人工智慧基礎
了解人工智慧是什麼、系統如何學習、失敗的地方以及如何在不炒作的情況下判斷主張。
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111 簡明英語指南、結構化學習路徑和開放圖書館——由獨立的 501(c)(3) 非營利組織構建,以便任何人都可以理解現代人工智慧。
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每門課程都包括明確的成果、映射的能力、實踐活動和應用的頂點。
了解人工智慧是什麼、系統如何學習、失敗的地方以及如何在不炒作的情況下判斷主張。
有效率地使用人工智慧,同時保護隱私、檢查輸出並維持人類責任。
評估工作場所用例、運行安全試點、衡量價值並負責任地傳達變更。
透過權利、公平、治理、安全和公共利益結果來分析人工智慧系統。
透過實務系統設計,了解語言模型、檢索、代理、評估、成本及部署保障。
主題曲目
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人工智慧驅動的滲透測試使用機器學習和日益自主的代理來探測網路和應用程式中可利用的弱點...
應用領域人工智慧工具可以比手動重寫更快地在語言之間翻譯程式碼、升級舊框架以及對遺留系統進行現代化改造。
應用領域人工智慧以機器速度掃描電子郵件、連結和網站,以標記試圖誘騙人們交出密碼或金錢的欺騙性訊息。
應用領域人工智慧透過從數十億個聆聽訊號和音樂本身的聲音中了解您的品味來決定接下來播放什麼歌曲。
應用領域人工智慧審查上傳和直播的視頻,檢測暴力、裸體或仇恨言論等有害內容,速度遠遠快於人類主持人的單獨審查速度。
應用領域野火偵測中的人工智慧可在幾分鐘內發現攝影機和衛星發出的煙霧和火焰,速度遠遠快於人類瞭望員。
應用領域農作物病害診斷中的人工智慧可以根據葉子照片識別植物病害,幫助農民在疫情蔓延之前採取行動。
應用領域人工智慧讀取密集的醫療記錄和複雜的試驗資格規則,將患者與他們有資格參加的研究聯繫起來。
應用領域人工智慧讀取臨床記錄,並自動分配醫院用於支付費用和追蹤護理的標準化計費和診斷代碼。
應用領域人工智慧掃描大量衛星照片,自動偵測、計數和追蹤地球表面的物體和變化,速度遠遠快於人類。
應用領域流失預測使用機器學習來標記哪些客戶可能在實際離開之前取消或停止購買。
應用領域人工智慧以人類無法做到的規模自動分析照片、聲音和感測器數據,幫助科學家計數、追蹤和保護野生動物。