Amazon Q Business, генеративный ассистент с искусственным интеллектом, интегрируется с QuickSight для унифицированного разговорного взаимодействия со структурированными и неструктурированными источниками данных. Интеграция позволяет получать данные и визуализации из QuickSight в режиме реального времени, повышая точность и простоту ответов, предоставляемых Amazon Q Business.
NVIDIA представляет профессиональные сертификаты для специалистов по инфраструктуре ИИ и операциям, предлагая структурированные пути для повышения квалификации. Сертификаты дают профессионалам передовые навыки работы с инфраструктурой ИИ и операциями, что повышает перспективы карьерного роста.
В лондонском офисе Google царит атмосфера стартапа, а управляющий директор Дебби Вайнштейн изучает коммерческий потенциал искусственного интеллекта на фоне антимонопольных проблем США.
Разработчик ChatGPT признает свою ошибку, отметив имя, что вызвало шумиху в социальных сетях из-за инцидента с Дэвидом Майером.
Тим нашел утешение в ChatGPT, используя его как дневник, чтобы разобраться в своих супружеских трудностях с Джилл. Чатбот помог ему понять их разногласия и справиться с эмоциональными реакциями.
Регрессия AdaBoost объединяет такие слабые обучающие системы, как дерево решений, k-NN и линейная регрессия. Результаты показывают, что нейронная сеть является лучшей по точности предсказания.
Компании Syngenta и AWS совместно разработали ИИ Cropwise на базе Amazon Bedrock Agents, чтобы упростить выбор семян для фермеров и торговых представителей. Генеративный ИИ преобразует процесс принятия решений, предлагая персонализированные рекомендации в масштабах компании для более эффективного и точного процесса выбора.
Опрос показывает отсутствие связи между преподавателями и учениками/родителями с IDD по вопросам ИИ в образовании. NVIDIA AI Podcast исследует потенциал ИИ в улучшении специального образования и инклюзии инвалидов с советником по специальным вопросам США Сарой Минкарой и председателем Специальной Олимпиады Тимоти Шрайвером.
ИИ-агенты - это динамические сущности, которые в 2024 году произведут революцию в развертывании, настройке и мониторинге сетей. Они адаптируются, рассуждают и действуют автономно, повышая эффективность принятия решений и оперативность реагирования в реальном времени.
Chronos-Bolt в AutoGluon-TimeSeries обеспечивает более быстрое прогнозирование с нуля по сравнению с традиционными моделями, превосходя статистические и базовые модели глубокого обучения. Основанная на архитектуре T5, она в 250 раз быстрее и в 20 раз экономичнее по объему памяти, чем оригинальные модели Chronos, обеспечивая точность прогнозов.
Узнайте, как с помощью сетевых наук и Python составить карту связей между персонажами в популярном сериале Arcane из вселенной League of Legends на Netflix. Собрав данные о персонажах и визуализировав сеть, вы сможете применить эти навыки к любой сложной системе, не ограничиваясь сериалом Arcane.
Генерируйте синтетические данные для регрессии машинного обучения с помощью нейронной сети с заданными параметрами. Упростите генерацию сложных данных с помощью настраиваемой функции на C#.
Ученые Массачусетского технологического института разработали фотонный чип для глубоких вычислений нейронных сетей, добившись высокой скорости и точности. Чип может произвести революцию в глубоком обучении для таких приложений, как лидар и высокоскоростные телекоммуникации.
Amazon SageMaker Fast Model Loader сокращает время развертывания LLM в 15 раз за счет потоковой передачи весов моделей из Amazon S3. Эта инновация преобразует развертывание LLM, обеспечивая более быстрое время загрузки для более эффективных приложений ИИ.
Доцент Массачусетского технологического института Кэтрин Д'Игнацио применяет данные для решения социальных проблем, расширяя возможности граждан с помощью аргументов, основанных на данных. Ее работа над проблемой феминицида привела к созданию инновационных инструментов искусственного интеллекта и книги «Подсчет феминицида», которая привлекла внимание общественности во всем мире.