AI can be a danger to students. Three things universities must do
生成人工智能（AI）对文本，视频和图像的巨大身体进行了训练，以识别模式。然后，它根据此模式标识创建新的文本，视频和图像。多亏了机器学习，它可以提高其每次使用的能力。
Utilizing AI for Better Business Insights: Minimize Costs, Maximize Results
人工智能（AI）改变了公司的运营，提供了前所未有的机会，以发现可行的见解，以推动效率和可衡量的结果。像GE Aerospace这样的公司已经使用AI来分析复杂的数据集，从而提高决策和运营绩效。通过利用AI，组织可以分析大量数据，识别模式并更快，准确地做出明智的决定。 […]利用AI进行更好业务见解的帖子：最小化成本，最大化结果首先出现在Unite.ai上。
Evolving Towards Impact-Driven Thinking
关于思维定势的主题已经写了很多东西，但我想努力提供一些其他见解。你们中的一些人可能会说这个话题已被殴打致死，但我希望您能听到我的声音。最近，在我的播客打开背包的播客中，我在重新审视了我在2022年写的一篇博客文章后详细讨论了转变的转变。您也可以在此处阅读原始博客文章。以下是关于该主题的一些扩展的想法。在一个破坏性变化的时代，转移到变革型思维方式不仅是一个优势，而且是必需的。教育者，领导者和学习者都必须不断发展他们的思想，以应对不可预测的，技术驱动的世界的挑战。 “过渡到变革型思维定势”的图像提供了一个引人入胜的框架，建立在七个关键实践上：反映日常工作，以未来为中心，超越您的舒适区，承认障碍并拥
What is Agentic Reasoning: How AI Agents Think, Learn, and Make Decisions ?
自主 AI 不再是一个未来的概念——它已经到来，正在改变行业。但是，什么使 AI 真正自主？代理推理使系统能够超越执行任务，独立解决复杂问题、适应变化并在不确定性中蓬勃发展。考虑电子商务中的 AI 代理实时动态调整库存。在黑色星期五期间，它可以分析实时销售数据、预测需求激增，并将库存从低绩效仓库重新分配到高需求地区。这种动态决策无需人工干预即可优化运营。代理推理的核心是结合机器学习、认知架构和实时反馈，以模仿类似人类的适应性。它处理结构化和非结构化数据，识别模式并迭代改进策略。为什么这很重要？代理推理支持自主业务流程、自适应客户支持和智能任务编排——而静态 AI 模型则不足。随着我们探索其构建
Beyond Large Language Models: How Large Behavior Models Are Shaping the Future of AI
人工智能 (AI) 已经取得了长足的进步，大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理方面表现出色。这些模型改变了我们对人工智能理解和生成人类语言能力的看法。虽然它们在识别模式和合成书面知识方面非常出色，但它们很难模仿人类的语言方式 […] 文章超越大型语言模型：大型行为模型如何塑造人工智能的未来首先出现在 Unite.AI 上。
How AI-powered Cobots Transform the Logistics Industry
随着物流公司越来越多地采用自动化技术，人工智能驱动的协作机器人（通过人工智能增强的协作机器人）提供了可扩展的解决方案，可提高生产率并减少操作错误。 它们从数据中学习、识别模式和实时适应的能力使它们在灵活性至关重要的环境中变得无价。 随着工业4.0和智能工厂的兴起，[…]The post AI-powered Cobots How AI-powered Cobots Transform the Logistics Industry appeared first on Techman Robot.
Multilayer Perceptron, Explained: A Visual Guide with Mini 2D Dataset
分类算法剖析微型神经网络的数学（带视觉效果）有没有感觉神经网络无处不在？它们出现在新闻中、手机中，甚至出现在社交媒体中。但说实话 — 我们大多数人都不知道它们实际上是如何工作的。所有那些花哨的数学和像“反向传播”这样的奇怪术语？这里有一个想法：如果我们把事情变得非常简单会怎么样？让我们探索多层感知器 (MLP) — 最基本的神经网络类型 — 使用小型网络对简单的 2D 数据集进行分类，只需处理少量数据点。通过清晰的视觉效果和逐步解释，您将看到数学变得生动，确切地观察数字和方程式如何在网络中流动以及学习是如何发生的！所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面
The Applications of Generative AI in Various Industries
生成式 AI 是指一类人工智能模型，旨在通过从现有数据中学习模式来生成新的原创内容。生成式 AI 模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和 GPT-4 等转换器，可以通过理解和模仿输入数据的底层结构来创建文本、图像、音乐等。与专注于识别模式和做出预测的传统 AI 不同，生成式 AI 可以产生通常与人类创造的内容难以区分的新颖输出。这种能力使其在各种应用中具有无价的价值，它可以增强创造力、效率和创新。在本文中，我们将探讨生成式 AI 在各个行业中的应用。此外，我们将分析生成式 AI 的挑战和道德考虑，并向您展示如何安全负责地使用生成式 AI。那么，让我们开始吧！生成式人工智能生成式人工智能：简介生
In the Line of Fire: AI's Protection in Oil & Gas Red Zones
viAct：引领石油和天然气行业红区管理。分析历史数据、识别模式并增强安全性。
Big data and artificial intelligence (AI) will revolutionize the military domain
大数据和人工智能 (AI) 越来越多地被一起使用，以实现新的效率、自动化和智能水平。这更像是一种共生关系。大数据通常用作人工智能系统的输入。大数据和人工智能一起使用的关键方式之一是通过机器学习 (ML) 算法。机器学习算法可以分析大数据以识别模式、做出预测和做出决策。另一方面，大数据正被用于训练和改进人工智能系统。
What is Data Labeling? Everything a Beginner Needs to Know
下载信息图表 智能 AI 模型需要经过大量训练才能识别模式、对象并最终做出可靠的决策。但是，训练数据不能随机输入，必须进行标记以帮助模型从精选的输入模式中全面理解、处理和学习。这就是数据标签的作用所在，[…]
