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Otto mesi dopo che Apple ha assunto Giovanni Giannandrea, Google ricerca ex artificiale e il capo dell’intelligence, il produttore di iPhone ha nominato capo di tutti AI sforzi in Cupertino.
Giannandrea è stato ufficialmente stato nominato membro del team esecutivo Apple senior vice president di machine learning e di intelligenza artificiale strategia.
Fino a poco prima che Apple assunto Giannandrea quest’anno, ha servito a Google come il suo capo di ricerca e di intelligenza artificiale. Giannandrea co-fondatore di Metaweb, che Google ha acquisito nel 2010, e utilizzato la società aperta di Freebase database di fatti di cose, come film, libri, spettacoli televisivi, e così via. Freebase è diventato una parte essenziale di Google Knowledge Graph prima di spegnersi nel 2015.
L’annuncio di oggi formalizza Giannandrea ruolo come capo di Apple AI. Giannandrea del profilo LinkedIn uniti è stato di Apple SVP di machine learning e AI strategia da aprile. Egli era anche l’ex-CTO di Netscape.
“John ha colpito la terra in esecuzione della Apple e siamo entusiasti di avere lui come parte del nostro team esecutivo,” ha dichiarato Tim Cook, CEO di Apple.
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“Machine learning e AI sono importanti per il futuro di Apple come stanno cambiando radicalmente il modo in cui le persone interagiscono con la tecnologia, e già aiutando i nostri clienti a vivere una vita migliore. Abbiamo la fortuna di avere John, un leader della IA industria, guida i nostri sforzi in questo settore critico.”
Giannandrea sta curando lo sviluppo di Siri di Apple assistente e il suo nuovo Nucleo ML di machine learning framework, che offre macOS e iOS agli sviluppatori gli strumenti per aggiungere computer vision e di elaborazione del linguaggio naturale per le loro applicazioni.
Il suo lavoro comporta “avanza e la stretta integrazione fra apprendimento automatico in prodotti Apple è la consegna di più personale, intelligente e naturale farmacologiche per i clienti tutelando la riservatezza dell’utente”, secondo Apple.
La sua squadra avrà anche lo scopo di rendere più facile per gli sviluppatori di integrare Core ML e Creare ML di machine learning all’interno delle loro applicazioni.
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