Explore l'évolution de l'analyse des données à l'IA et au ML, en mettant l'accent sur les mégadonnées, l'apprentissage automatique et l'interaction avec les médias sociaux.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur les tâches de classification d'images à l'aide de l'intelligence artificielle.
Couvre les fondements de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique, de la révolution des données et des exemples de recherche dans l'IA et l'apprentissage automatique.
Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.
Explore l'importance de la gouvernance mondiale dans l'intelligence artificielle, en mettant l'accent sur les pratiques éthiques, les questions de partialité et la confiance dans les technologies de l'intelligence artificielle.
Explore l'IA très bénéfique, en alignant les objectifs de l'IA avec les préférences et les comportements humains, en illustrant les complexités à travers des exemples comme la classification d'image et la récupération du café.
Se penche sur la science des données dans la santé personnalisée et mondiale, en mettant l'accent sur les technologies améliorant la confidentialité et les applications de l'IA dans les soins de santé.
Explore l'impact de l'apprentissage automatique dans la compréhension des maladies humaines, en mettant l'accent sur l'importance historique, la découverte de produits naturels et les défis dans les médicaments de conception.
Présente le MUK sur la technologie, la transformation numérique et l'action humanitaire, en mettant l'accent sur l'utilisation responsable de la technologie dans le secteur humanitaire.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
Couvre la cartographie de la susceptibilité aux feux de forêt à l'aide de la robotique ML-Al et de divers sujets connexes, y compris les protocoles expérimentaux, l'ingénierie des fonctions DFT, SimpedCLIP et la détection de Covid-19.
Explore les progrès de l'IA générative et de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur leurs applications, leur sécurité et leurs futures orientations de recherche.
