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人类与机器智能（MORS 950）
人工智能 (AI) 是一项变革性技术，相当于人类文明早期的火。它是一种可用于解决复杂问题、做出预测、自动执行任务和提高生产力的工具。但就像火一样，它具有双重性质，既可能带来好结果，也可能带来坏结果。本课程不需要任何技术知识，专为希望领导在现实世界中部署 AI 系统、管理数据科学和设计团队以及建立和投资 AI 公司的人士而设计。本课程的目标是建立对 AI 可以做什么、机器学习如何工作、这些工具成功和失败的地方以及如何应对其道德影响的直觉。我们将探索广泛的商业应用，研究包括 ChatGPT、Midjourney、DeepBlue、Watson、AlphaZero、Twitter 和 TikTok 背后的推荐系统等在内的工具，并讨论在这些工具的帮助下管理人类团队的最佳实践。本课程是一门基于讲座的课程，包括基于案例的讨论、个人作业、期中考试和期末小组项目。最后，您应该成为识别有前景的用例、评估当前的局限性和识别潜在陷阱的专家，以便您能够应用人类和机器思维伙伴关系来发展新业务并颠覆任何领域的大师。
如何构建真正的人工智能或真正的机器智能和学习
摘要 我们正处在巨变的边缘，这是一个历史抉择和机遇的关键时刻。未来五年可能是人类历史上最好的五年，也可能是最坏的五年，因为我们拥有创造最基础的通用技术（GPT）的全部力量、技术和知识，而这项技术可能会彻底颠覆整个人类历史。最重要的通用技术是火、轮子、语言、文字、印刷机、蒸汽机、电力、信息和电信技术，而真正的人工智能技术将超越它们。我们的研究涉及为何以及如何在未来五年内设计和开发、部署和分发真正的机器智能或真正的人工智能或真正的超级智能（RSI）。RSI 的整个构思分为三个阶段，历时约三十年。跨人工智能的第一个概念模型于 1989 年发布，涵盖了所有可能的物理现象、影响和过程。 1999 年开发了更扩展的 Real AI 模型。2008 年提出了超级智能的完整理论，包括现实模型、全局知识库、NL 编程语言和主算法。RSI 项目最终于 2020 年完成，一些关键发现和发现已在欧盟人工智能联盟/Futurium 网站上发表，共计 20 多篇文章。RSI 具有统一的世界元模型（全局本体论）、通用智能框架（主算法）、标准数据类型层次结构、NL 编程语言，可通过智能处理数据（从网络数据到现实世界数据）与世界进行有效交互。基本成果包括技术规范、分类、公式、算法、设计和模式，均作为商业机密保存，并记录为《企业机密报告：如何设计人机超级智能 2025》。作为欧盟人工智能联盟的成员，作者提出了人机 RSI 平台作为跨国欧盟-俄罗斯项目的关键部分。为了塑造一个智能和可持续的未来，世界应该投资于 RSI 科学和技术，因为跨人工智能范式是通往包容、仪器化、互联和智能世界的道路。
应用机器智能，议员
人类正处于一个新时代的门槛上，即人的人工智力（AI）作为工业革命的全球影响力的革命性。随着全球社会所有部门的机器学习和人工智能的扩散，以及金融服务，医疗保健和机器人技术，GEOINT和网络安全等领域已经在改变，因为智能计算机承担了一次难以置信的人类任务。通过成为数据，技术和人类识字方式，个人在如何管理，分析，交流，可视化和领导的如何管理，分析，交流，可视化和领导方面都有知识渊博。体验式AI课程包括一个入门核心，以及在财务，人力资源，商业风险投资和医疗保健/药品领域的端到端AI教育的高级核心。目标是积极，周到地为学生准备不断发展的技术及其所面临的挑战。课程框架通过将计算机科学和分析技能与功能性的政府和行业专业知识，创造力以及领导力以及在线和在线的计划产品相结合，采用了多学科解决问题的方法来解决问题。
具有联想记忆和事件的机器智能......
摘要：数字机器智能从最初的数字计算形式发展到人工智能，其核心是执行人类可以执行的认知任务，例如预测推理或复杂计算。最先进的技术包括可以通过一系列正式的数学规则或一系列事件驱动的操作轻松描述的任务，例如建模、模拟、业务工作流、与设备的交互等，以及易于“直观”完成但难以正式描述或作为一系列事件驱动的操作的任务，例如识别口语或面孔。虽然这些任务令人印象深刻，但它们在将常识推理应用于新情况、填补信息空白或理解和应用不成文的规则或规范方面存在不足。人类智能使用联想记忆和事件驱动的交易历史来快速理解他们所观察到的内容，以便在他们仍在观察时对其进行处理。除了这种认知能力之外，所有生物系统都表现出自创生和自我调节。在本文中，我们展示了如何增强机器智能，使其包括联想记忆和事件驱动的交易历史，从而创建一类新的基于知识的助手来增强人类智能。数字助理使用从大型语言模型中获得的全局知识来弥合相互交互的各个参与者之间的知识差距。我们使用信息的一般理论和基于模式的知识表示来创建交互中涉及的各种交易的记忆和历史记录。
IEEE第四届计算与机器智能国际会议
我们欢迎您进入ICMI 2025的第4版。在ICMI的三个成功版本（Zaim University-2021，伊斯坦布尔Atlas University-2022）和密歇根州中部大学（2024年）之后，第4版将再次在美国密歇根州中部大学主持。ICMI欢迎有关AI和应用科学的广泛方面的论文，这些论文构成了整个领域的进步，包括但不限于认知和AI，计算机视觉，图像处理，区块链，大数据和云计算以及计算域的更多方面。。所有接受的论文将提交给IEEE Xplore。
机器智能实验室
项目名称：自治移动代理商（机器人）的开发部门：电气和计算机工程，计算机和信息科学与工程，机械和航空工程师教师：Eric Schwartz，ems@ufl.edu博士学生导师：不可用：秋季，春季，夏季学生级别：新生，大二，大三，高年级；每学期15-50名学生：与他人学习和合作的愿望。信用：0-3通过EGN4912（通常在第一学期的0个学分）津贴：除非选择大学学者或新兴学者的申请要求，否则没有任何津贴：教师访谈；通过ems@ufl.edu将电子邮件发送给Schwartz博士，以设置约会申请截止日期：ASAP网站：https：//mil.ufl.edu/项目描述：MIL提供跨学科的协同环境，用于研究和开发智能，自主机器人。我们对涵盖机器学习，实时传感器集成（包括计算机视觉，LADAR，SONAR，RADAR，IMU等）的自主移动代理的理论和实现进行研究。），优化和控制。MIL研究的应用（产生了功能性机器人）包括自动水下车辆（AUV），自主水面车辆（ASV），自动陆地车辆（ALV）和自动驾驶汽车（AAVS）。MIL定期参加国际机器人比赛（并以前赢得了五项世界冠军）。
迈向自主机器智能的道路
配置器模块从所有其他模块获取输入（为清晰起见未显示），并配置它们以执行手头的任务。感知模块估计世界的当前状态。世界模型模块根据参与者提出的想象动作序列预测可能的未来世界状态。
机器智能和视觉算法（MIVA-2024）
背景：此STC的目的是研究人员可以在其中讨论并满足机器学习和计算机视觉应用程序中的最新信息。本研讨会的主要重点是讨论这些技术的当前状态，并让观众了解印度和世界各地的最新进步和研究工作。目标：在当前数字化世界时代，计算机视觉在工程，管理和所有其他应用科学中都起着重要作用。基于应用程序的算法的最新进展正在迫使研究人员和用户学习和理解这些技术，用于建模和模拟实时实验中的数据。这项短期课程的主要目标是在真实平台上提供有关计算机视觉应用程序应用的讲座和培训。参与者将学习这些方法的基本方法，以及关于Python的会议的手。课程结束时，还将对参与者进行培训，以开发小型项目，以解决基本的计算机视觉分类问题。
