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인공지능을 생활에 적용하다

인공지능이 일상생활에 활용되는 분야에는 음성비서, 무인운전, 금융서비스, 의료진단, 스마트홈, 지능형 추천, 자연어 처리, 게임 디자인 등이 있다. 이 주제에서는 누구나 무료로 다운로드하고 경험할 수 있는 인공 지능 관련 기사, 다운로드 및 강좌 콘텐츠를 제공합니다.

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인공지능이 일상생활에 적용되는 분야에는 음성비서, 무인운전, 금융서비스, 의료진단, 스마트홈, 지능형 추천, 자연어 처리, 게임 디자인 등이 있다. 인공지능을 생활에 적용하는 것은 다양한 분야로 침투하여 생활에 편리함과 변화를 가져오고 있습니다. 기술이 더욱 발전함에 따라 인공지능의 적용은 더욱 광범위하고 심층적으로 이루어져 인간에게 더 많은 가능성을 열어줄 것입니다.

Aug 17, 2023 am 10:34 AM

일체 포함

인공지능이 생활에 어떻게 응용되나요?

생활에 인공 지능을 적용하는 방법은 다음과 같습니다. 1. 가상 개인 비서, 사용자는 음성 제어 및 텍스트 입력을 통해 일상 생활에서 몇 가지 작은 작업을 완료할 수 있습니다. 2. 클라우드 컴퓨팅 기술을 사용하여 자동 음성 평가 서비스를 클라우드에 적용합니다. 고객이 원격으로 사용할 수 있도록 API 인터페이스가 공개됩니다. 3. 무인 차량은 무인 운전 목표를 달성하기 위해 주로 차량 내 컴퓨터 시스템을 기반으로 하는 지능형 운전 시스템에 의존합니다. 4. 휴대폰 GPRS 시스템을 통해 날씨 예측 사용자의 위치를 파악하고 알고리즘을 사용하여 전국을 포괄하는 레이더 지도에서 데이터 분석 및 예측을 수행합니다.

Jul 20, 2022 pm 04:47 PM

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인재 인텔리전스 플랫폼의 변화에서 인공지능의 중요한 역할

인공지능(AI)이 인재 정보 플랫폼을 변화시켜 채용 산업에 혁명을 일으키고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 이러한 변화의 중심에는 속도가 있습니다. 인공 지능은 엄청난 속도로 작동하며 채용 담당자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 채용 담당자와 채용 담당자를 연결하는 알고리즘 간의 전투에서 알고리즘은 데이터를 분석하는 데 단 5초밖에 걸리지 않지만, 인간이 동일한 작업을 완료하는 데는 30시간이 걸립니다. 이제 인재 인텔리전스 플랫폼 LLM(Open Source Large Language Model)이 적용됩니다. 비슷한 방식으로. 채용 담당자가 직무 설명을 상자에 붙여넣기만 하면 시스템이 관련 직책, 선호하는 기술 및 자격에 대한 검색을 자동으로 생성하므로 복잡한 부울 문자열을 수동으로 작성할 필요가 없습니다. AI의 목표는 인간 채용을 대체하는 것이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. .

Aug 11, 2023 am 10:17 AM

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노인 홈케어에 인공지능 적용 살펴보기

오늘날 전 세계 국가는 인구 고령화 문제에 직면해 있습니다. 일본에서 미국, 중국에 이르기까지 전 세계 국가에서는 증가하는 노인 인구의 요구를 충족할 수 있는 솔루션을 찾아야 합니다. 요양원은 과밀화되고 전문 간호인력이 부족해 노인 돌봄 문제가 시급한 문제로 떠오르고 있다. 그러나 홈 케어와 독립적인 생활의 미래에는 인공 지능이라는 새로운 옵션이 있을 수 있습니다. "의료 서비스의 미래는 가정에 있으며 더욱 개인화될 것입니다." CareDaily의 CEO이자 공동 창립자인 David Moss는 말합니다. 대규모 헬스케어 기업 및 헬스케어 서비스 제공업체를 지원하고, 과학적으로 검증된 홈 인공지능 케어 서비스를 제공하는 B2B 인공지능 SaaS 기업입니다.

Aug 13, 2023 am 08:41 AM

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일반 인공지능 대형모델 분야의 고품질 데이터 공급 역량 강화 및 혁신 촉진

최근 몇 년 동안 대규모 사전 훈련 모델은 인공 지능의 획기적인 발전을 위한 중요한 원동력 중 하나였으며 인공 지능 공학의 개발 과정과 대중화를 가속화했으며 차세대 지능형 기술의 초석이 될 것으로 예상됩니다. . 대형 인공지능 모델의 획기적인 발전은 고품질 데이터의 지속적인 개발에서 비롯됩니다. 고품질 데이터 공급 역량을 향상시키는 것이 일반 인공지능 대형 모델 분야의 혁신을 촉진하는 열쇠입니다. 모델은 해당 매개변수 및 데이터와 관련되어 있으며, 계산량과 계산량 사이에는 멱수 법칙, 즉 "ScalingLaws"가 있습니다. 모델의 매개변수, 데이터, 계산량이 기하급수적으로 증가하는 반면, 테스트 세트에 대한 모델의 손실은 기하급수적으로 감소합니다. 즉, 계산량이 고정되고 매개변수 규모가 커지면 모델의 성능이 좋아진다는 것을 의미합니다. 작은

Aug 08, 2023 pm 08:29 PM

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