XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机器智能
机器智能实验室
项目名称：自治移动代理商（机器人）的开发部门：电气和计算机工程，计算机和信息科学与工程，机械和航空工程师教师：Eric Schwartz，ems@ufl.edu博士学生导师：不可用：秋季，春季，夏季学生级别：新生，大二，大三，高年级；每学期15-50名学生：与他人学习和合作的愿望。信用：0-3通过EGN4912（通常在第一学期的0个学分）津贴：除非选择大学学者或新兴学者的申请要求，否则没有任何津贴：教师访谈；通过ems@ufl.edu将电子邮件发送给Schwartz博士，以设置约会申请截止日期：ASAP网站：https：//mil.ufl.edu/项目描述：MIL提供跨学科的协同环境，用于研究和开发智能，自主机器人。我们对涵盖机器学习，实时传感器集成（包括计算机视觉，LADAR，SONAR，RADAR，IMU等）的自主移动代理的理论和实现进行研究。），优化和控制。MIL研究的应用（产生了功能性机器人）包括自动水下车辆（AUV），自主水面车辆（ASV），自动陆地车辆（ALV）和自动驾驶汽车（AAVS）。MIL定期参加国际机器人比赛（并以前赢得了五项世界冠军）。
应用机器智能，议员
人类正处于一个新时代的门槛上，即人的人工智力（AI）作为工业革命的全球影响力的革命性。随着全球社会所有部门的机器学习和人工智能的扩散，以及金融服务，医疗保健和机器人技术，GEOINT和网络安全等领域已经在改变，因为智能计算机承担了一次难以置信的人类任务。通过成为数据，技术和人类识字方式，个人在如何管理，分析，交流，可视化和领导的如何管理，分析，交流，可视化和领导方面都有知识渊博。体验式AI课程包括一个入门核心，以及在财务，人力资源，商业风险投资和医疗保健/药品领域的端到端AI教育的高级核心。目标是积极，周到地为学生准备不断发展的技术及其所面临的挑战。课程框架通过将计算机科学和分析技能与功能性的政府和行业专业知识，创造力以及领导力以及在线和在线的计划产品相结合，采用了多学科解决问题的方法来解决问题。
机器智能 - 哥伦比亚心理学系
办公时间：在线，通过约会讲师，讲师是自然机器智能的高级编辑，这是一本关于人工智能，机器学习和机器人技术的科学杂志。他拥有爱荷华大学的心理学学士学位，明尼苏达大学的神经科学博士学位以及纽约大学认知神经科学的博士后培训。 他曾在纽约大学哥伦比亚大学和明尼苏达大学担任教职员工。 课程公告描述该研讨会将从心理学，神经科学和计算机科学等领域以及网络论，人工智能，机器人技术，连接性，神经网络，机器学习和深度学习等方法调查机器智能中的历史和现代发展。 重点是对主题的概念理解。 该课程不包括计算机编程和统计信息的背景。 一个总体目标是让学生成为知情的人工智能应用程序。 详细描述了研讨会的目标是对机器智能有更深入的了解。他拥有爱荷华大学的心理学学士学位，明尼苏达大学的神经科学博士学位以及纽约大学认知神经科学的博士后培训。他曾在纽约大学哥伦比亚大学和明尼苏达大学担任教职员工。 课程公告描述该研讨会将从心理学，神经科学和计算机科学等领域以及网络论，人工智能，机器人技术，连接性，神经网络，机器学习和深度学习等方法调查机器智能中的历史和现代发展。 重点是对主题的概念理解。 该课程不包括计算机编程和统计信息的背景。 一个总体目标是让学生成为知情的人工智能应用程序。 详细描述了研讨会的目标是对机器智能有更深入的了解。他曾在纽约大学哥伦比亚大学和明尼苏达大学担任教职员工。课程公告描述该研讨会将从心理学，神经科学和计算机科学等领域以及网络论，人工智能，机器人技术，连接性，神经网络，机器学习和深度学习等方法调查机器智能中的历史和现代发展。重点是对主题的概念理解。该课程不包括计算机编程和统计信息的背景。一个总体目标是让学生成为知情的人工智能应用程序。详细描述了研讨会的目标是对机器智能有更深入的了解。
关于机器智能不可能实现的论据
自从“人工智能”这个名词短语被创造出来以来，人们一直在争论人类是否能够利用技术创造智能。我们从热力学和数学的角度对这个问题进行了新的阐述。首先，我们定义了什么是可以成为人工智能载体的代理（设备）。然后我们表明，由 Hutter 等人提出的、至今仍被人工智能界接受的“智能”的主流定义太弱，甚至无法捕捉到当我们将智能归因于昆虫时所涉及的内容。然后，我们总结了 Rodney Brooks 提出的非常有用的基本（节肢动物）智能定义，并根据此定义确定了人工智能代理需要具备的属性，才能成为智能的载体。最后，我们表明，从创建这种代理所需的学科（即数学和物理学）的角度来看，这些属性既不能通过隐式或显式的数学设计来实现，也不能通过设置一个人工智能可以自发进化的环境来实现。
机器智能——哥伦比亚大学心理学系
讲师：Trenton Jerde，博士 办公室： 上课时间：星期三：下午 6:10 - 8:00 办公时间： 房间：405 Schemerhorn 电子邮件：taj2128@columbia.edu 课程公告描述 本课程将概述机器智能的历史和现代发展，包括心理学、神经科学和计算机科学等领域，以及控制论、人工智能、神经网络、联结主义、机器学习和深度学习等智力运动。重点是主题的概念理解。本课程不包括也不要求具有计算机编程和统计学背景。研讨会的一个关键方面是让学生成为人工智能应用的知情消费者。 先决条件 本科生：本科生应该修过 PSYC UN1001 心理学科学或同等的心理学入门课程。此外，一些统计学和研究方法以及认知心理学或认知神经科学的课程或经验将非常有帮助。还需要得到导师的许可。 研究生：经导师许可，对心理学系的博士生和计算机科学、神经科学和工程等相关系的研究生开放。 导师 导师是《自然机器智能》的高级编辑，该杂志是一本关于人工智能、机器学习和机器人技术的科学期刊。他曾在明尼苏达大学（认知科学）、纽约大学（心理学）和哥伦比亚大学（应用分析）任教。他拥有明尼苏达大学的神经科学博士学位和爱荷华大学的心理学学士学位。 课程详细描述 研讨会的目标是更深入地了解机器智能。学生将通过准备针对必读内容的幻灯片演示来引导课堂讨论。学生应尽可能多地参与课堂讨论 - 请记住，研讨会是为了讨论。具体来说：
人类与机器智能（MORS 950）
人工智能 (AI) 是一项变革性技术，相当于人类文明早期的火。它是一种可用于解决复杂问题、做出预测、自动执行任务和提高生产力的工具。但就像火一样，它具有双重性质，既可能带来好结果，也可能带来坏结果。本课程不需要任何技术知识，专为希望领导在现实世界中部署 AI 系统、管理数据科学和设计团队以及建立和投资 AI 公司的人士而设计。本课程的目标是建立对 AI 可以做什么、机器学习如何工作、这些工具成功和失败的地方以及如何应对其道德影响的直觉。我们将探索广泛的商业应用，研究包括 ChatGPT、Midjourney、DeepBlue、Watson、AlphaZero、Twitter 和 TikTok 背后的推荐系统等在内的工具，并讨论在这些工具的帮助下管理人类团队的最佳实践。本课程是一门基于讲座的课程，包括基于案例的讨论、个人作业、期中考试和期末小组项目。最后，您应该成为识别有前景的用例、评估当前的局限性和识别潜在陷阱的专家，以便您能够应用人类和机器思维伙伴关系来发展新业务并颠覆任何领域的大师。
机器智能和视觉算法（MIVA-2024）
背景：此STC的目的是研究人员可以在其中讨论并满足机器学习和计算机视觉应用程序中的最新信息。本研讨会的主要重点是讨论这些技术的当前状态，并让观众了解印度和世界各地的最新进步和研究工作。目标：在当前数字化世界时代，计算机视觉在工程，管理和所有其他应用科学中都起着重要作用。基于应用程序的算法的最新进展正在迫使研究人员和用户学习和理解这些技术，用于建模和模拟实时实验中的数据。这项短期课程的主要目标是在真实平台上提供有关计算机视觉应用程序应用的讲座和培训。参与者将学习这些方法的基本方法，以及关于Python的会议的手。课程结束时，还将对参与者进行培训，以开发小型项目，以解决基本的计算机视觉分类问题。
具有联想记忆和事件的机器智能......
摘要：数字机器智能从最初的数字计算形式发展到人工智能，其核心是执行人类可以执行的认知任务，例如预测推理或复杂计算。最先进的技术包括可以通过一系列正式的数学规则或一系列事件驱动的操作轻松描述的任务，例如建模、模拟、业务工作流、与设备的交互等，以及易于“直观”完成但难以正式描述或作为一系列事件驱动的操作的任务，例如识别口语或面孔。虽然这些任务令人印象深刻，但它们在将常识推理应用于新情况、填补信息空白或理解和应用不成文的规则或规范方面存在不足。人类智能使用联想记忆和事件驱动的交易历史来快速理解他们所观察到的内容，以便在他们仍在观察时对其进行处理。除了这种认知能力之外，所有生物系统都表现出自创生和自我调节。在本文中，我们展示了如何增强机器智能，使其包括联想记忆和事件驱动的交易历史，从而创建一类新的基于知识的助手来增强人类智能。数字助理使用从大型语言模型中获得的全局知识来弥合相互交互的各个参与者之间的知识差距。我们使用信息的一般理论和基于模式的知识表示来创建交互中涉及的各种交易的记忆和历史记录。
迈向自主机器智能的道路
配置器模块从所有其他模块获取输入（为清晰起见未显示），并配置它们以执行手头的任务。感知模块估计世界的当前状态。世界模型模块根据参与者提出的想象动作序列预测可能的未来世界状态。