技术与隐私之间存在着复杂的联系,这已成为一个迫切的问题。批判理论,特别是那些分析权力、监视和控制的理论,为理解人工智能如何影响个人隐私提供了一个宝贵的框架。人工智能技术,特别是那些基于数据收集的技术,正在延续这些动态。例如,算法可以分析大量的个人数据,从而根据人们的行为、决定、偏好和弱点对其进行监视,而无需物理侵入他人的私人领域。这可能会导致观察者目光的内化。这种内化可能导致自我审查和顺从,因为个人会在假设自己被监视的情况下改变自己的行为;历史上有许多这样的自我审查的例子,这引出了一个重要的问题:个人如何才能真正体验他们的创造力?
评估 ML 算法的性能 UNIT - I:简介:AI 问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略:问题空间、无信息搜索(广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化)、启发式搜索(爬山法、通用最佳优先、A*)、约束满足(回溯、局部搜索) UNIT - II:高级搜索:构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理:命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III:机器学习:简介。机器学习系统,学习形式:监督学习和无监督学习,强化 – 学习理论 – 学习可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元:监督学习:回归:线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类:支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类
* 可以从上面给出任意一个例子或者其他匹配的例子 4. 阅读给定的场景并回答以下问题: 一个农民在自家后院排成一排的三个大兔子笼里养兔子。每个笼子都漆成不同的颜色 — — 红色、黄色和绿色。直到最近,绿色笼子里的兔子数量还是黄色笼子里的兔子数量的两倍。后来,有一天,农民从左边的笼子里拿出五只兔子,送给了当地学校的宠物角。他还把左边笼子里剩下的兔子的一半搬到了红色的笼子里。 a. 左边笼子是什么颜色的?用解释说明你的答案。
以及学生数字化社会化的特征,作为制定社会数字化条件下普通中等教育机构教育与发展环境模型社会组成部分设计原则的指导方针。在这一探索中,我们还考虑了设计数字社会教科书的重要组成部分以及针对新方法论原则的教育过程的有针对性的研究程序,不仅使用我们在另一篇文章中披露的案例研究技术(T.F. Alekseenko,2022),而且还使用 Google 表单作为最具社交可访问性的(无论老师和学生的位置和距离如何)和民主的(提供独立选择答案、反思动机、处理客观性以及经验收集信息的必要保密性)。开展各部分的工具和程序也符合面向社会的未来学校教育和发展数字环境模型的补充因素的思想,旨在克服不仅在战争期间而且在战后乌克兰重建中的教育损失和差距。使用来源问卷和诊断工具 - Google Forms(2023 年 10 月 19 日)。 https://sites.google.com/view/it-teachers/google-forms
生成式人工智能 (AI) 可以根据提示创建新内容,为教育、娱乐、医疗保健和科学研究等多个领域带来变革潜力。然而,这些技术也带来了政策制定者必须面对的重大社会和政策挑战:劳动力市场的潜在变化、版权不确定性、社会偏见延续带来的风险以及在创建虚假信息和操纵内容时被滥用的可能性。其后果可能包括传播虚假信息、延续歧视、扭曲公共话语和市场以及煽动暴力。各国政府认识到生成式人工智能的变革性影响,并正在积极努力应对这些挑战。本文旨在为这些政策考虑提供信息,并支持决策者解决这些问题。
非洲联盟人工智能 (AI) 战略是在非盟委员会基础设施和能源专员 Amani Abou-Zeid 博士以及基础设施和能源主任 Kamugisha Kazaura 博士和信息社会司司长 Waleed Hamdi 先生的领导和指导下制定的。高级数字政策官员 Souhila Amazouz 女士负责监督非盟技术团队的协调工作。该文件还受益于以下人士的实质性贡献和意见:Brian Mureverwi (AUC-ETTIM);Gamal Eldin Ahmed A. Karrar (AUC-ICD);Meshack Kinyua Ndiritu (AUC-ESTI);Taye Abdulkadir (AUC-PAPS);Jelagat Kimosop (AUC-ODG);Lukovi Seke、Kudakwashe Dandajena 和 Mercy Fomundam (AUDA-NEPAD);Zwelithini Eugene Xaba(ACHPR);穆罕默德·查库尔 (AFRIPOL); Francis Bokilo、Linda Vukani Gumede(非盟布鲁塞尔代表团);理查德·阿波(ACSRT); Kundai Ngwena 和 Swaraj Ram(经社理事会); Meriem Slimani (ATU) Marie Nde Sene (西非经共体); Guichard Tsangou-Wanvoukissa(中非经共体);丹尼尔·穆伦齐 (EAC);威利斯·奥塞莫 (COMESA); George Ah-Thew 博士和 Chisepo Lungu(南部非洲发展共同体); Abdulai Sankoh、Abiyot Sinamo、Bertrand Kisito Nga、Amr Safwat、Rachid Idriss、Eric Armel N'Doumba、Gaspar Datondji、Venuste Nimbona、NGBWA Arsene Chanel、Noha Habib、KANTIZA Marius(AI AU WG); Gashami Jean Pierre Guy(非洲开发银行);Olivier Gakwaya(智能非洲); Mactar Seck 和 Dereje Ashenafi(联合国非洲经济委员会); Rita Bissoonauth、Lydia Gachungi、Sibal Prateek、Khodeli Irakli、Salifou、Abdoulaye(联合国教科文组织); Lishan Adam;琳达·博尼奥和雷切尔·亚当斯。非盟委员会感谢联合国教育、科学及文化组织(教科文组织)提供的技术支持。此外,来自非盟成员国、区域经济共同体和非盟专门机构的非洲专家也为丰富该战略做出了贡献。非盟人工智能 (AI) 战略由非盟执行理事会于 2024 年 7 月 18 日至 19 日在加纳共和国阿克拉举行的第 45 届常会期间通过。
