommunes Lønkontor

Din næste kollega er måske en robot

1)FÆLLESSKAB 4)MENING 2)AKTIV 3)FORNYELSE HVAD DRØMTE DU OM AT BLIVE DA DU VAR BARN? BEVÆGELSE BLIVER ENDNU VIGTIGERE!

Matematikken i kunstig intelligens: Socialt intelligente robotter

Er der grænser for digitalisering?

Digital Transformation Hvad kan universiteter og innovationsnetværk bidrage med? Kim Guldstrand Larsen (AAU InfinIT)

Computational Empowerment: at fremme åndsfrihed og medborgerskab i en algoritme-centreret verden

Hvordan kan en computer. DEEP LEARNING et gennembrud inden for kunstig intelligens

DFM netværks Årskonference dage med intensiv FM

Deep Learning. Muligheder og faldgruber. Glenn Gunner Brink Nielsen, Teknologisk Institut

Program. Kommunernes Digitaliseringstræf 2019

Dansk Center for Klinisk AI. Centerchefer Claus Duedal Pedersen, Mette Maria Skjøth, PhD (Esmaeil S. Nadimi, Professor, SDU)

Automatisering af manuelle processer Dybdescreeningworkshop Slides til workshop 1 Oktober 2017

Kommissorium for Dataetisk Råd 30. januar 2019

1)FÆLLESSKAB 4)MENING 2)AKTIV 3)FORNYELSE

CIVILINGENIØR, CAND. POLYT. I ROBOTTEKNOLOGI Master of Science in Robot Systems Engineering

HER ER FORLØBET, DER ACCELERERER DINE DIGITALE FORRETNINGSMODELLER OG GIVER VÆKST PÅ BUNDLINJEN

Nye teknologier til automatisering af processer og service

Den digitale virkelighed

De svære problemer i kunstig intelligens

Notat. Testrapport - metode. Deep learning algoritme i billeddannende måleudstyr til måle- og klassificeringsanvendelser

Agenda De virtuelle assistenter er på vej - er de en del af din strategi? Introduktion Kunstig intelligens i gamle dage - og nu

Bedre Sundhed med Kunstig Intelligens? ATV hvidbog. 29. Maj 2019

Forstå de vigtige tech-trends. Forstå de vigtige teknologier og tendenser

Den Digitale Transformation Hans Peter Lybæk, CIO, Redmark

Event: Digital Transformation og Forandring

Nye teknologier - kunstig intelligens i det offentlige

Fremtidens Facility Management er datadrevet!

Om InfinIT

Hvordan ser fremtiden ud for byggebranchen? Vision og nye teknologier. Thomas Juul Andersen, Teknologisk Institut, Taastrup 31.

SDCC SPOT FREMTIDEN TRÆN NU! HVORFOR HVORDAN HVORNÅR HVAD STIFTENDE PARTNER, FUTURE NAVIGATOR, LISELOTTE LYNGSØ

PROGRAM SPOT FREMTIDEN OG TRÆN SAMMEN HVORFOR HVORNÅR HVORDAN HVAD STIFTENDE PARTNER, FUTURE NAVIGATOR, LISELOTTE LYNGSØ Hvorfor fremtid?

KOMMUNERNES TEKNOLOGISPRING

STØTTESYSTEMET KLASSIFIKATION

Gevinstrealisering med data-baseret, samskabt og forandringsparat digitalisering

KL DIGITALISERINGTRÆF LEDELSE AF DIGITALISERING I KOMMUNER SENIOR DIREKTØR ERIK MØBERG,

PARTNER, FUTURE NAVIGATOR, LISELOTTE LYNGSØ

INTERNETDAGEN OG DANSK IGF 2019 TAK FOR I ÅR!

Fremtidens Danmark. Teknologisk Institut, Center for Arbejdsliv - Projektchef Birgit Lübker

Fødevarebranchen ruster sig til digitaliseringen

Kunstig intelligens i sagsbehandling?

Indledning. Derfor er Ankestyrelsens ambition for den kommende femårige periode:

Dagens tema. Kompetencemæssigt begiver vi os ud i de teknologiske forventninger fra Cloud computing til Robotteknologi og programmering

Ingeniørernes kompetencer og læring- et kig ud

Erhvervsminister Brian Mikkelsen

PROGRAM SPOT FREMTIDENS DANA OG PLANLÆG NU HVORFOR HVORNÅR HVORDAN HVAD DIREKTØR, PARTNER, FUTURE NAVIGATOR, LISELOTTE LYNGSØ

CIVILINGENIØR, CAND. POLYT. I ROBOTTEKNOLOGI Master of Science in Robot System Engineering

Kun få virksomheder anvender mange nye digitale teknologier

DIGITAL TRANSFORMATION

BACHELOR I DATA SCIENCE IT-UNIVERSITETET I KØBENHAVN

KOLLEKTIV VIDEN OG DIGITAL DATADREVET INDDRAGELSE I DET OFFENTLIGE

MedTech Innovation!Center. Kick"off møde!18!november!2008 v.!trine!winterø

Applied AI Academy 2019

HVAD DRØMTE DU OM AT BLIVE DA DU VAR BARN? NYE FORMER FOR FAGLIGUDVIKLING. PÅ FORKANT MED FREMTIDEN Strategisk trendspotting

PROGRAM SPOT FREMTIDEN OG TRÆN SAMMEN HVORFOR HVORNÅR HVORDAN HVAD STIFTENDE PARTNER, FUTURE NAVIGATOR, LISELOTTE LYNGSØ Hvorfor fremtid?

BRAIN+, kognitionstræning og spil Om hjernetræning nu og i fremtiden

NY TEKNOLOGI OG KOMMUNAL VELFÆRD

Industrialisering Hvad betyder det for din virksomhed?

FOKUS PÅ PRAKTISKE ERFARINGER

DEN KUNSTIGE FREMTID PERSPEKTIV 2016 Q3

Datalogistudiet. Rolf Fagerberg. Institut for Matematik og Datalogi Syddansk Universitet. Studiestart, 1. september 2014

Godkendelse af ny uddannelse. Godkendelse af ny bacheloruddannelse i teknisk videnskab (kunstig intelligens og data) Afgørelsesbrev

Begynderens Guide Til Chatbots

Management Information System, MIS

9.45 Syv år fra nu: Hvad vil dine kunder have i 2025? Jesper Bo Jensen, ph.d. Fremtidsforsker FremForsk Center for Fremtidsforskning

DIGITALISERING. Aktuelle indsatser på AU og i Økonomi og Bygninger AARHUS NIELS JØRGEN RASMUSSEN UNIVERSITET 24. JANUAR 2018 VICEDIREKTØR

KONFERENCE D. 30. OKTOBER 2019 ARKEN, KØBENHAVN. Digitale forretningsløsninger 2019 Processer og teknologier, der øger bundlinjen

Program. Fremskrivning Disruption

Hvad kræver industrirevolutionen 4.0 af ledelsen? V. Henrik Kolind, formand for Kommunaldirektørforeningen & Kommunaldirektør i Roskilde Kommune

Disruptionrådet Disruption, teknologisk udvikling og arbejdsmarkedet Kontorchef Lasse Bank Analyseenheden - Beskæftigelsesministeriet

Disruption by Deloitte 4 intense videnssessioner om den digitale revolution. Side 1

Hvor langt er vi i revolutionen? Anne-Lise Høg Lejre, Direktør for Produktion, Teknologisk Institut

Digitaliseringens konsekvenser for samfundet og offentligt ansatte GL s Uddannelseskonference Den 8. marts 2017

Brug af kunstig intelligens i

Det Digitale Mindset? Industri 4.0: Møde 1 Parathed, Potentialer og Udbytte

What s Hot 2018 Survey

NUKISSIORFIIT - DIGITALISERINGSSEMINAR

PROGRAM SPOT FREMTIDEN OG TRÆN SAMMEN HVORFOR HVORNÅR HVORDAN HVAD STIFTENDE PARTNER, FUTURE NAVIGATOR, LISELOTTE LYNGSØ Hvorfor fremtid?

Bilag 4. Diskussionsoplæg: Dataetik

Industri i Danmark de kommende 100 år. Jesper Bo Jensen, ph.d., fremtidsforsker Fremforsk, Center for Fremtidsforskning

Digitaliseringsstrategi

Den digitale vej til innovation og værdiskabelse

Grundlaget for digital transformation: Hastighed og Fleksibilitet

M o r ten Dah l g aar d Vi d en samar b ejd s ch e f. Aal b o r g Un i ver si tet

TENDENSER, UDFORDRINGER OG MULIGHEDER FREMTIDENS RÅDGIVERE DI RÅDGIVERNES DAG OKTOBER Martin Søegaard Managing Partner at Deloitte Consulting

BILAG 3. AUTOMATISERET POSTSORTERING

Den datadrevne fabrik sådan høster du potentialet ved digitalisering og automation

Møde med Holger Christiansen 06/10/14

Kan du forudse din efterspørgsel?

CHATBOTS! DM Ditte Wolff-Jacobsen

Indeklimasimulering skal tilpasses designpraksis ikke omvendt. Pil Brix Purup

Transkript:

KUNSTIG INTELLIGENS KOMMUNAL GAME CHANGER ELLER BARE BUZZ? v. Tim Daniel Hansen Managing Partner & Co-Founder Digitaliseringsmessen d. 27. september 2018

På vippen til et paradigmeskifte 2

KL S TEKNOLOGISPRING SÆTTER ET HØJT AMBITIONSNIVEAU Kunstig intelligens, big data og robotter Kunstig intelligens og software-robotter er de mest oplagte teknologier for kommunerne at innovere og udvikle omkring. Det gælder på tværs af de kommunale områder: RPA på administrationsområdet, læringsbots i undervisning, styrket datadrevet involvering i lokaldemokratiet, analyser på miljø og teknik, matching af kompetencer i jobcentrene samt forebyggelse og forudsigelighed i social og sundhed. og sundhed 3

MEN HVAD ER MACHINE LEARNING EGENTLIG? 4

THE BIRTH OF AI THE DARTHMOUTH WORKSHOP 1956 We propose that a 2 month, 10 man study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in Hanover, New Hampshire. Proposal, September 2, 1955 5

Kunstig Intelligens tidlig AI vækker begejstring. I 70 erne forskes kraftigt, men resultater udebliver Machine Learning nye metoder blomstrer op, men det bliver aldrig en kommerciel succes Deep Learning data og regnekraft skaber kommercielt gennembrud 6

AI HANDLER OM AT LÆRE AT GENKENDE MØNSTRE 7

THE BRAIN 100 milliarder neuroner X 1.000 synapser = 100 billoner synapser 8

MACHINE LEARNING ER TYPISK BASERET PÅ SIMPLIFICEREDE =(KUNSTIGE) NEURALE NETVÆRK Input Output Input Layer Hidden Layer Hidden Layer Output Layer 9

DET KUNSTIGE NEURALE NETVÆRK KAN FX BRUGES TIL AT GENKENDE BILLEDER Input Output 1 Cat 0? Input pixels Input Layer Hidden Layer Hidden Layer Output Layer 10

AI ER OVERALT I DAG 11

KAN JEG SÅ BARE SMIDE ALGORITMEN I INDKØBSVOGNEN? 12

MACHINE LEARNING ER ET PARADIGMESKIFTE TRADITIONEL PROGRAMMERING MACHINE LEARNING Data Program Output Data Output Program MACHINE LEARNING giver computere evnen til at lære, uden at vi programmerer dem eksplicit til det Arthur Samuel 1959 13

TRE OVERORDNEDE ANVENDELSESOMRÅDER Dataanalyse Avanceret analyse af data med fokus på trends, forudsigelser, segmentering, klassifikation mv. NLP Natural Language Processing dvs. forståelse af naturligt sprog, indhold og mening i lyd og tekst Vision Computer vision med fokus på klassifikation og opmærkning af digitale billeder og video 14

VI KOMMER TIL AT ANVENDE AI I ALLE VORES VÆRDIKÆDER, FORDI VORES VELFÆRDSMODEL ER BASERET PÅ VÆKST OG PRODUKTIVITET AI is blind to the color of your collar Jerry Kaplan 15

AI ER I DRIFT I KOMMUNERNE I DAG OG ALLE DE STORE LEVERANDØRER ER I GANG MED AT UDVIKLE AI I DERES FAGSYSTEMER, SÅ DET ER IKKE LÆNGERE BUZZ SPØRGSMÅLET ER, OM VI ER KLAR TIL AT ÆNDRE PÅ VORES VANETÆNKNING OG OMDEFINERE MEDARBEJDERNES KERNEOPGAVER 16

TEKNOLOGIEN BLIVER EN GAME CHANGER, HVIS VI GIVER DEN LOV OG GENTÆNKER VORES VELFÆRDSSYSTEM AI-FIRST 17

MØNSTRE SOM PÅVIRKER DEN KOMMUNALE ØKONOMI Hvor får vi størst succes med opkrævningerne? Hvordan håndteres fakturaer og og bogføring Hvilke borgere har risiko for langtidsledighed Hvordan udvikler det kommunale budget sig? Er der tale om svindel med sociale ydelser? 18

DER ER NOGLE ASPEKTER VI SKAL HÅNDTERE MACHINE LEARNING KRÆVER DATA MANGE DATA! DATA SCIENTISTS BLIVER EN MANGELVARE Dilemma: Skal vi fx lade de dårlige betalere slippe? GODE ALGORITMER KRÆVER DATA PÅ TVÆRS VI SKAL HÅNDTERE JURA, ETIK OG UNDGÅ BIAS 19

KOMMUNALE STRATEGIER FOR AT KOMME I GANG 1 SOLO 2 FÆLLES 3 LEVERANDØR De store kommuner opbygger egne data science kompetencecentre eller indkøber konsulenthuse specialiseret i Data Science til at drive arbejdet Fælleskommunalt og fællesoffentlig samarbejde på fagområder med potentiale for datadrevne processer Fagsystemleverandører leverer Machine Learning som en del af deres system. Her er det afgørende, at kommunerne får sat deres præg på arkitektur og rettigheder til de udviklede algoritmer 20

TAK FOR I DAG! Fang mig på LinkedIN, hvis du vil have en snak om AI Eller på tim@droidsagency.com / tlf. 42366614 21