人工知能について学ぶ必要があるコースは何ですか?
AI 研究者またはエンジニアになるために必要な分野には、コンピューター サイエンスの基礎、数学、機械学習、AI テクニック、ドメイン固有のスキル、およびソフト スキルが含まれます。
人工知能学習コース
人工知能 (AI) は急速に発展しており、さまざまな分野で大きな成果を上げています。近年、大きな進歩を遂げました。 AIの研究者やエンジニアになるためには、幅広い知識やスキルを習得する必要があります。以下は、人工知能学習コースの一般的な主題です:
1. コンピューター サイエンスの基礎
- データ構造とアルゴリズム
- オペレーティング システム
- コンピュータ ネットワーク
- データベース
- ソフトウェア エンジニアリング
2. 数学
- 線形代数
- 微積分
- 確率論と統計
- 最適化アルゴリズム
3. 機械学習
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- モデルの選択と評価
- 深層学習
4. 人工知能技術
- #自然言語処理
- コンピューティング ビジョン
- ロボット技術
- 知識表現と推論
- 個人の興味や目標に応じて、次のような特定の分野の知識を学ぶ必要がある場合もあります。 # #バイオインフォマティクス
-
フィンテック
- ヘルスケア
- ## 6. ソフトスキル
AI 研究者とエンジニアは、技術的なスキルに加えて、次のソフト スキルも備えている必要があります。
問題解決スキル- コミュニケーション スキル クリティカル シンキング
- チームワーク スキル
- これらのコースは人工知能について学習するための基礎であり、コンピューター サイエンスの原理から分野固有の専門知識に至るまでの包括的な教育を提供します。これらの分野を習得することで、個人は AI 分野で成功するための強固な基盤を構築できます。
以上が人工知能について学ぶ必要があるコースは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Boston Dynamics Atlas は正式に電動ロボットの時代に突入します!昨日、油圧式アトラスが歴史の舞台から「涙ながらに」撤退したばかりですが、今日、ボストン・ダイナミクスは電動式アトラスが稼働することを発表しました。ボストン・ダイナミクス社は商用人型ロボットの分野でテスラ社と競争する決意を持っているようだ。新しいビデオが公開されてから、わずか 10 時間ですでに 100 万人以上が視聴しました。古い人が去り、新しい役割が現れるのは歴史的な必然です。今年が人型ロボットの爆発的な年であることは間違いありません。ネットユーザーは「ロボットの進歩により、今年の開会式は人間のように見え、人間よりもはるかに自由度が高い。しかし、これは本当にホラー映画ではないのか?」とコメントした。ビデオの冒頭では、アトラスは仰向けに見えるように地面に静かに横たわっています。次に続くのは驚くべきことです

1950 年代に人工知能 (AI) が誕生しました。そのとき、研究者たちは、機械が思考などの人間と同じようなタスクを実行できることを発見しました。その後、1960 年代に米国国防総省は人工知能に資金を提供し、さらなる開発のために研究所を設立しました。研究者たちは、宇宙探査や極限環境での生存など、多くの分野で人工知能の応用を見出しています。宇宙探査は、地球を超えた宇宙全体を対象とする宇宙の研究です。宇宙は地球とは条件が異なるため、極限環境に分類されます。宇宙で生き残るためには、多くの要素を考慮し、予防策を講じる必要があります。科学者や研究者は、宇宙を探索し、あらゆるものの現状を理解することが、宇宙の仕組みを理解し、潜在的な環境危機に備えるのに役立つと信じています。

以下の 10 種類の人型ロボットが私たちの未来を形作ります。 1. ASIMO: ホンダが開発した ASIMO は、最もよく知られている人型ロボットの 1 つです。身長 4 フィート、体重 119 ポンドの ASIMO には、高度なセンサーと人工知能機能が装備されており、複雑な環境をナビゲートし、人間と対話することができます。 ASIMO は多用途性を備えているため、障害を持つ人々の支援からイベントでのプレゼンテーションまで、さまざまなタスクに適しています。 2. Pepper: ソフトバンクロボティクスによって作成された Pepper は、人間の社会的パートナーになることを目指しています。表情豊かな顔と感情を認識する能力を備えた Pepper は、会話に参加したり、小売現場で手助けしたり、教育サポートを提供したりすることもできます。コショウ

オートメーション、インテリジェンス、デジタル インテリジェンスは、従来の製造業の発展の方向性です。ロボットは、自動化された生産ライン、インテリジェントな物流、人間と機械のコラボレーション、カスタマイズされた生産のための主要な機器の 1 つとして、従来の製造からインテリジェントな製造への変化において重要な役割を果たしています。 Aistar Qianjiang Robotは、産業用ロボットのコアコンポーネント、完全なロボット、産業用ソフトウェア、インテリジェント製造システム統合の4つの主要な事業セグメントをカバーしており、9月19日から23日まで開催される第23回中国国際産業博覧会で、Aistar Qianjiang Robot Jiang Robotと提携します。多くの関連会社が産業オートメーション、産業用ロボット、インテリジェント製造に注力し、ハイエンドでインテリジェントな無人産業用の完全なソリューションをユーザーに提供します。 ASD株式会社会長兼浙江銭江ロボット有限公司取締役のチェン・ヘリン氏は次のように述べています。

今日の注目の人型ロボット分野において、ボストン ダイナミクスは初期の参入企業の 1 つです。ここ数年、Atlas の人型ロボットは、そのダイナミックなパルクール能力で世界的な注目を集めてきました。その後、模擬建設現場で Atlas がその処理能力を実証する様子も見られました。ただし、現時点では Atlas はまだ開発プラットフォームにすぎず、現実世界で実際の作業に使用することはできないことに注意してください。理由の 1 つは、使用する油圧駆動の設計がまだ完成していないことです。ボストン・ダイナミクスが公開した最新のデモビデオは、アトラスや他の人型ロボットが困難な操作タスクを完了する能力を備えており、適切な条件下では重い物体を操作することもできることを示しています。動画ではアトラスが自分の腕よりも太いネジを着実に掴んで運んでいます。

以前のAI読心技術をまだ覚えていますか?最近、「願いをすべて叶える」能力が再び進化し、人間が自らの思考でロボットを直接操作できるようになりました! MIT の研究者が Ddog プロジェクトをリリースしました。彼らは、ボストン・ダイナミクスのロボット犬スポットを制御するためのブレイン・コンピューター・インターフェース(BCI)デバイスを独自に開発した。犬は人間の思考に従って特定の場所に移動したり、人間が物を手に入れるのを手伝ったり、写真を撮ったりすることができます。以前は「心を読む」ために多くのセンサーを備えたヘッドセットを使用する必要がありましたが、今回は脳とコンピュータのインターフェイスデバイスがワイヤレスメガネ(AttentivU)の形で提供されます。ビデオで示されているアクションは単純ですが、このシステムの目的は、Spot を ALS、脳性麻痺、脊髄損傷などの病気を持つ人々を助けるための基本的なコミュニケーション ツールに変えることです。

大規模言語モデル (LLM) は、言語理解とさまざまな推論タスクにおいて優れたパフォーマンスを示します。しかし、人間の認知の重要な側面である空間推論におけるそれらの役割は、依然として十分に研究されていません。人間には、心の目として知られるプロセスを通じて、目に見えない物体や行動の精神的なイメージを作成する能力があり、目に見えない世界を想像することが可能になります。この認知能力に触発されて、研究者らは「思考の視覚化」(VoT)を提案しました。 VoT は、LLM の推論の兆候を視覚化することで LLM の空間推論をガイドし、それによって後続の推論ステップをガイドすることを目的としています。研究者は、自然言語ナビゲーション、視覚などのマルチホップ空間推論タスクに VoT を適用します。

ロボット IoT は、産業用ロボットと IoT センサーという 2 つの貴重なテクノロジーを統合することを約束する新たな開発です。ロボット モノのインターネットは製造業の主流になるでしょうか? ロボット モノのインターネットとは何ですか? ロボット モノのインターネット (IoRT) は、ロボットをインターネットに接続するネットワークの形式です。これらのロボットは、IoT センサーを使用してデータを収集し、周囲の状況を解釈します。これらは、データ処理を高速化し、リソース使用率を最適化するために、人工知能やクラウド コンピューティングなどのさまざまなテクノロジと組み合わせられることがよくあります。 IoT の開発により、ロボットは環境の変化をよりインテリジェントに感知して対応できるようになり、さまざまな業界により効率的なソリューションがもたらされます。 IoT技術と統合することで、IoTは自律的な動作と自己学習を実現するだけでなく、