Hirdetés

Human Resources

Az oktatásban egyre szélesebb körben használják a mesterséges intelligenciát, de a tudás és a stratégia hiánya jelentős akadálya annak, hogy a jó gyakorlatok beépüljenek az iskolák mindennapi működésébe, ezért a Microsoft képzéssel és online tananyaggal segíti az intézményvezetőket és a tanárokat az MI nyújtotta előnyök jobb kihasználásában.
Az elmúlt hat hónapban több ezer alkalommal hallottuk ezt a kérdést: az adattudomány tényleg halott? Érdemes még mindig Pythont tanulni? Most, hogy van MI, még mindig szükség van az adattudományra? Vagy nyilvánítsuk halottá? Még mindig szükségünk van egyáltalán hús és vér adattudósokra?
Nem meglepő: nő a kínai mesterségesintelligencia-kutatók száma, és az utóbbi években egyre kisebb az elvándorlás is. Az ország drámai mértékben bővíti a szektort, öles léptekkel igyekszik utolérni az Egyesült Államokat.
A tudományos kutatás dinamikus birodalmában a mesterséges intelligencia a páratlan innováció forrásaként jelent meg. Olyan eszközöket biztosít, melyek megvilágítják az utat korábban feltérképezetlen tudományos területekre. Az MI-val kapcsolatos technológiák fejlődése „értékes eszközökből” a tudományos kutatás különböző területein nélkülözhetetlen „alkotóelemekké” tette őket.
A Large Action Model (LAM) egy kifinomult rendszer, melyet elsőként a Rabbit kutatócsoport fejlesztett ki, és melynek célja, hogy forradalmasítsa a számítógépek és a mesterséges intelligencia rendszerek megértését és az emberi cselekvések végrehajtását a számítógépes alkalmazásokban.
A magyarázható mesterséges intelligencia újjászülető területe az innováció és az etika metszéspontjában helyezkedik el, és arra törekszik, hogy demisztifikálja az MI összetett döntéshozatali folyamatait. Az MMI feltárása kiemeli annak központi szerepét a bizalomépítésben és az átláthatóság fokozásában, ezáltal elősegítve az emberek és a gépek közötti szimbiózis kialakulását.
PODCAST

ICT Global News

VIDEOGALÉRIA
FOTÓGALÉRIA

Iparági megoldások mappa

Az elmúlt hat hónapban több ezer alkalommal hallottuk ezt a kérdést: az adattudomány tényleg halott? Érdemes még mindig Pythont tanulni? Most, hogy van MI, még mindig szükség van az adattudományra? Vagy nyilvánítsuk halottá? Még mindig szükségünk van egyáltalán hús és vér adattudósokra?
Nem meglepő: nő a kínai mesterségesintelligencia-kutatók száma, és az utóbbi években egyre kisebb az elvándorlás is. Az ország drámai mértékben bővíti a szektort, öles léptekkel igyekszik utolérni az Egyesült Államokat.
A tudományos kutatás dinamikus birodalmában a mesterséges intelligencia a páratlan innováció forrásaként jelent meg. Olyan eszközöket biztosít, melyek megvilágítják az utat korábban feltérképezetlen tudományos területekre. Az MI-val kapcsolatos technológiák fejlődése „értékes eszközökből” a tudományos kutatás különböző területein nélkülözhetetlen „alkotóelemekké” tette őket.
A Large Action Model (LAM) egy kifinomult rendszer, melyet elsőként a Rabbit kutatócsoport fejlesztett ki, és melynek célja, hogy forradalmasítsa a számítógépek és a mesterséges intelligencia rendszerek megértését és az emberi cselekvések végrehajtását a számítógépes alkalmazásokban.
A magyarázható mesterséges intelligencia újjászülető területe az innováció és az etika metszéspontjában helyezkedik el, és arra törekszik, hogy demisztifikálja az MI összetett döntéshozatali folyamatait. Az MMI feltárása kiemeli annak központi szerepét a bizalomépítésben és az átláthatóság fokozásában, ezáltal elősegítve az emberek és a gépek közötti szimbiózis kialakulását.

Legnépszerűbb cikkek