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AI检验A.选择正确的选项。 1。他们可以工作... 单元4：可能性-AI -Corner
无错误的工作：由于IT机器经过精确编程以执行特定任务，因此错误的机会减少了，并且工作效率提高了。提高效率和生产率：AI机器提高生产率并无限期地工作，因为它们不需要在两次工作之间休息。数字援助：数字助理可以帮助我们的生活更轻松，更高效。数字助手的一些例子是Siri，Alexa，Cortana和Google Assistant。AI的缺点：高成本：为了使AI变得复杂，其开发需要大量投资。 初始设置不仅昂贵，而且维修和维护的成本也很高。 缺乏道德和道德价值观：机器是理性的，但没有情感和道德价值观。 他们不能判断什么是道德和合法的。 缺乏创造力：AI机器无能为力或创新。 它只能做它所教的。 它无法以创新的方式或框外3。来思考AI的缺点：高成本：为了使AI变得复杂，其开发需要大量投资。初始设置不仅昂贵，而且维修和维护的成本也很高。缺乏道德和道德价值观：机器是理性的，但没有情感和道德价值观。他们不能判断什么是道德和合法的。缺乏创造力：AI机器无能为力或创新。它只能做它所教的。它无法以创新的方式或框外3。
人工智能对教育的影响（AIED）的文献综述
否则就需要人类智能，例如视觉感知、语音识别和语言翻译。人工智能是一门广泛的学科。可以将其视为一组互补的技术，包括不断发展的数据驱动技术' • 几十年来，人工智能已在一系列应用中使用（公众知之甚少），包括语音助手（SIRI、Alexa）、面部识别（作为 iPhone 上的安全功能）、谷歌搜索、个性化内容推荐（Netflix）、交通（自动驾驶汽车）、银行系统（欺诈检测）、在线客户服务（聊天机器人）和医疗保健（分析 X 射线图像，例如乳房 X 光片，以支持放射科医生进行评估） • 通过互联网可以获得大量数据集，从而可以开发大型语言人工智能（ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot）模型，这些模型可以识别和生成文本以及执行其他任务 • 自 2022 年 11 月推出 ChatGPT 以来，已经出现了巨大的
Zhorai：为儿童设计对话代理以探索机器学习概念
了解机器学习的原理对于儿童开发有用的心智模型以探索他们现在经常接触的人工智能 (AI) 和智能设备至关重要。尽管儿童非常熟悉与 Siri 和 Alexa 等对话代理进行对话，但他们对人工智能和机器学习的了解往往有限。我们利用他们现有的熟悉程度，推出了 Zhorai，这是一个对话平台和课程，旨在帮助幼儿了解机器学习的原理。8 至 11 岁的儿童通过对话训练代理，并了解如何使用可视化来表示知识。本文介绍了我们如何设计课程，并通过 14 名儿童小组评估了其有效性。我们发现，该平台的对话方面增加了学习过程中的参与度，新颖的可视化有助于使机器知识易于理解。因此，我们为 Zhorai 的未来迭代和向儿童教授人工智能的方法提出了建议。
Bill Kirkby-美国一切始于2021年6月12日，是...
这一切始于2021年6月12日，大约是午夜，我起身吹鼻子，当我这样做时，我说“那感觉不对”，然后我回到床上。当我醒来并且无法移动身体的右侧时。幸运的是，我在我旁边的手机睡觉，我在不清楚的演讲中说，嘿，西里（Siri）打电话给贾斯汀（Justin），当我这样做时，他拿起电话，告诉他打破门，打电话给医院。我不知道我是怎么做到的，因为我不能说话，但我做到了，他理解了我。我被送往医院，并放入重症监护室。我的中风，医生和护士说我不会做到这一点，我证明了他们错了。我住在加利福尼亚州纽波特海滩的霍格医院，直到一个月大约有些强壮，然后我被转移到一个老人的家中，残疾人我无法吃，我的胃里有管子以液态倒入食物。
智能银行与 AI 的交汇点
人类不断发明新机器来提高产量。想想自行车和汽车如何扩大了人类的出行距离和速度，同时彻底改变了体验。这些机器基于车轮和内燃机的通用技术。人工智能 (AI) 是最新的通用技术，它被用来重新定义银行体验和商业经济，就像以前的计算机和互联网一样。可能性无穷无尽，而且已经得到有限的证实。例如，想想人工智能如何彻底改变我们与机器交互的方式——它正在将理解的责任从人类转移到机器。以前，我们必须知道去哪里、点击什么来完成特定任务，而现在你可能只需询问 Google 或 Siri 或 Alexa 即可。这将改变客户采用和体验格局。同样，基于人工智能的机器人可以为您的客户提供上千种小便利，例如一键重复付款，或为您的员工提供上千种小便利，例如创建信用评估备忘录草稿。这些机器人已在银行（例如聊天机器人）和行业（例如机器人吸尘器）的一些常见用例中得到部署。
基于人工智能的语音助手
数字装置提供了使用辅助技术工具简化日常生活的新机会。Amazon Alexa、Apple Siri、Microsoft Cortana 都是语音助手的例子。语音助手是一种利用人工智能以语音形式输入然后执行相应任务的软件。我们使用各种方法将语音转换为文本 (STT)，然后在处理文本后将其转换为语音 (TTS)。然而，智能个人助理的研究非常广泛。它分为不同的分支，例如与计算机相关的环境、与计算机的个人交互以及信息系统。这个项目使用了各种 python 包。在本文中，我们试图提出一个描述性和详细的评论，为未来的研究提供强有力的支持。我们使用 nlp 而不是模式识别策略来识别基于上下文的文本。它可以在线和离线工作。语音助手使用 Python 编程语言。数据存储在应用程序本身中，它降低了时间和空间的复杂性。
深度学习春季2025年：教学大纲和时间表
课程描述：本课程是深度学习的介绍，这是机器学习的一个与现代神经网络的开发和应用有关的分支。深度学习算法以最大化给定任务的性能最大化数据的分层高级表示。例如，当被要求识别面孔时，深度神经网络可能会学会先用边缘来表示图像像素，然后是更大的形状，然后是脸部像眼睛和耳朵一样的部分，最后是单个脸部身份。深度学习是AI最近进步的背后，包括Siri和Alexa的演讲识别，Facebook的标签建议和自动驾驶汽车。我们将介绍来自基本神经网络，卷积和经常性网络结构，深度无监督和强化学习的一系列主题，以及对问题域等问题领域（例如语音识别和计算机视觉）的应用。先决条件：微积分，线性代数和概率与统计的强大数学背景，以及Python中机器学习和编程经验的先前课程。讲座：
基于人工智能的数字心理健康应用程序：平衡需求和风险
心理健康和幸福感是公共卫生讨论中越来越重要的话题 [1]。COVID-19 大流行进一步揭示了现有心理健康服务中存在的关键差距，因为失业和相应的财务问题、长期身体疾病和死亡以及身体隔离等因素导致心理健康状况急剧上升 [2]。因此，人们对数字心理健康应用的可行性和可取性越来越感兴趣。虽然这些专用应用程序差异很大，从将用户与医疗保健专业人员联系起来的平台到诊断工具再到自我评估，但本文专门探讨了聊天机器人形式的数字心理健康应用的影响 [3]。聊天机器人可以基于文本或语音，可以基于规则（即基于语言学）或基于机器学习 (ML)。它们可以利用非常适合面向任务的交互的对话代理的强大功能，例如 Apple 的 Siri、Amazon 的 Alexa 或 Google Assistant。但聊天机器人开发人员越来越多地利用对话式人工智能 (AI)，这是一套工具和技术，允许计算机
Somitra Sanadhya教授
ai或人工智能是对人类智能的模拟，这些机器被编程为像人类一样思考和学习的机器。这些系统可以执行解决问题，决策和理解语言，该语言在当今的各个领域都广泛使用。Siri，Google Assistant和Amazon Alexa等虚拟个人助理使用AI使用自然语言处理和机器学习来理解和响应用户命令。自动驾驶汽车，包括特斯拉，Waymo和Uber等公司的自动驾驶汽车和无人机，使用AI处理感官数据并做出实时驾驶决策。在医疗保健中，AI有助于分析医疗数据以诊断疾病和计划治疗，并使用IBM的Watson Health和Google的DeepMind之类的平台领先。Netflix，Amazon和Spotify等平台上的建议系统使用AI通过分析用户行为和偏好来提供个性化建议。此外，金融机构使用AI通过分析交易模式实时检测欺诈活动。