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人工智能在商业中的应用...
在电子商务和金融行业，人工智能已被用于实现更好的客户体验、高效的供应链管理、提高运营效率和减少伙伴规模，其主要目标是设计标准、可靠的产品质量控制方法，并寻找在保持低成本的同时接触和服务客户的新方法。机器学习和深度学习是最常用的两种人工智能方法。个人、企业和政府机构利用这些模型来预测和学习数据。目前正在开发用于食品行业数据的复杂性和多样性的机器学习模型。本文讨论了机器学习和人工智能在电子商务、企业管理和金融中的应用。销售增长、利润最大化、销售预测、库存管理、安全、欺诈检测和投资组合管理是一些主要用途。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由国际纳米电子学、纳米光子学、纳米材料、纳米生物科学与纳米技术会议科学委员会负责选择和同行评审。
商业世界中人工智能的采用：当前趋势和未来预测
“合成数据”是一类人工生成的数据，而不是从对现实世界的直接观察中获得的数据。可以使用不同的方法生成数据，例如从真实数据中进行统计严格采样、语义方法和生成对抗网络，或者通过创建模拟场景来生成数据，其中模型和流程相互作用以创建全新的事件数据集。
BGS 270 人工智能法律与道德课程大纲
1. 了解人工智能的法律和伦理含义，以及它们如何影响社会、组织和个人。 2. 分析人工智能应用和技术对政府、行业和公众等各利益相关者的潜在影响。 3. 批判性地理解人工智能的潜在风险和好处，以及如何在最大化好处的同时降低风险。 4. 了解法律、法规和道德在塑造人工智能发展和使用方面的作用。 5. 了解如何将道德原则和框架应用于人工智能相关的决策。 6. 了解人工智能运行的社会、文化和政治背景，以及这些背景如何影响人工智能的发展和部署。 7. 了解公共政策在规范和塑造人工智能发展和使用方面的作用。 8. 了解研究伦理在人工智能中的作用以及人工智能研究人员的道德责任。 9. 了解不同观点和声音在塑造人工智能发展和使用方面的作用，包括代表性不足的群体和边缘化社区的观点。 10.了解人工智能在促进或阻碍社会公正和平等方面的作用。
聊天机器人和其他用于学习的人工智能：瑞典大学生的使用情况和观点调查
我相信，在个人学习方面，人工智能作为传统教育方法的补充具有巨大潜力。然而，除了潜力之外，人工智能的快速发展还引发了许多道德问题，这些问题往往解决得太晚，而且程度有限。
学生使用生成式人工智能工具的指南 FINAL
1. 始终坚持学术诚信和诚实的原则——有关学术诚信的一般信息和资源可在学术诚信网页上找到。2. 始终遵守大学的学生行为准则。3. 始终尊重隐私和保密性，避免与生成式人工智能工具共享敏感的个人信息。4. 请记住，生成式人工智能并不总是可靠的。例如，它可能提供虚假或过时的信息或虚假的参考资料，也可能是故意误导信息的来源。5. 始终批判性地评估使用人工智能生成的响应。使用已知可靠的来源来验证信息。如果您对所生成内容的可靠性有疑问，请咨询您的讲师或导师。6. 生成式人工智能工具应用于补充学习和研究，而不是代替通过 Moodle、Talis 阅读列表和图书馆提供的可靠学术资源。 7. 生成式人工智能工具在学术工作中有很多有用的方法，包括头脑风暴、写作任务的初稿、编辑写作任务并提供写作反馈、为文章提出结构建议、使用内容制作演示文稿、为演示文稿和视频制作音乐或制作图像来说明你的工作。 8. 你的讲师会告诉你，在论文或特定评估中，是否允许、要求或禁止使用生成式人工智能工具。在哪里允许
书目 Agustini，AI (2018)。影响 ...
西登巴萨 I 健康中心提供纯母乳咨询前后情况（助产学系博士论文，2018 年）。 Brets，R.（2008 年）。学习媒体及其应用。英语：英语。
Virtus 人工智能与科技机会基金
投资组合持股情况可能每日发生变化，恕不另行通知，且可能不代表当前或过去的投资组合构成。上述持股包括基金直接持有的持股，不包括现金、现金等价物以及某些其他资产和负债。与基金的监管文件不同，本文件中的投资组合数据及其呈现方式无需符合公认会计原则 (GAAP) 和美国证券交易委员会 (SEC) 的呈现要求。因此，由于上述排除，所提供的信息可能与基金在其年度/半年度报告和 NPORT-EX 表格中披露的持股情况不同。
首席执行官的 AI 业务清单
人工智能 (AI) 是一个涵盖多种技术的术语。研究人员和严肃的 AI 从业者通常避免使用这个词，因为它与科幻小说和模糊的理论讨论联系过于紧密。相反，他们经常提到深度学习、机器学习和其他方法。然而，在本文中，我们将坚持使用 AI 一词，以简化操作，指使用计算能力在数据中寻找模式、做出预测以增强流程和解决问题的方法——比人类更快、更好。为什么 CEO 需要关心 AI？越来越多的全球经济学家和商界领袖一致认为，AI 和数据驱动的决策将成为创新和竞争力的驱动力。人们完全可以争辩说，这已经是了，六大国际公司占纳斯达克总市值的一半。通过利用数据驱动的决策，这些组织（以及许多其他组织）能够在许多领域预测未来方面超越竞争对手——选择最佳供应商、设计更好的产品和服务、以更快的速度检测组织或转型需求，因为他们已经转向越来越信任数据来做出关键业务决策。“人工智能是人类正在研究的最重要的事情之一。它是