オンライン学習の次の波: 現代の学習システムにおける人工知能

[[375015]]世界的な流行により、ほぼすべての大学が授業をオンライン学習プラットフォームに移行...

マイクロソフトは1350億のパラメータを持つスパースニューラルネットワークを使用して、各特徴を2値化することで検索結果を改善している。

最近、GPT-3などのTransformerベースのディープラーニングモデルが機械学習の分野で大きな...

...

誰でも大きなモデルを使用できます。よく構成されたプロンプトにより、簡単に始めることができます。

プロンプトは、中国語ではプロンプトワードと翻訳でき、大規模なモデルが特定のコンテンツを生成するように...

今後10年間で人工知能はどのように発展するでしょうか?

人工知能が台頭していることに疑いの余地はない。しかし、SF映画『バック・トゥ・ザ・フューチャー』が示...

注目を浴びるAIとゲームは、どんな火花を散らすことができるのでしょうか？

[[202722]] 2005年、JJ Linは「Number 89757」で「人間を模倣した機械...

企業がAIをビジネスに統合する際の課題を克服する方法

調査データによると、AI 対応テクノロジーを導入して活用する準備が完全に整っている企業は世界中でわず...

人工知能の応用、開発、影響についての考察

ケンブリッジ大学人工知能研究センターは、人工知能によってもたらされる新しい能力とそれが直面するリスク...

MAEよりも強力なFAIRの新しいメソッドMaskFeatはHOGを使用して複数のSOTAを更新します

マスク・アンド・予測法は、コンピュータービジョンの分野における新しい流派となるかもしれません。自己教...

...

AI+CRMの啓示：人工知能は、アプリケーションシナリオに実装された場合にのみ、大きな可能性を発揮できます。

[51CTO.comより] 両会期中の政府活動報告に人工知能が盛り込まれた。万鋼科学技術部長は、中...

NVIDIA H100の覇権に挑戦！ IBMは人間の脳をシミュレートしてニューラルネットワークチップを作成し、効率を14倍向上させ、AIモデルの電力消費問題を解決しました

最近、IBM は主要な GPU よりも 14 倍効率の高い新しい 14nm アナログ AI チップを...

データ サイエンティストまたは AI エンジニアになるために独学するにはどうすればよいでしょうか?これらの9つのポイントを克服する必要があります

誰もが教室でデータサイエンス、人工知能、機械学習を学ぶ時間があるわけではありませんし、誰もがこれらの...

...

AIエージェントは動物の進化の法則を学ぶ: Fei-Fei Liらが深層進化RLを提案

インテリジェントエージェントは人工知能分野の主要な研究テーマであり、非身体型知能と身体型知能に分けら...