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Webinar 1：Genai Essentials幻灯片
这是通过大型语言模型成为可能的算法，这些算法已经学会了如何根据序列（语言模式）中的先前单词来预测下一个单词，并生成有关提示或查询的相关和新的对话文本。
生成人工智能 (GenAI)
目的 本文件旨在提供纳尔逊·曼德拉大学对生成式人工智能 (GenAI) 的立场，以便大学负责任且合乎道德地使用所有人工智能 (AI) 技术。它将指导大学社区适应人工智能技术的快速发展。纳尔逊·曼德拉大学认识到人工智能对社会、商业和教育的颠覆性潜力和影响。因此，我们创建了关于 GenAI 的立场声明，以便该机构有效利用人工智能的优势，同时保持道德标准和教育质量。纳尔逊·曼德拉大学致力于通过采用本立场声明，建立一个信任、诚实和创造力的面对面、在线和混合学习和教学环境。我们希望为造福人类并创造积极和可持续未来的人工智能技术的负责任进步做出贡献。
Visa Research Genai研讨会
定理：对于具有n层和12个注意力头的BERT模型，通过构造存在一组参数，以便该模型可以正确地以SimpleLogic中的任何推理问题正确解决，最多需要N - 2步的推理。
Genai的竞争 - Bitkom E.V.Genai的竞争 - Bitkom E.V.
本出版物旨在提供一般的非结合信息。内容在出版时反映了Bitkom内部的观点。尽管已经非常谨慎地准备了这些信息，但就其事实准确性，完整性和/或货币而言，无法提出任何要求；特别是，本出版物不能考虑各个案件的特定情况。利用此信息是读者的唯一责任。排除任何责任。所有权利，包括摘录的复制，由Bitkom持有。
机器学习 - Genai培训
本课程向学生介绍了机器学习的基本原理（ML），专注于使用Python图书馆的核心算法，应用程序和动手实践。在课程结束时，学生将对ML算法有牢固的了解以及将其应用于现实世界问题的能力。
AI/GenAI法规将走向何方？
围绕人工智能可解释性（透明度）和问责制的监管审查需要适当水平的敏锐度、经验和培训。随着公司设计和开发人工智能，需要全企业范围的协调和配合。在整个人工智能生命周期中与内部利益相关者互动，以提高全企业理解人工智能的能力，包括好处、风险、局限性和约束；检查有关背景和使用的假设；能够识别故障、错误信息或误用。
实现数据架构现代化，助力 GenAI 取得成功
Informatica (NYSE: INFA) 是企业 AI 驱动的云数据管理领域的领导者，通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和 AI 带入生活。我们创建了一种新的软件类别，即 Informatica Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC)，它由 AI 和端到端数据管理平台提供支持，可连接、管理和统一几乎所有多云混合系统中的数据，实现数据民主化并帮助企业实现业务战略现代化。大约 100 个国家/地区的客户和超过 80 家财富 100 强企业依靠 Informatica 推动数据主导的数字化转型。Informatica。数据和 AI 焕发活力的地方。™
预测 AI 和 GenAI 的数据要求
Informatica (NYSE: INFA) 是企业 AI 驱动的云数据管理领域的领导者，它通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和 AI 带入生活。我们创建了一个新类别的软件，即 Informatica Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC)，它由 AI 和端到端数据管理平台提供支持，可连接、管理和统一几乎所有多云混合系统中的数据，实现数据民主化，并帮助企业实现业务战略现代化。大约 100 个国家/地区的客户和超过 80 家财富 100 强企业依靠 Informatica 来推动数据主导的数字化转型。Informatica。数据和 AI 的诞生地。™
生成人工智能（GenAI）指南
• 风险管理：负责任地使用生成式人工智能，遵守法律标准，优先考虑隐私和安全。提前主动评估风险，以提高效率、沟通和服务。 • 隐私和安全：考虑每个 GenAI 工具对安全和客户隐私的影响。机密信息绝不能输入公开的 GenAI 工具中，因为这些信息可能会被纳入 GenAI 工具中供他人使用。 • 赋能以提高效率：使用 GenAI 应使我们的员工能够为客户提供更好、更高效的服务，这取决于员工是否遵守有关使用 GenAI 工具的这些准则。 • 道德使用：识别和解决偏见，以公平、透明和问责为目标，避免意外后果，并坚持道德的 GenAI 使用实践。 • 透明度和问责制：负责任地共享信息，适当披露 GenAI 的使用情况，并验证 GenAI 创建内容的准确性。