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作为犯罪分子可以利用人工智能吗? 最危险的变体

作为犯罪分子可以利用人工智能吗? 最危险的变体

的人工智能能够多。 例如,它可以代替面对阿诺德*施瓦辛格的西尔维斯特史泰龙 去10年里,每天我们听到消息关于如何这样或那样的人工智能学到新的技能。 今天的计算机算法,知道如何复制的绘画风格的着名的艺术家,模仿他人的声音,以创建虚假的视频公众人物和许多其他人。 所有这一切都是非常有趣的观,但许多计算机安全专家感到关切的是,所开发的技术可用于由犯罪分子犯下的罪行。 因为使用神经网络实施的任何任务在目前是不受监管。 事实证明,任何人能说流利的节目,可以使用的人工...

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2020-08-07

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如何成为一个专家在数据的科学?

如何成为一个专家在数据的科学?

在隔离区,许多人已经开始学习新的技能。 大多数离线的企业都不可能生存的流行病,并没有什么令人惊讶的事实,人们有兴趣成为编程、学习机、和其他职业,在最需要在未来几年,但也意味着工作在线从世界上任何地方。 例如,空缺数目的职业数据的科学家在3年内增长超过4次! 现在这样的专家是最需要劳动力市场,因为他们的工作在各个领域。 什么是数据的科学家 这个行业涵盖了许多领域。 看看智能手机上认识你的脸和rasplachivatsya为一个分裂的第二次吗? 在这里工作过...

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2020-05-11

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神经网络将有助于击败一个职业球员在乒乓球

神经网络将有助于击败一个职业球员在乒乓球

神经网络已经达到这样的水平,可以击败国际象棋或者去玩家。 使用机械学习的科学教的神经网络,创建一个逼真的模拟,然后一个真正的玩家试图为战斗力量的算法计算机。 然而,虽然没有人想到要使用神经网络活动的运动,如打乒乓球。 和我们谈论的不是某种计算机模拟和真正的游戏有一个真正的竞争者。 程序员自日本的管理以及训练网络,这是在实时学会了如何确定以下时打乒乓球。 但有一件事,如果一个神经网络仅仅是跟踪的运动轨迹球—;它是什么惊人的。 最有趣的事情是这里...

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2020-05-11

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人工智能学会控制之间的距离的人

人工智能学会控制之间的距离的人

在这种流行病的冠状病毒的社会疏远已被证明是非常有效的措施对于减缓该疾病传播。 但在那个时候,当数以百万计的住家,共同努力来打败危险的感染,很多雇员在食品、采矿、制药等行业仍然必须去工作的每一天。 取决于他们要你明天快递来的产品,或最近的药店始终是开放的情况下,你突然感到一阵. 如何确保安全,在这些情况? 此外,戴面具有另一种方式,这将有助于监测遵守情况之间的距离的人。 没有人工智慧,没有发生过。 的控制之间的距离的人在工作场所,已经开发了一种工具,以监控...

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2020-04-24

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什么是数据的科学和如何开始工作与大数据

什么是数据的科学和如何开始工作与大数据

神经网络可以考虑的一个趋势在今后几年,如果不是更多。 什么是机械学习? 总之,它是一个工具,允许您的程序系统自动学习和改进与新的经验。 一个重要方面的机学习是一种现象的大的数据,或数据。 数据的数量呈指数增长。 例如,生物今天有1台的数据对基因组,这等于10个字节至18摄氏度。 应用学习机 其机学习应用于日常生活? 一个基本的例—;当你去到一个社会网络,并有一个嵌有帐户的人,你知道。 网站如何得知你是真的很熟悉一个特定的人,即使你从没去过他的...

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2020-03-02

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如何以训练你的第一个神经网络

如何以训练你的第一个神经网络

学习教的神经网络的远比你想象的更简单 的主要趋势,过去几年当然可以被称为神经网络、学习机和一切与他们联系。 并且有严重的原因,因为近年来的神经网络的惊喜他们的技能。 此外,神经网络可能只有一个其选民并"恢复"的肖像陀思妥耶夫斯基和玛丽莲*梦露,她仍然是能够显示,20时,30至50年了! 当然,所有这并不是一个神经网络—;在世界各地有许多类似的项目,其中涉及专家们在数据的科学。 怎么神经网络 这一切都始于一个尝试的科学家带来的的原则的操作计算机的...

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2020-01-29

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怎样的人工智能可能会影响创造力?

怎样的人工智能可能会影响创造力?

的机器人可以画,但他们将能够理解是什么吸引人? 的人工智能的和什么是意味着这一短语已经变得越来越常见,在我们的世界。 许多人认为这是一个故事的拍摄到你的手机或者其它问题的一个全球性的和不那么全球规模。 事实上,这个概念是非常有条件的,则可以争辩的事实,这种现象的存在。 然而,有时开发商提供的东西,再次使人猜测关于这一主题。 有时它甚至不是一个单独的产品,因为一些缝在一个单独的决定。 但是它们需要什么? 什么是人工智能吗? 的人工智能是激动人心的科幻小说即...

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2019-12-10

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14情况的技术发展一个信誉良好的分析员

14情况的技术发展一个信誉良好的分析员

于某种原因,这些图像象征着技术的未来。 好,好。 但是美丽的。 上周,伦敦主办了传统的年度活动CCS的见解提出了他们的预测和社会的发展作为一个整体下一个10年。 在该列表中可以找到一些抽象的假设,但也有具体的预测。 还提出了90,但是我们将谈论14最有趣和有希望于我们。 但同时看看什么是这个公司以及为什么其分析是所有的预测有关我们的未来。 什么是CCS的见解 CCS的洞察力是英国的组织,其中涉及预测和分析。 它包括专业人员长期以来一直与技术。 在网站上C...

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2019-10-12

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人工智能重新画的巴勃罗*毕加索

人工智能重新画的巴勃罗*毕加索

乞丐蹲 的人工智能的发展迅速。 最近,我们写了一个事实,什么是能够今天面临着甚至写的音乐。 这当然,不是所有的。 这个时候眼睛的人工智能落在图片上的巴勃罗*毕加索"老手". 但画出轮廓的一个坐着的女人。 在1998年,科学家们已经看了下顶层的画的图片,并发现原始绘图通过毕加索。 今天,由于我们可以享受这种隐藏的艺术作品。 画里面的画 怎么你不喜欢,但是艺术家不是经常吃惊我们与他们的工作之后立即死亡,但有时也有例外。 这些包括绘画作品这样有才华的艺术家像列...

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2019-09-26

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神经网络接通的最好进入现实面对,它看起来很可怕

神经网络接通的最好进入现实面对,它看起来很可怕

面超决议是能够改变最好变成怪物。 十年前,我们许多人甚至不知道什么神经网络和人工智能。 但是,今天,他们一定程度上被用在几乎每一个的移动应用程序。 什么是特别是强大的人工智能是处理照片—很难相信,但它是可以转换素的模式。 我不知道会发生什么,如果计算机已经创建一个现实的肖像的基础上的表情符号? 专家人工智能的乔纳森鞭笞有回答这个问题。 你有没有看过的电视系列关于现代保安服务? 作家和导演示我们的惊人的技术,存在其认为有很大的困难。 例如,调查人员可以检...

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2019-08-29

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学生,从俄罗斯获得了竞争与谷歌的发展的一个翻译手语

学生,从俄罗斯获得了竞争与谷歌的发展的一个翻译手语

是它能够帮助聋哑的人来表达自己的想法,自动翻译,他们显示在的话吗? 这个问题的俄罗斯小丹尼尔大公当卡赞采夫从叶卡捷琳堡学园。 解出这个问题采取了丹尼尔的胜利一个类别的比赛年轻科学家科学博览会2019年。 他开发了一个系统,该系统可以解释手语和以取代一个手语翻译。 如所指出的,卡赞采夫被选中的数以千计的参与者,并成为一个24位选手来自14个国家。 最终,他得到了高等教育建设奖,为开发他的解释,手语。 但所有所入围。 丹尼尔离开 是什么肌电图? 基础的发...

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2019-08-01

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设计不需要什么? 神经网络现在可以安排的家具在你的公寓

设计不需要什么? 神经网络现在可以安排的家具在你的公寓

以前,神经网络被认为是一些奇怪的事情,但是现在进入这些工具有许多。 和这个行业不断变化,在一个令人难以置信的速度:最近,神经网络学会了画画,现在(或甚至能!). 因此,合乎逻辑,人们选择使用人工智慧,不仅新的发现,但也是为了简化的日常任务。 这个时间没有工作可以留室内设计师—的法国开发教的算法为建立地计划和把它们放在家具。 他把pix2pix算法,能够把草图的用户在一个逼真画像。 使用它,开发人员在掌握一种工具,将自动创建一个楼面的计划和甚至安...

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2019-07-30

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这个神经网络知道你怎么会看在50年。 它是如何工作的?

这个神经网络知道你怎么会看在50年。 它是如何工作的?

这已经不是什么秘密,现在神经网络最常用在摄影。 我们已经看到他们如何能够在工作与动画上一个标准的电脑和图片,去锤下更多的作品的着名艺术家。 这并不奇怪,神经网络的基础上FaceApp应用程序,在几天内得到普及,世界各地,风暴的应用存储与。 伊隆麝香,一旦被殖民火星 为什么摄影? 答案其实很简单—的照片和各种图像在线很多。 并不仅仅是一个很大的,数十亿的人! 也许照片的数量超过了地球上的人口,并且不要让所有的照片上传到互联网,他们仍然非常多。 ...

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2019-07-18

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"从神经网络和棍棒":如何不寻常的是机器人的教育要走

如今,机器人不同的形状是非常困难感到惊讶。 但是一群科学家从日本似乎已经取得了成功。 他们建立了奇怪的机器人来自棍棒和…;其他废料。 此外,由于非常先进的系统的人工智能基于神经网络、机器人学会走路. 和奇怪,因为它可能的声音,但这种方法有一个很有希望的未来。 如何创建 通常,在设计机器人、科学家需要有一个非常清楚地知道什么机器人应该做的,他是怎么移动和采取什么行动,它应该执行。 在此首先需要建立一个原型的未来的设备,以确保他们所有的计算是正确的...

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2019-07-06

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在麻省理工学院人工智能学会了火车神经网络比以往任何时候都更快

在麻省理工学院人工智能学会了火车神经网络比以往任何时候都更快

在企图"民主化,大赦国际"在麻省理工学院的科学家已经找到一种方法来使用的人工智能以更有效的学习系统学习机—这是神经网络。 他们希望,一个新的算法,这可以节省时间和金钱,将允许资源受限的研究人员和公司自动化设计神经网络。 换句话说,减少时间和费用,他们可以做这种技术AI更多的访问。 神经网络的更快了解 的一个新领域的人工智能涉及该使用算法,用于自动设计的神经网络的是更准确和有效的比那些旨在通过人类工程师。 但是,这种技术的神经元的建筑的搜索(神经建筑的搜索...

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2019-06-25

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