In my previous post on AI engineering I defined the concepts involved in this new discipline and explained that with the current state of the practice, AI engineers could also be named machine learning (ML) engineers. In this post I would like to 1) define our view on the profession of applied AI engineer and 2) present the toolbox of an AI engineer with tools, methods and techniques to defy the challenges AI engineers typically face. I end this post with a short overview of related work and future directions. Attached to it is an extensive list of references and additional reading material.
LINK
poster voor de EuSoMII Annual Meeting in Pisa, Italië in oktober 2023. PURPOSE & LEARNING OBJECTIVE Artificial Intelligence (AI) technologies are gaining popularity for their ability to autonomously perform tasks and mimic human reasoning [1, 2]. Especially within the medical industry, the implementation of AI solutions has seen an increasing pace [3]. However, the field of radiology is not yet transformed with the promised value of AI, as knowledge on the effective use and implementation of AI is falling behind due to a number of causes: 1) Reactive/passive modes of learning are dominant 2) Existing developments are fragmented 3) Lack of expertise and differing perspectives 4) Lack of effective learning space Learning communities can help overcome these problems and address the complexities that come with human-technology configurations [4]. As the impact of a technology is dependent on its social management and implementation processes [5], our research question then becomes: How do we design, configure, and manage a Learning Community to maximize the impact of AI solutions in medicine?
DOCUMENT
In de afgelopen jaren spelen toepassingen van kunstmatige intelligentie (artificiële intelligentie, AI) een steeds prominentere rol bij werk, er wordt zelfs gesproken dat AI menselijke arbeidstaken geheel kan overnemen. De bestaande overzichten van gebruikte AI-tools zijn vaak ingedeeld in categorieën van AI-technologie, de techniek die in het AI-systeem zit. Echter om de AI-impact op de werkvloer te kunnen duiden is ander taalgebruik nodig, dat uitgaat van de werktaak en niet van de AI-techniek. In dit artikel wordt een methodiek uitgewerkt om de rol van AI te duiden, een AI-impactscan in de taal van werktaken, samen met de professionals die deze werktaken (gaan) uitvoeren. De methodiek bestaat uit drie onderdelen: inspiratie, co-creatie om voorbeelden te vinden en impact assessment. Dit resulteert in een overzicht van AI-toepassingen in een specifieke sector of bedrijf. Deze voorbeelden worden ook ingedeeld in toepassingen die al gemeengoed zijn, toepassingen waarmee wordt geëxperimenteerd of toepassingen die in de toekomst van waarde zouden kunnen zijn. Ook het niveau van de impact (hoog, middel, laag) op de werktaak wordt bepaald. Met dit overzicht kan een organisatie aan de slag om met AI-tools een verantwoorde meerwaarde te leveren aan het bedrijfsproces. Door de impactscan met de werknemers uit te voeren, ontstaat daarbij een bewustzijn over wat AI kan bieden in hun eigen takenpakket en het bedrijfsproces. Zo worden AI-systemen realistischer en beter begrepen op de meerwaarde en de beperkingen.
DOCUMENT
MUSE supports the CIVITAS Community to increase its impact on urban mobility policy making and advance it to a higher level of knowledge, exchange, and sustainability.As the current Coordination and Support Action for the CIVITAS Initiative, MUSE primarily engages in support activities to boost the impact of CIVITAS Community activities on sustainable urban mobility policy. Its main objectives are to:- Act as a destination for knowledge developed by the CIVITAS Community over the past twenty years.- Expand and strengthen relationships between cities and stakeholders at all levels.- Support the enrichment of the wider urban mobility community by providing learning opportunities.Through these goals, the CIVITAS Initiative strives to support the mobility and transport goals of the European Commission, and in turn those in the European Green Deal.Breda University of Applied Sciences is the task leader of Task 7.3: Exploitation of the Mobility Educational Network and Task 7.4: Mobility Powered by Youth Facilitation.
Designing cities that are socially sustainable has been a significant challenge until today. Lately, European Commission’s research agenda of Industy 5.0 has prioritised a sustainable, human-centric and resilient development over merely pursuing efficiency and productivity in societal transitions. The focus has been on searching for sustainable solutions to societal challenges, engaging part of the design industry. In architecture and urban design, whose common goal is to create a condition for human life, much effort was put into elevating the engineering process of physical space, making it more efficient. However, the natural process of social evolution has not been given priority in urban and architectural research on sustainable design. STEPS stems from the common interest of the project partners in accessible, diverse, and progressive public spaces, which is vital to socially sustainable urban development. The primary challenge lies in how to synthesise the standardised sustainable design techniques with unique social values of public space, propelling a transition from technical sustainability to social sustainability. Although a large number of social-oriented studies in urban design have been published in the academic domain, principles and guidelines that can be applied to practice are large missing. How can we generate operative principles guiding public space analysis and design to explore and achieve the social condition of sustainability, developing transferable ways of utilising research knowledge in design? STEPS will develop a design catalogue with operative principles guiding public space analysis and design. This will help designers apply cross-domain knowledge of social sustainability in practice.
De 2SHIFT SPRONG-groep is een samenwerkingsverband van HAN University of Applied Sciences en Fontys Hogescholen. Onze ambitie is het vergroten van eerlijke kansen op gezond leven. Dit doen we door het vormgeven en versterken van gemeenschappen als fundament voor het creëren van eerlijke kansen op gezond leven. Vanuit deze gemeenschappen wordt in co-creatie gewerkt aan structuur (i.e. systeem), sociale en technologische innovaties. Deze ambitie sluit aan bij de centrale missie KIA Gezondheid en Zorg om bij te dragen aan goede gezondheid en het verkleinen van sociaaleconomische gezondheidsverschillen. Ook draagt het bij aan deelmissie 1. het voorkomen van ziekte, waarbij wij uitgaan van het concept Positieve Gezondheid en Leefomgeving. Én het zorgt voor het verplaatsen van ondersteuning en zorg naar de leefomgeving (deelmissie 2), doordat gemeenschappen hiervoor een stevig fundament vormen. De gemeenschap is geoperationaliseerd als een samenwerking tussen inwonersinitiatieven (i.e. informele actoren) én professionals vanuit wonen, welzijn, zorg en gemeenten (i.e. formele actoren) die bestuurlijk en beleidsmatig worden ondersteund. Toenemend wordt een belangrijke rol en meer verantwoordelijkheid toebedeeld aan inwoners en wordt de noodzaak van sectoroverstijgende, inclusieve samenwerking tussen deze actoren in lokale fieldlabs benadrukt. 2SHIFT start daarom in vier fieldlabs: twee dorpen en twee wijken in (midden-)stedelijke gebieden, waar in vergelijking met groot-stedelijk gebied (zoals Amsterdam, Rotterdam, Den Haag en Utrecht) andere dynamieken en mechanismen een rol spelen bij het creëren van eerlijke kansen op een gezond leven. Om impact in onderwijs en praktijk te realiseren werken we nauw samen met studenten, docenten én met inwoners, professionals, bestuurders en beleidsmakers uit wonen, welzijn, zorg en gemeenten én landelijke kennispartners (“quadruple helix”). 2SHIFT brengt transdisciplinaire expertise én verschillende onderzoeksparadigma’s samen in een Learning Community (LC), waarin bestaande kennis en nieuwe kennis wordt samengebracht en ontwikkeld. Over 8 jaar is 2SHIFT een (inter)nationaal erkende onderzoeksgroep die het verschil maakt.
Centre of Expertise, part of Hogeschool van Amsterdam
