記事の紹介：人工知能の開発方向には、インテリジェントロボット、自動運転技術、インテリジェント音声および画像認識、ビッグデータ分析と予測、人間とコンピューターのインタラクション、感情コンピューティングなどが含まれます。詳細な紹介: 1. 知能ロボット. 技術のさらなる発展により、知能ロボットはより高いレベルの知能を持つようになる; 2. 自動運転技術. 自動運転技術は交通分野における重要なイノベーションとなり、交通安全と交通安全を大幅に改善する。効率; 3. インテリジェントな音声および画像認識 テクノロジーの発展に伴い、インテリジェントな音声および画像認識はより正確かつインテリジェントになります。

2023-08-18 コメント 0  2669

記事の紹介：機械知能を支える主な技術には、人工知能技術、ビッグデータ技術、クラウドコンピューティング技術などが含まれます。人工知能の開発は、より高度な知能分野へのインテリジェントロボットの開発を保証します。人工知能には、言語認識と処理、画像認識と処理、測位とナビゲーション、データ計算などの側面に関する詳細な研究が必要です。

2019-12-10 コメント 0  4495

記事の紹介：今日のデータ主導の世界では、競争上の優位性を獲得しようとしている組織にとって、ビッグデータと人工知能のコラボレーションがますます重要になっています。ビッグデータは、生成されるデータの量、多様性、速度が大量であることを特徴とし、人工知能アルゴリズムに貴重な洞察を抽出し、インテリジェントな意思決定を促進するための原材料を提供します。これら 2 つの革新的なテクノロジーを組み合わせると、世界中の産業に革命を起こす可能性があります。ビッグデータと人工知能がどのように連携するのか、そしてその可能性を最大限に引き出す戦略を詳しく見てみましょう。 1. データの収集と処理 ビッグ データは、ソーシャル メディア、センサー、デバイス、エンタープライズ システムなど、さまざまなソースからの大量の構造化データと非構造化データで構成されます。次に、機械学習や深層学習などの人工知能アルゴリズムがこのデータの分析と解釈に適用されます。たとえば、機械学習

2024-05-07 コメント 0  909

記事の紹介：デジタル トランスフォーメーションとは、テクノロジーを使用してビジネスの運営方法を変え、顧客に価値を提供することを意味しており、単に新しいテクノロジーやツールを採用することではありません。成功するには、文化と考え方の根本的な変化が必要です。 ChatGPT は企業にどのように役立ちますか? データ分析からナレッジ管理、顧客サービスなどに至るまで、人工知能チャットボットは企業のデジタル変革を促進できます。より深いデータ分析 AI チャットボットは、さまざまなソースからの大量のデータを迅速かつ正確に分析できます。 ChatGPT は、Excel の処理および管理の能力を超えた大量の構造化データおよび非構造化データのクエリ、処理、解釈を必要とするエンジニアにとって貴重なデジタル変革ツールです。人工知能チャットマシン

2023-04-07 コメント 0  2163

記事の紹介：今日のペースの速いビジネス環境では、データが成功の重要な要素となっています。データの量と複雑さが増加し続ける中、企業は貴重な洞察を抽出し、情報に基づいた意思決定を行うために人工知能分析ツールに注目しています。この記事では、AI 分析の力と、AI 分析がどのように業界を変革し、イノベーションを推進し、ビジネスに新たな機会を生み出すことができるのかを探ります。高度なデータ AI 分析で競争上の優位性を獲得する ビッグデータの台頭と分析ツールの発展により、大量のデータを分析し、パターンを特定し、予測を行うことができる AI 分析テクノロジーが開発されました。 AI 分析により、企業は顧客、業務、市場の傾向をより深く理解できるようになり、パフォーマンスを向上させ、競争上の優位性を得ることができます。 AI 分析はヘルスケアから医療に至るまで、業界を変革しています。

2023-05-08 コメント 0  911

記事の紹介：AI はインテリジェンスを生成するために大量のデータを必要とするため、2 つのテクノロジーの動作は異なりますが、うまく連携します。同時に、ビッグデータは人工知能に大量のデータを提供します。この記事では、ビッグデータと人工知能の関係と、それらがどのように連携して企業の問題を​​解決できるかについて説明します。人工知能とビッグデータは、機械学習を通じてコン​​ピューティングに新しい次元をもたらします。ビッグデータが普及したのは最近ですが、個人が巨大なデータセットを分析できるようになり、人工知能の可能性が高まります。最近の調査によると、参加者の 76.5% が、ビッグデータと人工知能はますます絡み合い、企業における認知機能の開発に役立っていると信じています。 2 つのテクノロジーは動作が異なりますが、連携してうまく機能します。

2023-04-04 コメント 0  2098

記事の紹介：人工知能と機械学習を組み合わせることで、データに対するより深い洞察が得られます。企業にとって、機械学習アルゴリズムをトレーニングするために大量のデータを取得することは重要です。ただし、大規模なトレーニング データセットを手動で収集することは、膨大なトレーニング コストが追加されるため非現実的です。したがって、人工知能の出現により、この問題は解決されます。人工知能テクノロジーを通じて、大量のデータを自動的に収集して整理し、機械学習に十分なトレーニング資料を提供できます。このようにして、企業は人工知能と機械学習の組み合わせをより効果的に活用して、大量のデータからより正確な洞察を得ることができます。人工知能の適用により、データ エンジニアは、データの正確性を確保するための、より優れたデータ準備およびクリーニング ツールを提供できるようになります。さらに、AI テクノロジーはデータ エンジニアのタスクのほとんどを自動化できます。

2024-01-23 コメント 0  1302

記事の紹介：デジタル時代において、ビッグデータと人工知能はビジネス分野における重要な原動力となっています。大量のデータが常に出現しており、人工知能テクノロジーの台頭により、このデータがマイニングおよび分析されて貴重な洞察が得られるようになりました。この記事では、人工知能とビッグデータの組み合わせの重要性と、この組み合わせを通じてビジネス価値に関するデータの洞察を見つける方法について詳しく説明しますビッグデータと人工知能: 二刀流の組み合わせビッグデータとは、生成されるデータのことです大量、多様、高速に。モバイル デバイス、センサー、インターネットの普及に伴い、生成されるデータは飛躍的に増加しました。ビッグデータには、構造化データ (データベース内のデータなど) だけでなく、非構造化データ (ソーシャル メディア、テキスト、画像、音声など) も含まれます。ただし、大量のデータには強力な分析が必要です

2023-08-20 コメント 0  600

記事の紹介：デジタル時代において、データは生産の重要な要素となり、人工知能、ブロックチェーン、モノのインターネットなどのテクノロジーの急速な発展に伴い、データの価値がますます重要になってきています。この記事では、これらのテクノロジーの交差点におけるデータが未来に革命をもたらす可能性を探ります。 1. 人工知能とデータ要素の統合 人工知能技術の急速な発展により、データの可能性が最大限に解放されました。データはもはや単なる記録ではなく、インテリジェントな意思決定を推進し、生産プロセスを最適化する重要なリソースとなっています。ディープラーニングとビッグデータ分析の助けを借りて、人工知能は大量のデータに隠された貴重な情報を発見し、さまざまな業界に正確かつ効率的なソリューションを提供できます。人工知能の開発にはより高度なデータが必要です。インテリジェントなモデルをトレーニングするには、より豊富で多様で高品質なデータが必要です

2024-02-20 コメント 0  1189

記事の紹介：高度な分析市場の成長は、次のような複数の要因によって推進されています。 ビッグデータと関連テクノロジーの導入の拡大: ビッグデータ分析革命の中心にあるのは、ビッグデータがより広く使用されるようになり、これらのテクノロジーへのアプローチが常に変化しているという事実です。変化。あらゆる分野におけるデータの蓄積が、組織の行動に根本的に影響を与える最も重要な要素の 1 つとなっているのは明らかです。これは一方では大きな課題である可能性がありますが、他方では、このデータはチャンスであるとも言えます。特に市場が飽和し、需要がすでにわかっている場合には、顧客の行動、市場トレンド、運用指標を明確に見ることができます。機械学習 (ML) と人工知能 (AI) の出現: 機械学習と人工知能の共同開発は、分析分野が革命に直面していることを意味します。高度な分析における機械学習と人工知能が製造に応用される

2024-04-19 コメント 0  476

記事の紹介：人工知能は急速に発展しており、多くのオンラインプラットフォームに人工知能ロボットとビッグデータ分析が導入されています。人工知能が圧倒的に到来し、人々の生活に深く介入しているように思えます。では、人工知能は徐々に人間に取って代わるのでしょうか？それとも、人工知能は人間にまったく代わることができず、自分自身で遊んでいるのだろうか？人工知能は人間によって研究されますが、人間の認知的限界という観点から見ると、人工知能にも「認知的」限界があります。人工知能は人間の脳の動作ルールをシミュレートしているだけであり、大量のデータを分析して応答する必要があります。人工知能がどんなに進歩し、得られる情報量が膨大になったとしても、完全に人間に取って代わることはできません。結局のところ、人工知能には人間の脳のような学習機能はありません。人工知能をサポートするのはソース コードであり、基本的にはプログラマーのソース コードです。

2023-06-24 コメント 0  1810

記事の紹介：医療における人工知能の応用: 1. インテリジェントな診断と治療、ビッグデータとディープマイニングおよびその他のテクノロジーを通じて、患者の医療データが分析およびマイニングされ、患者の臨床変数と指標が自動的に特定されます; 2. 医療画像のインテリジェント認識, AI 合格 大量の医療画像を調査することで、医師が病棟を見つけやすくなり、診断ミスや誤診の問題を軽減できます。

2020-06-19 コメント 0  44024

記事の紹介：人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をモノのインターネット (IoT) システムに統合することは、インテリジェント テクノロジーの開発における重要な進歩を示しています。この統合は AIoT (モノのインターネットのための人工知能) と呼ばれ、システムの機能が強化されるだけでなく、IoT システムが環境内で動作、学習、適応する方法も変わります。この統合とそれが何を意味するのかを見てみましょう。 IoT における人工知能と機械学習の役割 強化されたデータ処理と分析 高度なデータ解釈: IoT デバイスは大量のデータを生成します。人工知能と機械学習は、このデータを巧みに選別し、貴重な洞察を抽出し、人間の視点や従来のデータ処理方法では見えないパターンを特定することができます。予測分析では、人工知能と機械学習を使用して、過去のデータに基づいて将来の傾向を予測します。

2024-01-30 コメント 0  1380

記事の紹介：AI（人工知能）大型モデルの新規求人数は10.16％増加、機械学習採用の年収中央値は487,500に達し、AIGC（生成人工知能）人材は20.87％増加…今年初めからChatGPTとしてはネットワーク全体で人気が高まっており、多くの国内テクノロジー企業が人工知能の大型モデルの分野で「剣を誇示し」ており、AIはデジタルテクノロジーの人材を引き付けるための新たな出口となりつつあります。 QiChachaのデータによると、2023年以降、我が国では人工知能関連企業が13万8,000社増加し、このうち第1四半期に新規登録された企業は11万4,000社で、前年比24.9％増となった（注1）。最前線のAI業界では、企業は人材の採用に多額の費用を投じています。画像認識、インテリジェント音声、生成 AI、大型モデル、その他のテクノロジー アプリケーションの人気により、関連トラックにおける競争は熾烈になっています。

2023-06-05 コメント 0  1036

記事の紹介：——原題：【おすすめコレクション】大ヒット！ 2023 年の東莞の人工知能産業チェーンのパノラマ マップ (産業政策、産業リソースの空間配置、産業チェーン開発計画を添付): 百度、テンセント。 、など この記事のコアデータ：人工知能の市場規模、人工知能の規模を超える企業の営業利益、特許出願の数 人工知能産業の発展状況とバリューチェーンの分布 - 国家の人工知能産業の発展規模 人工知能技術は交差点です21 世紀以降のコンピュータ科学技術およびその他の関連分野の研究 製品には、ロボット システム設計技術、自然言語処理、データ マイニング技術が含まれます。中国は世界第 2 位の人工知能市場であり、我が国の新しいインフラと新しい経済の発展に伴い、

2023-07-09 コメント 0  1398

記事の紹介：Gartner は、2026 年までに中国のホワイトカラーの仕事の 30% 以上が再定義され、生成 AI を使用および管理するスキルが非常に人気になると予測しています。 Gartner の 2023 年の中国におけるデータ分析と AI のハイプ サイクルでは、中国のデータ、分析、AI に関連する 4 つの基本テーマが明らかになりました。業績を優先する中国データ戦略、地域のデータと分析と AI エコシステム、データ ミドル プラットフォームの崩壊、および人工知能が国家権力の新たな象徴となる。この曲線では、最も多くのテクノロジーが予想される拡大期に入ろうとしています。 Gartner のシニアリサーチディレクター、Zhang Tong 氏は次のように述べています。「イノベーションは従来のボトルネックの解決策としてよく宣伝されており、ハードウェア リソースの不足など、中国の CIO に共通する懸念を解決すると期待されています。

2023-09-14 コメント 0  612

記事の紹介：モノのインターネット技術の発展以来、人々の生活の中でますます多くのデバイスがインターネットに接続され始めています。これらのデバイスには、携帯電話、コンピュータ、スマート ホーム、産業機器、センサーが含まれます。これらのデバイスは巨大なネットワークに接続されています。クラウド コンピューティング、モノのインターネット、ビッグ データ、人工知能が技術的に相互に進歩し、共同してまったく新しい世界を創造しています。新しい世界では、人々が必要に応じてさまざまなスマートデバイスを自由に使いこなし、インターネット上のデータをより簡単に分析・活用できるようになり、科学技術分野の進歩が加速します。しかし、この巨大かつ複雑なネットワークは、

2023-06-20 コメント 0  1725

記事の紹介：どう考えても、人工知能 (AI) は大きなビジネスになっています。 Gartner によると、世界中の顧客は 2022 年までに人工知能ソフトウェアに 625 億ドルを費やすでしょう。同レポートでは、CIOの48%がすでに何らかの人工知能ソフトウェアを導入しているか、今後12か月以内に導入する予定であることも指摘している。このすべての投資により、人工知能製品に焦点を当てた多数のスタートアップが集まりました。 CBInsights の報告によると、AI への資金調達は 2022 年の第 1 四半期だけで 151 億ドルに達しました。その前の四半期、投資家は人工知能スタートアップに171億ドルを注ぎ込んだ。データ駆動型 AI の影響で、データ分析、機械学習、ビジネス インテリジェンスなどの関連分野が急速に成長しています

2023-04-08 コメント 0  2774

記事の紹介：スタンフォード大学の人間中心人工知能研究所（HAI）は、人工知能の影響と進歩を分析した「2023年人工知能指数」を発表した。このデータ主導のレポートは、研究、倫理、政策、世論、経済など、人工知能に関連する注目のトピックを掘り下げています。研究の主な発見には、AI 研究がパターン認識、機械学習、コンピューター ビジョンなどの専門分野にどのように拡大できるかが含まれています。報告書は、AIに関する出版物の数が2010年以来2倍以上に増加したと指摘している。同時に、AI 業界での応用例が学界を上回り、産業界が作成した 32 の重要な機械学習モデルを挙げ、学界が作成したのは 3 つだけでした。研究によると、これはこれらの大規模なモデルをトレーニングするために必要な膨大なリソースが原因であると考えられています。伝統的な人々

2023-05-02 コメント 0  1287

記事の紹介：Microsoft と Google は、主にチャットボット ChatGPT を支える人工知能技術のおかげで、生成型人工知能の分野における急速な競争で主導的な地位を占めています。 ChatGPT はその発表以来、インターネット全体で人気を博しており、NVIDIA CEO のジェンセン フアン氏は、これを人工知能の分野における「iPhone モーメント」と呼びました。 3 月 23 日のニュースによると、市場分析会社シミラーウェブのデータによると、OpenAI 人工知能テクノロジーを Bing に統合するという Microsoft の動きにより、通常はほとんどの人が気に留めないこの検索エンジンに切り替えるユーザーが増え、ページビュー数が増え続けていることがわかりました。育つ。 。今年3月20日時点のデータによると、Microsoftが2月7日に人工知能チャットボットを統合した新しいBingを発表して以来、そのページビューは15.8増加した。

2023-03-31 コメント 0  977