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Servizi AI

I 7 MIGLIORI GRUPPI DI FACEBOOK SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

I 7 MIGLIORI GRUPPI DI FACEBOOK SULL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE A CUI PUOI PARTECIPARE Nel panorama in continua evoluzione dell'intelligenza artificiale, gli sviluppatori devono abbracciare ogni possibile modo di tenersi aggiornati con gli ultimi sviluppi. E uno dei modi più semplici per rimanere al passo è essere associati con le comunità AI su varie piattaforme come Facebook, LinkedIn, Reddit, tra gli altri. Mentre tali gruppi aiutano a tenervi informati, non si dovrebbe limitarsi a leggere solo sugli ultimi sviluppi. Invece, gli sviluppatori dovrebbero impegnarsi a condividere idee e contribuire alla comunità. AIM ti offre un elenco curato di un gruppo Facebook popolare e più attivo relativo all'intelligenza artificiale che porterà valore nel tuo viaggio professionale. Artificial Intelligence & Deep Learning www.facebook.com/groups/DeepNetGroup/ Intelligenza artificiale e apprendimento profondo Il gruppo di intelligenza artificiale e apprendimento profondo ha oltre 360.000 membri che pubblicano principalmente notizie e ricerche relative all'intelligenza artificiale. Sebbene la visibilità del gruppo sia pubblica, è necessario richiedere di aderire al gruppo. Creato nel 2016, il gruppo sta ancora guadagnando molta trazione; più di 10.000 membri si sono uniti negli ultimi 30 giorni. Anche la community è uno dei gruppi più attivi, poiché i membri hanno pubblicato circa 700 post in un mese. Notizie curate e storie di opinione dei membri tengono occupato il gruppo durante il giorno. Di conseguenza, questo è un must per gli appassionati artificiali. Data Mining/Machine Learning/Artificial Intelligence Data mining / Machine Learning / Intelligenza artificiale www.facebook.com/groups/machinelearningforum/ Con 125.900 membri forti, il gruppo Data Mining / Machine Learning / Intelligenza artificiale è più propenso verso articoli relativi alla ricerca, risorse di apprendimento e alcuni meme. Se sei uno degli aspiranti che cercano sempre ri...
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Giggle utilizza l’intelligenza artificiale per far partecipare solo le ragazze

Questa app per sole ragazze utilizza l'intelligenza artificiale per schermare il genere di un utente: cosa potrebbe andare storto? Non funziona se sei trans Una nuova app social chiamata Giggle si propone come piattaforma di networking per sole ragazze. Per iscriversi, gli utenti devono fare un selfie. E mentre ciò potrebbe non sembrare troppo invasivo, l'app utilizza quindi il "software di verifica del genere bio-metrico" per determinare se quella persona è una donna. Se ciò non fosse già abbastanza grave, la tecnologia non funziona se sei trans. "[G] iggle è per tutte le ragazze", sottolinea la società sul suo sito Web, prima di aggiungere: "A causa del software di verifica di genere che Giggle utilizza, le trans-ragazze avranno problemi con la verifica." romanzo distopico. Giggle, fondato dallo sceneggiatore australiano Sall Grover, presumibilmente guarda la struttura ossea del viso di una persona per determinare il loro genere. Ciò è problematico su numerosi fronti, non ultimo il fatto che la struttura ossea è chiaramente un indicatore scarso dell'identità di genere. Tuttavia, Giggle afferma che la scienza è solida. "È la bio-scienza, non la pseudo-scienza come la frenologia", dichiara il sito web. Solo che suona molto come la pseudo-scienza. Su Twitter, le persone hanno chiamato la transfobia intrinseca dell'app. "Aspetteremo il nostro giudizio come pecore", ha scritto un utente. “Tutto ciò che serve è un selfie: se la risatina ci fa entrare, siamo i benvenuti nella società delle donne, per passare per sempre. Altrimenti, saremo abbandonati in un mucchio di frattaglie ed escrementi. " Grover ha risposto alle critiche, twittando che aveva consultato le donne trans durante la costruzione dell'app e ha deciso che era meglio ammettere apertamente i limiti del software. "Abbiamo lavorato con ragazze trans che hanno deciso che era meglio essere in anticipo con un difetto, quindi non c'era alcun pregiudizio doloroso", ha spiegato. Successivamente, ...
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Explainable AI (xAI) di Google

Il nuovo servizio "Explainable AI" (xAI) di Google Google ha iniziato a offrire un nuovo servizio per "AI spiegabili" o XAI, come viene chiamato alla moda. Gli strumenti attualmente offerti sono modesti, ma l'intento è nella giusta direzione. L'IA ha un problema di spiegabilità L'intelligenza artificiale è destinata a trasformare la produttività globale, i modelli di lavoro e gli stili di vita e creare un'enorme ricchezza. La società di ricerca Gartner prevede che l'economia globale dell'intelligenza artificiale aumenterà da circa 1,2 trilioni di dollari l'anno scorso a circa 3,9 trilioni di dollari entro il 2022 , mentre McKinsey la vedrà fornire un'attività economica globale di circa 13 trilioni di dollari entro il 2030 . Le tecniche di intelligenza artificiale, in particolare i modelli di guadagno D eep L , stanno rivoluzionando il mondo degli affari e della tecnologia con prestazioni strabilianti in un'area di applicazione dopo l'altra: classificazione delle immagini, rilevamento degli oggetti, tracciamento degli oggetti, riconoscimento delle pose, analisi video, generazione di immagini sintetiche - solo per citarne alcuni. Sono utilizzati in: sanità, servizi IT, finanza, produzione, guida autonoma, riproduzione di videogiochi, scoperta scientifica e persino nel sistema giudiziario penale. Tuttavia, sono come tutt'altro che algoritmi / tecniche classiche di guadagno M achine L (ML). I modelli DL utilizzano milioni di parametri e creano rappresentazioni interne estremamente complesse e altamente non lineari delle immagini o dei set di dati che vengono loro inviati. Pertanto, vengono spesso chiamate le tecniche ML perfette per la scatola nera . Possiamo ottenere previsioni molto accurate da loro dopo averli addestrati con set di dati di grandi dimensioni, ma abbiamo poche speranze di comprendere le caratteristiche interne e le rappresentazioni dei dati che un modello utilizza per classificare un'immagine particolare in una categoria. Google ha avviato un ...
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la Cina vende droni autonomi letali

I militari statunitensi ammettono per la prima volta che la Cina vende droni autonomi letali Il segretario alla Difesa degli Stati Uniti Mark T. Esper ha definito la collaborazione con la Cina sull'intelligenza artificiale "un focus breve e miope sulle opportunità economiche" UU.S. Il segretario alla Difesa Mark T. Esper ha parlato per la prima volta oggi della vendita cinese di droni altamente autonomi sul mercato internazionale, mettendo in discussione la precedente posizione della Cina secondo cui i robot autonomi erano pericolosi e ponevano una " preoccupazione umanitaria ". "Mentre parliamo, il governo cinese sta già esportando alcuni dei suoi droni aerei militari più avanzati in Medio Oriente, mentre si prepara a esportare i suoi UAV stealth di prossima generazione [veicoli aerei senza equipaggio] quando verranno messi in linea", ha detto Esper durante una conferenza organizzata dalla National Security Commission of Artificial Intelligence. "Inoltre, i produttori di armi cinesi stanno vendendo droni pubblicizzati come capaci di piena autonomia, inclusa la capacità di condurre attacchi letali mirati." Questa è la prima volta che un alto funzionario statunitense parla della vendita cinese di droni autonomi letali, anche se si sospetta che le macchine siano state vendute ai paesi del Medio Oriente almeno dalla fine del 2018. I media statali cinesi hanno pubblicizzato la disponibilità di droni letali autonomi per mesi. La retorica evidenzia preoccupazione da parte dell'amministrazione circa le ambizioni militari cinesi dell'intelligenza artificiale, ed evidenzia il senso di immediatezza del DoD nell'affrontare come la Cina sta diffondendo la sua tecnologia autonoma in tutto il mondo. Due società cinesi sostenute da fondi governativi sono state ampiamente identificate come venditori di droni letali. Ziyan, che ha collaborato con il ministero cinese della pubblica sicurezza lo scorso anno, vende droni che possono essere equipaggiati con pistole o bombe.Ha anch...
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L’intelligenza artificiale spiegabile è la prossima grande novità in materia di contabilità e finanza

Il cloud computing ci ha introdotto in un'era in cui la potenza di elaborazione del computer è praticamente illimitata. Questa disponibilità di potenza di calcolo illimitata ha portato a progressi nell'informatica come l'IA, che sta guidando la prossima rivoluzione aziendale. L'intelligenza artificiale promette un modo di pensare umano alla velocità di un computer. La prossima rivoluzione riguarda l'IA che libera le persone da attività ripetitive di basso valore in modo che possano concentrarsi su attività strategiche di alto valore. Gran parte di ciò che vediamo oggi nell'intelligenza artificiale sta lavorando per riprodurre il modo in cui funziona l'intelligenza naturale, con la speranza di arrivare a decisioni a livello umano più veloci e più avvedute. Ad esempio, nel mondo della contabilità, un'applicazione dell'intelligenza artificiale sarebbe quella di identificare la varianza della spesa (ovvero le transazioni che si discostano dalle normali pratiche dell'azienda o del settore). Gli esseri umani possono identificare le tendenze di spesa e la varianza in un gruppo di poche centinaia di transazioni, la maggior parte delle quali vengono identificate come falsi positivi dopo ulteriori indagini. Nello stesso o meno tempo, l'IA può identificare le tendenze di spesa e la varianza tra miliardi di transazioni ed eseguire ulteriori indagini per eliminare i falsi flag in millisecondi. La preoccupazione in questo scenario è che l '"ulteriore indagine" è una scatola nera nebulosa di cui ci dovremo fidare. Questo elemento di fiducia ci porta all'IA spiegabile. L'intelligenza artificiale spiegabile ha l'ulteriore requisito di poter spiegare a un essere umano come è arrivato a una conclusione. Abbiamo già visto questo come un mandato nel software diagnostico medico, in cui il controllo di praticamente tutti i parametri decisionali deve risiedere dal medico. Ciò consente al medico non solo di controllare il processo, ma alla fine di essere in grado di spiegare...
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Che cosa è AIOps ? E come cambierà le aziende e le organizzazioni

La tua forza lavoro IT è pronta per AIOps? AIOps cambierà il modo in cui le organizzazioni operano. Nel impresa AIOps-enabled , in cui l'intelligenza artificiale e apprendimento automatico automatizzare le attività per aumentare le operazioni di tecnologia team, le imprese subiscono un cambiamento monumentale che permette loro di essere più proattivi, predittiva e in ultima analisi preventiva. Concetto di intelligenza artificiale con cervello elettrico e rete neurale, illustrazione 3d isometrico con smartphone, laptop, gadget mobile, moderno banner di archiviazione dei dati, sfondo della pagina di destinazione Concetto di intelligenza artificiale con cervello elettrico e rete neurale, illustrazione 3d isometrico con smartphone, laptop, gadget mobile, moderno banner di archiviazione dei dati, sfondo della pagina di destinazione GETTY IMAGES Lungo questo percorso, evolveranno anche le competenze necessarie nei team ITOps, DevOps e SESA (Site reliability Engineering), che richiedono competenze in termini di personalizzazione, integrazione, automazione e governance. La maggior parte delle organizzazioni non è pronta per questo spostamento sismico, comunque. Un recente sondaggio condotto su 6.000 professionisti IT dimostra che la stragrande maggioranza delle imprese globali deve ancora avviare una strategia AIOps. Lo stato attuale delle operazioni Esaminiamo come siamo arrivati ​​all'odierna organizzazione delle operazioni IT. Nello specifico, intendo le persone che monitorano e gestiscono l'ambiente di produzione, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno "operazioni" nel titolo. Nell'ultimo decennio, la spinta verso soluzioni agili e DevOps ha spostato le operazioni verso lo sviluppo, creando il nuovo set di competenze richiesto dall'ingegneria del rilascio (RelEng), che è responsabile dell'automazione della distribuzione delle applicazioni e della struttura per il ciclo di sviluppo del software (SDLC). Ciò ha richiesto il collegamento dei pu...
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E’ meglio il Cloud o l’Edge Computing e qual è la differenza

Cloud Versus Edge Computing - Qual è la differenza? Ogni conversazione odierna sulla trasformazione digitale o sull'internet degli oggetti (IoT), a prescindere dall'industria, tende a includere una discussione su dove verranno ospitate le applicazioni. Il "cloud" viene spesso presentato come una buona opzione: "basta inviare tutti i dati al cloud per l'analisi", alcuni potrebbero dire. Altri potrebbero suggerire un concetto più nuovo, "edge computing", come un'importante svolta che alimenterà le applicazioni e fornirà risultati che il cloud computing non potrà mai raggiungere. Questo dialogo può spingere i responsabili delle decisioni a pensare di aver bisogno di scegliere un lato - cloud contro edge - e spero che scelgano il vincitore. Ma è così? Abbiamo bisogno di lavorare sodo su un'analisi e piazzare le scommesse? La risposta è no. Queste architetture di calcolo sono complementari, entrambe con ruoli importanti da eseguire. . Diamo un'occhiata a cosa significano prima. Il cloud computing è durato molto più a lungo e molte persone hanno un'idea di base di ciò che è: in poche parole, il cloud computing coinvolge data center remoti pieni di computer connessi via Internet che offrono potenza di elaborazione disponibile per un costo per unità e disponibile per chiunque. D'altra parte, l'edge computing è diventato di recente un termine comune. È usato per evidenziare un approccio opposto al cloud, specialmente in termini di IoT. Fondamentalmente, l'edge computing è l'idea di far girare le applicazioni il più vicino possibile fisicamente al luogo in cui vengono generati i dati. Si consideri, ad esempio, un veicolo che calcola istantaneamente il consumo di carburante in base ai dati provenienti dai sensori di velocità e consumo di carburante. Il computer che esegue tale calcolo nel veicolo potrebbe essere correttamente etichettato come un dispositivo di calcolo del limite. Tuttavia, il concetto di edge computing non è una nuova idea. In effetti, le az...
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La modalità interprete di Google Assistent è ora disponibile

Al CES, Google ha dimostrato una nuova funzione di interprete dell'Assistente Google che consente di parlare una lingua al dispositivo e di tradurre ciò che hai detto in un'altra. Ora la società ha rivelato tramite una pagina di supporto che la funzione dell'interprete viene distribuita a Google Home e ai dispositivi di visualizzazione intelligenti, come riportato da Android Police (e confermati tramite test di The Verge ). La modalità interprete supporta 26 lingue diverse e può essere invocata chiedendo all'Assistente Google di aiutarti a parlare una particolare lingua o di "attivare la modalità interprete". Su display intelligenti, la funzione visualizzerà la traduzione e la pronuncerà a voce alta. Ma come abbiamo visto al CES, è un processo pesante che implica parlare, aspettare e poi ascoltare il dispositivo rispondere. Può aiutare in determinati scenari, ma non è qualcosa su cui vorrei fare affidamento per conversazioni lunghe o complicate. Se disponi di un oratore di Google Home, di un altro oratore con Assistente Google o di un display intelligente, dovresti poter accedere alla modalità interprete a partire da oggi.
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Resolve telecamere dotate di intelligenza artificiale contro i bracconieri

Le telecamere dotate di intelligenza artificiale aiuteranno a individuare i bracconieri della fauna selvatica prima che possano uccidere Una nuova fotocamera sviluppata da un ente non profit Resolve utilizza la tecnologia Intel per tenere d'occhio il Serengeti Gli elefanti sono proverbialmente difficili da perdere, ma anche queste enormi bestie possono essere inghiottite nelle vaste pianure dell'Africa. Questo è un grosso problema per i ranger del parco che hanno il compito di proteggere gli animali dai bracconieri. Nel Parco Nazionale del Serengeti in Tanzania, ad esempio, ci sono solo 150 guardie forestali responsabili della salvaguardia di un'area del paese grande all'incirca delle dimensioni del Belgio. Una nuova soluzione a questa proposta di conservazione senza scopo di lucro Resolve consiste nell'utilizzare telecamere dotate di intelligenza artificiale per fungere da vedette remote. Oggi, Resolve ha annunciato un nuovo dispositivo personalizzato chiamato TrailGuard AI , che utilizza chip di visione Intel per identificare animali e umani che vagano in vista. Le telecamere saranno posizionate sulle tracce di accesso utilizzate dai bracconieri, avvisando automaticamente i ranger del parco che possono controllare eventuali attività sospette. TrailGuard AI si basa su lavori precedenti di Resolve per creare telecamere remote per aiutare la conservazione. Tuttavia, i primi dispositivi erano ingombranti, avevano una durata limitata della batteria e non erano sofisticati, inviando immagini ai ranger ogni volta che i sensori di movimento venivano fatti scattare. Ciò ha portato a molti falsi positivi, in quanto le telecamere sarebbero state attivate da non eventi, come i rami degli alberi che agitano il vento. Il nuovo dispositivo, al confronto, non è più spesso di un indice umano, ha una durata della batteria di un anno e mezzo e può identificare in modo affidabile esseri umani, animali e veicoli. Il chip utilizzato da Resolve è il processore Intel Movidiu...
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AI SageMaker di Amazon

Amazon ha rivelato oggi il suo servizio AI SageMaker, consentendo ai suoi clienti di addestrare modelli di apprendimento automatico su vasta scala mantenendo bassi i costi. Amazon utilizza nuove tecniche per mantenere bloccata la potenza di calcolo richiesta fornendo prestazioni comparabili. Quando SageMaker acquisisce i dati per addestrare un modello, utilizza un algoritmo di streaming che effettua solo un passaggio sui dati che viene alimentato. Mentre altri algoritmi possono vedere aumenti esponenziali della quantità di tempo e potenza di elaborazione necessari, gli algoritmi di Amazon no. Mentre i dati sono trasmessi nel sistema, l'algoritmo regola il suo stato - una rappresentazione persistente dei modelli statistici presenti nelle informazioni fornite a SageMaker per addestrare un particolare sistema. Tuttavia, questo stato non è un modello di apprendimento automatico addestrato: è un'astrazione dei dati inviati a SageMaker che possono quindi essere utilizzati per addestrare un modello. Ciò fornisce una serie di vantaggi utili, come rendere più facile per Amazon la distribuzione di un modello. SageMaker può confrontare gli stati degli stessi algoritmi che lavorano su dati diversi su più macchine nel corso del processo di formazione, per assicurarsi che tutti i sistemi condividano correttamente una rappresentazione dei dati che vengono nutriti. Quella stessa rappresentazione rende più facile l'ottimizzazione degli iperparametri di un modello di apprendimento macchina risultante. Questi parametri, che governano determinate funzioni del modello, sono fondamentali per creare il miglior sistema di apprendimento automatico. Tradizionalmente, gli scienziati dei dati ottimizzerebbero quei parametri ripetendo ogni volta lo stesso modello con parametri diversi e scegliendo il modello che crea il risultato finale più accurato. Tuttavia, questo può essere un processo che richiede molto tempo, in particolare per i modelli creati utilizzando grandi quantità di d...
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