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人工智能及其应用的研究
科学和工程用于制造和智能机器，这些机器尤其是在高级计算机系统中用于计算机程序的智能领域。它使用计算机与人类智能的理解水平的关系与任务有关，但是AI不必确认自己是生物学上观察到的方法。尽管存在人工智能（AI）的共识定义，但科学的分支涉及允许感知，理性和行动的计算研究。今天，系统使用机器和人类为结果吸收和做出复杂决策的能力而生成的数据量。本文研究和CO将人工智能，引言，定义和应用的特征与增长和成就有关。
了解机器学习中的生成AI
本文探讨了强化学习技术与大语言模型（LLMS）的变革性整合，以增强采购智能和决策过程。本文提出了一个综合框架，该框架应对传统采购系统的挑战，同时利用先进的AI功能。通过对建筑基础，实施方法和绩效指标的详细分析，本文演示了LLM与强化学习的结合如何彻底改变供应商的选择，价格谈判，合同分析和采购运营中的系统整合。本文研究了理论的基础和实际应用，强调了人类在循环工作流程中的重要性和在AI驱动的采购系统中的安全限制。本文结合了复杂的数据预处理技术，多阶段模型体系结构和动态反馈机制，以确保最佳性能和适应不断变化的市场条件。本文还评估了保护隐私技术和未来发展路线图的含义，为寻求在采购过程中实施AI解决方案的组织提供了宝贵的见解。
教育中的人工智能
人工智能（AI）涵盖了旨在模仿人类智能的广泛技术。这些技术包括推理，模式识别和从经验中学习。将人工智能融入教育已经引起了人们的显着关注，从机器学习（ML）开始，而最近，大型语言模型（LLM）和Generative AI（Gen）的兴起。这些基于AI的系统可以“学习”，根据过去的人类干预的过去结果，改善了它们的处理。尽管ML，LLM和Gen正在通过个性化学习经验和自动化行政任务来改变教育，但AI不仅限于这些模型。它涵盖了各种其他形式，每种形式都有贡献在特定任务完成中增强人类能力的独特作用。随着教育工作者采用AI支持的技术，了解AI的主要类型以及它们如何相互关键是至关重要的。AI和其他新兴技术正在不断改变教育。通过将AI置于人类知识和发展的更广泛背景下，我们可以探索其进化，未来的可能性和学校的约束。
使用生成人工智能工具
对Genai的负责任和道德使用的一个重要考虑因素是学术完整性。伊丽莎白学院的学术诚信政策指出：“期望所有伊丽莎白学院的学生都会提交自己的工作，并承认任何用于完成其工作的信息和计划的来源。”因此，必须清楚地识别和适当地引用Genai在完成任务中的任何使用。
商业驱动的人工智能
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