Розвивайте навички ШІ, створюючи проекти. Почніть з ідей для вирішення проблем, таких як оптимізація резюме для заявок на роботу за допомогою бібліотек Python.
Вплив ChatGPT на університети ставиться під сумнів, але штучний інтелект виявився корисним для вищої освіти. Університети впроваджують штучний інтелект, щоб покращити досвід студентів і співробітників.
Вчені отримали Нобелівську премію за відкриття мікроРНК та створення нового білка. Штучний інтелект відзначений преміями з фізики та хімії.
Amazon Q Business - це асистент зі штучним інтелектом, який має понад 40 роз'ємів, включно зі Slack, для підвищення продуктивності та обміну знаннями. Інтеграція зі Slack забезпечує швидкий і безпечний доступ до цінних знань організації завдяки можливостям генеративного ШІ.
Black Forest Labs представляє FLUX. 1 AI для генерації зображень, оптимізований для графічних процесорів GeForce RTX і NVIDIA RTX. FLUX. 1 вирізняється швидким відтворенням точної анатомії людини та розбірливого тексту всередині зображень, пропонуючи три варіанти для різних потреб користувачів.
Google Colab, інтегрований з інструментами генеративного ШІ, спрощує програмування на Python. Вивчайте Python легко і без встановлення завдяки доступним функціям Google Colab.
Деміс Хассабіс і Джон Джампер з DeepMind разом з Девідом Бейкером отримали Нобелівську премію за прогрес у вивченні структури білка. Їхня робота над ШІ-моделлю AlphaFold революціонізувала прогнозування структури білків.
Асистент штучного інтелекту Meta, який викликав занепокоєння щодо конфіденційності, тепер є на сонцезахисних окулярах Ray-Ban Meta за 299 фунтів стерлінгів у Великій Британії. Асистент генерує текст і зображення на платформах соціальних мереж у Великій Британії та Бразилії.
Моделі синтезу відео зі штучним інтелектом, такі як Kling і video-01 від Kuaishou Technology та Minimax, розширюють межі, створюючи вірусне відео, яке змінює культуру мемів. Kling, перевершивши Sora, може генерувати високоякісні відео з текстових підказок, нерухомих зображень або існуючих відео, викликаючи суперечки та захоплення.
Сер Деміс Хассабіс, керівник Google DeepMind і лауреат Нобелівської премії, підкреслює переваги ШІ, але попереджає про ризики. Колишній розробник підліткових ігор, автор популярної гри Theme Park.
Прогнозування часових рядів має вирішальне значення для передбачення майбутніх значень, але стикається з такими проблемами, як сезонність і ручне налаштування. Amazon SageMaker AutoMLV2 спрощує процес завдяки автоматизації, від підготовки даних до розгортання моделі.
Попереднє навчання великих мовних моделей (LLM) за допомогою бібліотеки torchtitan прискорює моделі, подібні до Meta Llama 3, демонструючи підтримку FSDP2 і FP8. Amazon SageMaker Model Training скорочує час і витрати, пропонуючи високопродуктивну обчислювальну інфраструктуру ML.
Цифровий асистент зі штучним інтелектом на базі AWS спрощує залучення клієнтів банківських установ, автоматизуючи документообіг, перевірку особистих даних та забезпечуючи миттєву взаємодію з клієнтами. Такі проблеми, як ручні процеси, ризики безпеки та обмежений доступ, вирішуються за допомогою інноваційного рішення, що покращує клієнтський досвід та ефективність.
Реалізація логістичної регресії за допомогою JavaScript для прогнозування статі на основі віку, штату, доходу та політичних уподобань. Навчання з пакетним градієнтним спуском дає модель з точністю 75% на тестових даних.
Джеффрі Хінтон і Джон Хопфілд отримали Нобелівську премію 2024 року за створення штучних нейронних мереж, натхненних роботою мозку. Їхня робота революціонізувала можливості штучного інтелекту завдяки функціям зберігання пам'яті та навчання, що імітують людське пізнання.