5 Simple Techniques For công nghệ a i
5 Simple Techniques For công nghệ a i
Blog Article
Hình ảnh: Các robot, thiết bị ứng dụng AI đang được sử dụng để hỗ trợ việc chuẩn bị và thu hoạch thực phẩm
Ngoài ra, làm việc với công nghệ AI không phải lúc nào cũng suôn sẻ, có những lúc Cẩn đã dùng rất nhiều thời gian để tìm hiểu thuật toán và huấn luyện mô hình, deadline thì đến chân nhưng mô hình vẫn không thể hoạt động được, kiểu như nhìn mèo ra chó ấy. (cười)
Các doanh nghiệp sử dụng công nghệ AI để đơn giản hóa quá trình tuyển dụng bằng blind choosing. Phần mềm học máy cho phép nhà tuyển dụng đánh giá hồ sơ ứng tuển dựa trên các thông số cụ thể.
Phương pháp vật lý thường được dùng để tạo các hạt nano, màng nano, ví dụ: ổ cứng máy tính.
Tuy nhiên, có rất nhiều ví dụ về sự tự lắp ráp dựa trên nhận dạng phân tử trong sinh học, đáng chú ý nhất là tương tác giữa cơ sở Watson-Crick và cơ chất của enzyme. Thách thức đối với công nghệ nano là liệu những nguyên tắc này có thể được sử dụng để thiết kế các cấu trúc mới ngoài các cấu trúc tự nhiên hay không.
Công nghệ nano phân tử, đôi khi được gọi là sản xuất phân tử, mô tả các hệ thống nano được thiết kế (máy nano) hoạt động trên quy mô phân tử. Công nghệ nano phân tử đặc biệt gắn công nghệ a i liền với bộ lắp ráp phân tử, một cỗ máy có thể tạo ra cấu trúc mong muốn hoặc thiết bị từng nguyên tử bằng cách sử dụng các nguyên tắc cơ học tổng hợp.
Khóa học của quick.ai: Khóa học về các bài toán căn bản liên quan đến AI nhưng được chỉnh sửa để dễ tiếp cận hơn.
Những ứng dụng trong y sinh, dùng AI để chẩn đoán bệnh dựa trên phim chụp X-quang, X-ray và MRI
Tiền đề là sự tương tự sinh học quy mô phân tử của các thành phần máy móc truyền thống đã chứng minh máy móc phân tử là có thể thực Helloện được: bằng vô số ví dụ được tìm thấy trong sinh học, người ta biết rằng có thể sản xuất các máy sinh học tinh vi, được tối ưu hóa ngẫu nhiên.
CES 2024 đã chứng kiến sự tích hợp rộng rãi của AI vào đa dạng sản phẩm tiêu dùng, đánh dấu xu hướng mạnh mẽ về việc ứng dụng AI trong cuộc sống hàng ngày. Một trong những điểm nổi bật là sự ra mắt của thiết bị son môi cá nhân AI của L'Oréal, với khả năng sử dụng thực tế ảo để đề xuất màu son từ hàng ngàn lựa chọn.
Mạng nơ-ron học sâu tạo thành cốt lõi của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Chúng phản ánh quá trình xử lý diễn ra trong não người. Bộ não chứa hàng triệu tế bào thần kinh hoạt động cùng nhau để xử lý và phân tích thông tin. Mạng nơ-ron học sâu sử dụng các tế bào thần kinh nhân tạo cùng nhau xử lý thông tin.
Năm 2024 là sự xuất hiện và tiến bộ hơn nữa đối với các mô hình AI đa phương thức. Việc tích hợp các khả năng đa phương thức vào hệ thống AI dự kiến sẽ tăng cường tương tác và tạo ra nội dung thu hút nhiều giác quan, mang lại trải nghiệm người dùng trực quan và hấp dẫn hơn. (Forbes, 2024; TechTarget, 2024).
Các giá trị học được trong quá trình đào tạo, chẳng hạn như trọng số và độ lệch của mạng nơ-ron, rất quan trọng đối với các dự đoán.
Hình ảnh digital camera thời gian thực và các kỹ thuật AI tiên tiến như Học sâu (deep Mastering) có thể được sử dụng để nhận dạng hình ảnh và khuôn mặt nhằm phát Helloện và ngăn chặn tội phạm.
Report this page