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利用人工智能、机器学习和物联网推动农业发展
摘要：长期以来，人们一直认为农业是满足人们基本需求的主要来源。在印度，农业既是一种必要的就业，也是一个重要的工业部门。为了保持健康的多样性，农民应该进行传统的肉眼观察，生产健康的作物，而不在种植田地或食用此类产品的动物身上使用杀虫剂。在农业过程中，各种机器学习算法为农民提供帮助。创建了土壤分类、作物预测、疾病检测和肥料推荐等系统，使农业更容易。为了获得疾病预测、作物预测和土壤分类建议方法的高精度，使用了 SVM、kNN 和决策树等机器学习算法。物联网在农业中的应用包括洒水器、无人机、机器人、牲畜管理、智能温室等。关键词：机器学习 (ML)、人工智能 (AI)、物联网 (IoT) 第一节 1.1 简介
AI/ML模型风险管理
在实施人工智能时，不仅必须注意静态解决问题，而且由于模型能够根据以往经验学习并不断改变其参数，因此必须定期检查和检验模型。我们的产品不仅包括初步风险评估，还包括包含重复检查和未来校准的研讨会。
M.Tech（CSE-AI 和 ML 专业）课程 1
学分序号 类别 总数学分 1 大学核心课程 27 2 大学选修课程 6 3 课程核心课程 22 4 课程选修课程 15 总计 70 大学核心课程 [27 学分]
耶鲁大学计算机科学 AI/ML 概述
注意：CPSC 170 是为非专业人士设计的。CPSC 474 涵盖与开发游戏智能代理相关的主题；而 CPSC 370 则涵盖了更一般但更技术性的 AI 调查。CPSC 370 相当于 470，但需要 CPSC 223 作为先决条件，并将成为我们几乎所有更高级的 AI 课程的先决条件。
数据中心人工智能与机器学习三难困境
输出 • 适用的混合系统配置 • 多年期预测，包括 LCOE、NPV、IRR • 削减分析 • 针对当地激励措施的电池容量增加策略 • 要点摘要 • 混合资产性能的建模计算为混合运营提供了初步的可行性评估
CBCS 2024 人工智能和机器学习基础知识
深度学习简介、深度学习与机器学习的区别、大脑与深度学习、人工神经网络、反向传播、各种神经网络、深度学习应用、深度学习硬件、深度学习的缺点。模块 IV：NLP（15 小时）NLP-NLP 的挑战、了解 AI 如何翻译语言、语音识别、现实世界中的 NLP-用例、语音商务、虚拟助理、图表、AI 的实施-实施 AI 的方法、AI 实施的步骤、组建团队、正确的工具和平台、AI 框架、部署和监控 AI 系统 5。参考
新兴 AI/ML 攻击和风险
在对创新的不懈追求中，应用程序正在利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的卓越功能。这些技术有望带来变革性进步，从智能推荐系统到用于精确数据分析的聊天机器人。但这些系统也可能引入可被恶意行为者利用的漏洞。随着人工智能和机器学习在我们的数字生态系统中变得不可或缺，了解它们可能带来的风险和攻击至关重要。本文开始探索这些不断演变的风险的复杂性，揭示与人工智能/机器学习相关的漏洞背后的机制。通过了解这些，组织可以加强防御，确保在防范潜在危险的同时接受人工智能/机器学习技术的承诺
使用 AI ML 跟踪错误
1,3,4,5,6 学生，2 副教授，1,2,3,4,5,6 Jain（视为大学）1 尼泊尔蓝毗尼，2,3,4,5,6 印度班加罗尔 摘要：BTS（用于提高软件可靠性的 Bug 跟踪）是一种系统方法，可以使任何公司的员工和管理员受益。使用 AI ML 的 Bug 跟踪系统允许主管将员工在各自工作中消耗的 Bug 路由。BTS 具有报告组功能，允许管理人员分析哪些员工的服务被使用，哪些没有被使用。这种技术可以帮助管理员估计每个应用程序中的错误数量。该工具可帮助团队提交 Bug 和分析。该程序旨在创建一个 Bug 跟踪系统。所有开发人员都可以使用这项技术。这是我们可以用来解决问题的重要因素之一，它还有助于创建数据库和激励目的。
FDA AI ML 讨论文件_V2
Flatiron 对 FDA 的讨论文件“人工智能和机器学习在药品和生物制品开发中的应用”（“讨论文件”）表示赞赏和欢迎。1 我们认识到人工智能/机器学习具有通过创造巨大效率来促进药品和生物制品开发的潜力，而这种效率的提高部分得益于数据收集和证据生成方面的快速技术创新。我们还认识到需要仔细评估这项技术是否会带来特定的风险或危害。Flatiron 支持 FDA 的使命，即确保这些创新的全部益处得以实施并造福公众。因此，我们赞赏该机构通过讨论文件主动与利益相关者展开对话，并计划就这个跨多个部门的快速发展话题举行未来多利益相关者研讨会，以促进相互学习和讨论并塑造监管格局。
工程与科学 AI/ML 实验室
Nicholas Beaudoin 在公共和商业组织中从事机器学习和战略决策交叉领域的工作。作为大型和小型咨询公司（包括德勤、凯捷、Eviden 和华盛顿特区分析/政策智库）的数据科学经理，他开发了 AI/ML 解决方案、方法、数据管道和数据可视化。他的经验来自帮助公司构思、构建和部署机器学习解决方案，包括支持它们的基础设施。他曾帮助过众多财富 500 强公司，如梅赛德斯奔驰、本田、华纳兄弟、迪士尼、雅诗兰黛、国家保险提供商以及从国防部到国务院和农业部的各个联邦政府部门。