Wie sich der Mangel an Deep-Learning-Fähigkeiten auf Unternehmen auswirkt
Organisationen an der Spitze der KI werden sich zunehmend bewusst, dass die Lücke bei den Deep-Learning-Fähigkeiten zu einem dringenden Problem wird.
Die neuesten On Tech News & Einblicke
Organisationen an der Spitze der KI werden sich zunehmend bewusst, dass die Lücke bei den Deep-Learning-Fähigkeiten zu einem dringenden Problem wird.
Die chinesische Nachrichtenagentur Xinhua hat KI-Nachrichtenreporter eingesetzt. Werden sie eines Tages ihre menschlichen Kollegen obsolet machen?
Deep Learning ist eines der spannendsten Forschungsfelder in der Technologie und die Basis von so viel KI: Könnten seine Tage wirklich gezählt sein?
Was wäre, wenn Versicherungsansprüche auf der Grundlage von Daten aus Millionen von Bildern geltend gemacht werden könnten? Lernen Sie Tractable kennen, das KI-Unternehmen, das eine Branche mit Technologie neu erfindet.
Waymo, ein Unternehmen für autonome Fahrzeuge von Alphabet Inc., arbeitet mit DeepMind zusammen, um eine neue Methode zum Trainieren von KI zu entwickeln, die von der Art und Weise inspiriert ist, wie sich die Biologie entwickelt.
Beim Deep Learning verwenden neuronale Netze bestimmte verborgene Schichten, um definierte Ergebnisse zu liefern. Der KI-Forscher David Duvenaud stellt all das mit ODE-Netzen in Frage.
Cognitiv ist das erste Marketing-KI-Unternehmen, das seinen Kunden benutzerdefinierte Deep-Learning-Algorithmen anbietet. Wir haben mit CEO und Mitgründer Jeremy Fain gesprochen.
Fake News ist ein relativ neuer Begriff für ein uraltes Problem. Mit Social Media ist es noch einfacher, Lügen zu verbreiten. Nun hofft Twitter, dass Deep Learning dem ein Ende bereiten könnte.
Gesichtserkennungssoftware ist eine der Krönungen des maschinellen Lernens. Es kann verwendet werden, um Ihr Telefon zu entsperren oder Kriminelle zu jagen, und es steckt noch in den Kinderschuhen.
Viele befürchteten, dass das Internet Alben töten würde. Das Rosinenpicken von Highlights aus einer LP ist jetzt üblich, und KI ist von zentraler Bedeutung für das nächste Kapitel in der Entwicklung der Musik.