Sok ember már csak legyint, ha azt hallja, hogy feltörték egy cég rendszereit, annyira mindennapossá váltak az ilyen esetek.

Ződi Zsolttal, a Nemzeti Közszolgálati Egyetem Információs Társadalom Kutatóintézetének tudományos főmunkatársával, a Legal technology and its impact on the access to justice, society, and the legal industry konferencia szervezőjével beszélgettünk.

A neuromorfikus számítástechnika architektúrája támogatja a chipen belüli tanulást és a kevés gyakorló adaton alapuló tanulást.

Fejlesztői innováción túl ugyanis beruházásokon és törvényi szabályozáson is múlik többek között, hogy a mesterséges intelligencia megannyi technológiája milyen pályát fut be.

A kiberfenyegetések korát éljük, amikor minden szervezet folyamatosan veszélyben van. A közelmúltban például az amerikai T-Mobile-t, az NVIDIA-t és a Toyota egyik fontos beszállítóját is érte kibertámadás.

A megoldás érzékelőkből, átjárókból és egy gépi tanulási szolgáltatásból áll.

A Cornell Egyetem kutatói bejelentették, hogy a vizuális gépi tanulás terén olyan áttörést értek el, amely lehetővé teszi a robotok számára, hogy felfogják a más tárgyak által eltakart tárgyak létezését.

Úgy próbálják az adatokat betanítani, hogy közben a fizika törvényeit is tiszteletben tartják.

A baktériumok megfertőzik az embert és gyógyszerrezisztenciát hordoznak magukban.

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás rengeteg időt spórol az Nvidia mérnökeinek, akik például az újgenerációs videokártyákon dolgoznak.

Ha egy robot biztonságosan navigálni akar egy járművet egy nagyváros közepén, akkor képesnek kell lennie, hogy megjósolja a közelben lévő sofőrök, kerékpárosok és gyalogosok várható cselekedeteit.

Az új módszer a Newton-elmosás nevet kapta.

Túlteljesítette a jelenlegi elvárásokat is.

Ez ugyanis fontos a boldog és stabil kapcsolathoz.

Jelentős átalakulás indult el a munkavégzés terén az elmúlt években, ami idén tovább erősödik, alapvetően befolyásolva a vállalatok működését. Mivel a munkavégzés már nem helyhez kötött, a rendszereknek és a biztonsági megoldásoknak alkalmazkodniuk kell ehhez.

Papírra is lehet vele írni.

A gépi tanulás (ML) alkalmazásai megvalósíthatóbbá, gyorsabban, hatékonyabban és pontosabban megoldhatóvá tették mindennapi feladatainkat.

A tudós zsenialitását már 20 évesen kamatoztathatta az atombomba kifejlesztését célzó Manhattan-projekt résztvevőjeként.

A gépi tanulást és a neurális hálózatokat a képfelismerésben, az orvosi diagnosztikában, az e-kereskedelemben és számos más területen alkalmazzák.