Федеративне навчання забезпечує конфіденційність даних у навчанні ML, що має вирішальне значення для регульованих галузей, таких як охорона здоров'я. FedML, Amazon EKS та SageMaker використовували для покращення результатів лікування пацієнтів, одночасно вирішуючи проблеми безпеки даних при прогнозуванні серцевих захворювань.
Новий хакер використовує ASCII-арт, щоб обдурити ШІ-помічників, таких як GPT-4, обходячи правила безпеки і дозволяючи шкідливі реакції. П'ять основних моделей ШІ вразливі: GPT-3.5 та GPT-4, Gemini, Claude та Llama, які можуть надавати інструкції для створення бомб.
Вивчіть принципи будови мозку першого порядку для ШІ-помічників за допомогою агентів LLM та розширення пам'яті. Навчіться створювати агентів з нуля за допомогою Langsmith для покращення міркувань та продуктивності.
Стів Крамер і техаські компанії використовували штучний інтелект для створення фальшивого робота-дзвінка від імені Джо Байдена, який закликав демократів не голосувати на праймеріз у Нью-Гемпширі. Позов подано з метою відшкодування збитків та запобігання майбутнім діям, що висвітлюють небезпеку використання ШІ на виборах.
Менеджери, які займаються розробкою програмного забезпечення, стикаються з такими проблемами, як брак технічної експертизи, часові обмеження та ручна робота під час перегляду коду. Amazon Bedrock пропонує рішення з використанням інструментів штучного інтелекту та AWS для спрощення процесу перегляду та затвердження, що дозволяє ефективно впроваджувати зміни коду.
Досягнення генеративного ШІ зробили революцію в інтелектуальних системах, дозволивши швидко розробити чат-бот для PGA TOUR. Результатом співпраці з AWS став прототип віртуального асистента з використанням Amazon Bedrock, який пропонує безперешкодну взаємодію з вболівальниками за допомогою вилучення даних та інтерактивних можливостей.
ЄС вимагає від Google, Facebook, X боротися з глибокими фейками задля безпеки виборів. Нові закони про штучний інтелект для боротьби з фейковим контентом - новаторський крок.
Робот-дзвінок, створений штучним інтелектом, який видавав себе за президента Байдена, закликав виборців штату Нью-Гемпшир не голосувати, що призвело до заборони в США на використання голосів, створених штучним інтелектом, у роботах-дзвінках. Експерти попереджають про безпрецедентну дезінформацію на виборах у 2024 році через вплив ШІ.
Генеративні програми штучного інтелекту, засновані на фундаментальних моделях, створюють бізнес-цінність у клієнтському досвіді та інноваціях. Виклики включають якість вихідних даних, конфіденційність даних і вартість, але такі рішення, як оперативне проектування і RAG, можуть допомогти організаціям використовувати можливості ШІ з AWS Bedrock.
3D гаусівське розбризкування, новий метод синтезу нового вигляду, кидає виклик NeRF як домінуючій техніці представлення 3D-сцен. Цей метод використовує анізотропні гаусиани для відтворення чітких 3D-моделей у реальному часі, забезпечуючи унікальний підхід до представлення сцени та рендерингу зображень.
Побудуйте алгоритм k-середніх на Python з нуля, використовуючи бібліотеки numpy та pandas. Застосуйте його до реальної задачі семантичної сегментації супутникових знімків Аральського моря.
Штучний інтелект трансформує медицину: Лі Джонсон з Монтани використовує ШІ, щоб знайти відповіді на запитання про рак своєї дружини, а професор Регіна Барзілай з Массачусетсу розробляє систему для раннього виявлення раку.
ШІ та ML трансформують фінанси для виявлення шахрайства, оцінки кредитоспроможності та оптимізації торгівлі. Точки доступу Amazon S3 спрощують безпечний доступ до даних у великих масштабах.
Стаття про кластеризацію даних з використанням самоорганізаційної карти в C# для візуалізації та кластеризації даних. Порівнюється кластеризація SOM з методами k-середніх та DBSCAN. Демонстраційна програма використовує підмножину даних Penguin Dataset для кластерного аналізу.
Онлайн-ігри та соціальні спільноти використовують для спілкування голосові та текстові чати. Сервіси AWS, такі як Amazon Transcribe і Comprehend, пропонують рішення для модерації аудіочатів, балансуючи між простотою, затримкою, вартістю та гнучкістю. Зразок коду для виявлення токсичного контенту в аудіочаті доступний на GitHub.