In dieser Episode des Nature Podcast vom 21. August 2024 wird über eine innovative Methode berichtet, die es alten künstlichen Intelligenzen ermöglichen könnte, neue Fähigkeiten zu erlernen. Bisher haben KI-Systeme, die auf Deep Learning basieren, Schwierigkeiten, neue Aufgaben zu bewältigen ...
Diese Studie wurde entworfen, um frei verfügbare offene TB-CXR-Datensätze als Trainingsdaten für unseren KI-Algorithmus zu verwenden. Anschließende Genauigkeitsanalysen wurden unter Verwendung unabhängiger CXR-Datensätze und tatsächlicher TB-Fälle aus unserem Krankenhaus durchgeführt. Alle Bilddaten wurden anonymisiert, um die Privatsphäre zu gewährleisten. Diese ...
In der neuesten Episode von AI for the Rest of Us spricht Scott Graham, Associate Professor für Rhetorik an der University of Texas in Austin und Autor des Buches “The Doctor and the Algorithm: Promise, Peril and the Future of ...
Stellen Sie sich vor, Sie werfen einen Blick auf eine belebte Straße für einige Momente und versuchen dann, die Szene aus dem Gedächtnis zu skizzieren. Die meisten Menschen könnten die grobe Position der Hauptobjekte wie Autos, Menschen und Fußgängerüberwege zeichnen, ...
In diesem Beitrag werden wir lernen, wie man ein Computer-Vision-Modell mit einem Convolutional Neural Network in PyTorch trainiert. Selbstfahrende Autos werden größtenteils von Computer Vision Algorithmen angetrieben. PyTorch ist derzeit eine der beliebtesten Bibliotheken im Bereich des Deep Learning und ...
Seit etwa einem Jahrzehnt hat der Informatikingenieur Kerem Çamsari einen neuartigen Ansatz namens probabilistisches Rechnen angewendet. Basierend auf probabilistischen Bits (p-Bits) wird dies verwendet, um verschiedene komplexe kombinatorische Optimierungsprobleme zu lösen. In einem der bekanntesten Probleme, dem “Problem des Handlungsreisenden”, ...