A neurális hálózatok a legváltozatosabb feladatokra alkalmazhatóak. Egy különleges verseny résztvevőinek pompeji megszenesedett papirusztekercsek megfejtésében segített a technológia.
A katasztrofális felejtés misztériuma
Karrier, Pénzügy, Új technológiák, Szakmapolitika, Adatgazdaság, ICT-vezetők, Ipar, Közigazgatás, Rövid hírek, Felhő, HR-technológia, Egészségügy, Közbeszerzés, Biztonság, Iparági megoldások, Oktatás, Közlekedés, Tendergyőzelmek, Fejvadászat, Agrárium, Technológia, Telco, Energetika, Kormányzati informatika, Ingatlan, Startup, HR
A memória létünk és identitásunk szempontjából alapvető fontosságú. A tanulás célja, hogy az agyban tárolt ismeretek szükség esetén gyorsan vagy intuitív módon előhívhatók legyenek. Ez mindenre vonatkozik, amit a mindennapi életben teszünk: készségekre, szokásokra, érvelésre, társadalmi interakciókra és döntéshozatalra is. Bár születésünktől fogva folyamatosan tanulunk, azt kívánjuk, bárcsak gyorsabban tanulnánk és többre emlékeznénk.
Arisztotelész szillogizmusai és a nagy nyelvi modellek
Az elmúlt néhány évben jelentős előrelépések történtek a gépi tanulás és a mélytanulási technológiák terén. Ennek eredményeképpen a fejlesztők képesek voltak olyan MI-eszközöket készíteni, melyek valóban képesek úgy gondolkodni, mint egy ember. Képesek összetett feladatok elvégzésére, valamint az adatok és minták elemzése alapján logikus döntéseket hozni, ami csak az embereknek volt fenntartva.
Mit jelent, ha a gépi tanulás hibázik?
A mesterséges intelligencia az utóbbi időben szinte bármilyen mércével mérve nagyot lépett előre. Csendben a világunk részévé vált, működtetve a piacokat, weboldalakat, gyárakat, üzleti folyamatokat, és hamarosan a házainkat, az autónkat és mindent, ami körülvesz minket. A közelmúlt legnagyobb sikerei azonban meglepő kudarcokkal is jártak.
Neurális hálók optimalizálása új megközelítésben
Hogyan minimalizáljuk a manuális tevékenységet és növeljük egyben a teljesítményt mesterséges ideghálók gyakoroltatása közben? Google-kutatók izgalmas módszert találtak ki rá, de még bőven akad mit finomítani rajta.
A legjobb MI-szoftverek 3D-nyomtatáshoz
Mesterségesintelligencia-alapú szoftvereket a 3D-nyomtatásban gépkezelésre és karbantartásra, valamint tervezésre használnak. De melyek a legjobbak?
Az adattudomány egy haldokló terület?
Az adattudományi állás a legígéretesebb és legkeresettebb karrierlehetőség a XXI. században. Az adatok jelentősége nőtt a digitalizációval, és sok vállalat az adattudomány segítségével oldja meg üzleti problémáit. Az előrejelzések szerint a gépi tanulási mérnökök az adattudósok helyett válnak domináns szereplővé a következő években.
Túlélni a mesterséges intelligencia első hullámát
A mesterséges intelligencia első hulláma küszöbön áll, és cunamiként fogja érinteni a vállalatokat, hacsak nem készülnek fel még ma a változásra. Az elkövetkező hónapokban az MI-t támogató alkalmazások és termékek garmadája fog versengeni a vállalkozások figyelméért és pénzéért.
Tudásgépek és a negyedik ipari forradalom
Az egyre növekvő számítási teljesítmény, a gépi tanulás és a nagy adatelemzés konvergenciája átformálta a körülöttünk lévő világot. A mai számítógépek olyan tudásgépek, melyek kognitívan fejlett aggyal rendelkeznek, és 10-15 réteg neurális hálózatot használnak. Ma már nem utasítjuk a gépeket, hogy tegyenek meg valamit, hanem arra képezzük ki őket, hogy tanuljanak maguktól és oldják meg a problémákat.
Adatínség: a mesterséges intelligencia jövője
Vajon a mesterséges intelligencia arra hivatott, hogy utánozza az emberi elme összetettségét? A két entitás közötti párhuzamokat megfigyelve egy érdekes, a tudás megszerzésén alapuló kapcsolatra derül fény. Az emberi elme, mely a DNS, a tapasztalat és a különféle hatások bonyolult keveréke, az előzetes ismeretek széles skálájára támaszkodik. Hasonlóképpen, a mesterséges intelligencia, mely az emberi kéz által aprólékosan kidolgozott adathalmazokból merít, magába szívja alkotói kollektív bölcsességét. De ahogy a mesterséges intelligencia egyre több és több adatra törekszik, kénytelenek vagyunk elgondolkodni az ilyen exponenciális növekedés következményein.
Mi az adatcímkézés és miért nélkülözhetetlen?
Az adatcímkézés az adatminták elemeinek azonosítása és címkézése. A folyamat történhet kézzel vagy kijelölt szoftverrel. A különböző osztályok elemein megjelölt címkéknek egyedinek, leírónak és függetlennek kell lenniük, hogy egyedi sorrendet, más néven algoritmust adjanak.
A mélytanulás atyja otthagyta a Google-t, és az MI veszélyeire figyelmeztet
Puskaporos a mesterségesintelligencia-fejlesztések körüli levegő, ráadásul a terület egyik szaktekintélye távozott a Google-tól. Úgy figyelmeztet a konkrét veszélyekre, hogy nem megy át sci-fi disztópiába, úgy szabályozna, hogy nem tiltana.
