Mindenki azt hiszi, hogy ma már az összes cég is alkalmazza és ki is használja az MI-t (vagy legalább kísérletezik vele), de a valóságban a legtöbb vállalat nem így tesz. Azok, melyek igen, néha olyan MI-kezdeményezéseket tesznek, melyek köszönő viszonyban sincsenek az üzleti céljaikkal. A mesterséges intelligencia divat hatására talán látszólag úgy tűnik, hogy mindenki igyekszik egyedi stratégiát bevetni a technológia kihasználására, de ha a vezetés nem tudja, mi is a célja, nem biztos, hogy látják is az előnyeit.
Érthető mesterséges intelligencia dolgozik azon, hogy az emberek megbízzanak bennük
Karrier, Pénzügy, Új technológiák, Szakmapolitika, Címlapsztori, 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 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.
Az emberi tanulás megértése lendítheti előre az MI-fejlesztést is
Szakmapolitika, Karrier, Pénzügy, Új technológiák, Közigazgatás, ICT-vezetők, Adatgazdaság, Ipar, Egészségügy, Közbeszerzés, Rövid hírek, Felhő, HR-technológia, Közlekedés, Tendergyőzelmek, Biztonság, Iparági megoldások, Oktatás, Agrárium, Technológia, Fejvadászat, Energetika, Telco, Kormányzati informatika, Ingatlan, HR
Az elmúlt években a gépi tanulás jelentős fejlődésen ment keresztül, és a különböző iparágak szerves részévé vált. Az egészségügytől a pénzügyekig a tanulási algoritmusok bebizonyították, hogy képesek hatalmas mennyiségű adatot elemezni és pontos előrejelzéseket készíteni. A gépek folyamatos fejlődése során azonban vita alakult ki: vajon végül felülmúlják-e vagy sem az emberi tanulási képességeket?
Túlságosan rászorul(t)unk a technológiára?
Szakmapolitika, Karrier, Pénzügy, Új technológiák, Ipar, Közigazgatás, Adatgazdaság, ICT-vezetők, HR-technológia, Egészségügy, Közbeszerzés, Rövid hírek, Felhő, Oktatás, Közlekedés, Tendergyőzelmek, Biztonság, Iparági megoldások, Fejvadászat, Agrárium, Technológia, Telco, Energetika, Kormányzati informatika, Ingatlan, Startup, HR
Az, hogy az emberiség túlzottan rászorul-e vagy sem a technológiára kínzó kérdés. Érdemes ezért egy kicsit mélyebben megvizsgálni ezt a problémát. A válasz, ahogy az várható, bonyolultnak fog tűnni. És árnyaltabb mint gondolnánk. Egy olyan időszakban, amikor úgy látszik, olyan világban élünk, ahol a válaszoknak mindig binárisoknak kell lennie, amikor a polarizáció tűnik a normának, és amikor a technológiák áradata érkezik társadalmainkba, nem lehetséges egyetlen és kielégítő választ adni már.
Makarenko álma: a mesterséges intelligencia ereje az oktatásban
Karrier, Pénzügy, Új technológiák, Szakmapolitika, Adatgazdaság, ICT-vezetők, Ipar, Közigazgatás, Közbeszerzés, Rövid hírek, Felhő, HR-technológia, Egészségügy, Tendergyőzelmek, Biztonság, Iparági megoldások, Oktatás, Közlekedés, Technológia, Fejvadászat, Agrárium, Energetika, Telco, Ingatlan, Kormányzati informatika, Startup, HR
A generatív mesterséges intelligencia behatolt az osztálytermekbe, kihívást jelentve a pedagógusoknak, hogy újragondolják a hagyományos megközelítéseket. Alapvető kérdéseket vet fel: miért tanulunk olyan feladatokat, melyeket a gépek is el tudnak végezni? Hogyan befolyásolja a mesterséges intelligencia az emberi kreativitást és innovációt? A generatív mesterséges intelligencia megkérdőjelezi az eredeti gondolkodás definícióját, és szükségessé teszi a technológia és a tanulás közötti szimbiózis újragondolását.
Miért váltanak sokan adatmérnökre az adatszakértőből
Karrier, Pénzügy, Új technológiák, Szakmapolitika, Adatgazdaság, ICT-vezetők, Ipar, Közigazgatás, Felhő, HR-technológia, Egészségügy, Közbeszerzés, Biztonság, Iparági megoldások, Oktatás, Közlekedés, Tendergyőzelmek, Technológia, Fejvadászat, Agrárium, Telco, Energetika, Kormányzati informatika, Ingatlan, Startup, HR
Az adatmodellezésben minden az adatokkal kezdődik. Az egész munka 50-60%-a az adatigény megértését és az ETL-t (Extract, Transform, Load) foglalja magában, ami megköveteli az adatok megszerzését, tisztává és modellbe való bevitelre előkészítését. Az ML-modell csak annyira lehet jó, amennyire a beletáplált adatok.
A MI-tokrácia diszkrét bája
A mesterséges intelligencia fontos szerepet játszik az emberek életében, a vezetéstámogató rendszerektől kezdve az orvosi diagnosztikáig. Gazdasági tevékenység átalakítására vonatkozó lehetőségei miatt érzékeny kérdéseket vet fel a kormányok számára.
Átlátható döntéshozatal támogatása MI segítségével
Az emberek és az MI egyaránt processzorok, különböző képességekkel. Hogy megértsük, hogyan lehet mindkettőt a legjobban kihasználni, hasznos áttekinteni a saját biológiai evolúciónkat, és azt, hogyan fejlődött a döntéshozatal az idők során.
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.
A mesterséges intelligencia integrálása az oktatásba
Egyesek számára a mesterséges intelligenciával működő oktatás gondolata egy disztópia ijesztő képeit idézheti fel, ahol az intelligens gépek felváltják az embereket az élet minden területén.
