Data&AI

Альянс в сфере искусственного интеллекта планирует опубликовать ее на своем сайте в середине сентября.

AI Act предъявляет очень серьезные требования к разработке ИИ-систем, но касаются они только так называемых «систем с высоким риском».

Предприниматели опасаются усиления конкуренции, репутационных или операционных рисков.

ИИ-стартап основали бывшие сотрудники OpenAI. Его крупнейшим инвестором является Amazon, тогда как OpenAI пользуется поддержкой Microsoft.

Вместо этого компания намерена проводить небольшие конференции, вебинары и хакатоны, а также участвовать в других отраслевых мероприятиях.

В состязаниях участвовали представители 39 стран, включая Китай, Японию, Канаду, Швецию, Нидерланды, США.

Атаки на современные алгоритмы и модели машинного обучения и искусственного интеллекта отличаются большим разнообразием и сложностью предсказания результатов.

Форум «Интеллектуальное предприятие — 2024»: ИИ в бизнес-процессах компании

Работа разметчика данных предполагает долгий и однообразный труд, действия строго по инструкции, и поэтому тяжело воспринимается большинством людей. Однако люди с расстройствами аутистического спектра в силу своей специфики становятся лучшими разметчиками.

Решение математических задач демонстрирует способности систем искусственного интеллекта к логическим рассуждениям, похожие на способности человека.

Исследования психологов доказывают, что люди при "узнавании" опираются не только на визуальные характеристики, но и на свои знания о человеке.

Система онлайн-поиска на основе ИИ имеет доступ к актуальной информации из Интернета и работает по принципу диалога.

Никто из авторов видеороликов — а среди них есть популярные каналы YouTube со многими миллионами подписчиков — не получил никакой компенсации.

Эксперты ведущих российских ИТ-компаний — о том, какие функции Low-Code пользуются наибольшим спросом, какие будут развиваться наиболее активно и как встраивание ИИ повлияет на эволюцию средств Low-Code.

Финская компания Silo AI осуществила уже больше 200 проектов, связанных с внедрением технологий искусственного интеллекта.

Эксперты перечислили характерные черты типичных бизнес-пользователей решений Low-Code и отметили навыки, которые им желательно иметь для успешной работы.

Национальное управление по конкуренции сделало вывод о зависимости отрасли генеративного искусственного интеллекта от программной платформы Nvidia CUDA.

Цена ошибки из-за некорректных данных или их неактуальности часто оказывается весьма высокой и может стать критичной для бизнеса – необходимая производительность и эффективность выполнения проектов по управлению данными достигаются при комплексном подходе и применении интеграционной шины данных.

Усложнение и развитие систем работы с данными, внедряемыми в рамках проектов импортозамещения, означает решение новых задач – по сути, речь идет о изменении самих подходов к владению данными. Переход от разрозненных хранилищ к платформам данных требует специфических решений по каталогизации, управлению, организации разработки и обеспечению безопасности. Компаниям экономики данных требуется не просто импортозамещение «как есть», а качественное изменение корпоративных ИТ-ландшафтов.

Проекты повышения операционной эффективности предполагают использование множества как современных, так и унаследованных монолитных систем, лежащих в основе операционной деятельности, но не имеющих возможностей расширения. Гиперавтоматизация позволяет оперативно выявлять бизнес-процессы, подходящие для интеллектуальной автоматизации, расставлять приоритеты и развертывать автоматизированные бизнес-процессы, формируя экосистему повышения операционной эффективности. Эксперты и вендоры рынка решений гиперавтоматизации обсуждают особенности развертывания такой экосистемы.