Want to make creations as awesome as this one?

Transcript

QUIZ

START

TRIVIAL

ARIN EDUBREAKOUTSavancerad Nivå

ArIN-projektet samfinansieras av Europeiska unionen. De åsikter och synpunkter som uttrycks i detta dokument är författarens/författarnas och återspeglar inte nödvändigtvis Europeiska unionens eller den spanska tjänsten för internationalisering av utbildning (SEPIE). Varken Europeiska unionen eller SEPIE:s nationella byrå kan hållas ansvariga för dem.

Key concepts (process)

Prediktiv analys, ansiktsigenkänning, tjänster för naturligt språk, API:er för datamodellering

Datasökningstjänster, Bildbehandlingstjänster, Stödtjänster för företag

Tekniska tjänster, Finansiella tjänster, Datalagringstjänster

MLaaS avser olika ML-tjänster som erbjuds som en komponent i molntjänster. Vad kan sådana tjänster vara?

Key concepts (process)

Rätt svar!

Tillsammans representerar dessa tjänster en rad AI-drivna funktioner som kan utnyttjas i olika branscher och tillämpningar. De visar AI:s potential att tillhandahålla avancerade analyser, känna igen och bearbeta mänskliga egenskaper, förstå och generera naturligt språk samt modellera data på intelligenta och effektiva sätt.

Key concepts (process)

Förbehandling av data och extrahering av funktioner, Träning av en maskininlärningsmodell, Implementering av modellen, Anrop av modellen

Installera ML-modell till molntjänst, korrekt formulering av en begäran, ta emot svar

Datainsamling, Flusha en ML-modell med data, Ta emot svar på frågor

Vilka steg skulle en typisk maskininlärningspipeline bestå av?

Key concepts (process)

Rätt svar!

Dessa steg bildar tillsammans en typisk maskininlärningspipeline, med början från förbehandling av data och funktionsextraktion, följt av modellutbildning, distribution och slutligen åberopande av modellen för att göra förutsägelser. Varje steg är avgörande i den övergripande processen för att bygga och använda maskininlärningsmodeller effektivt.

Key concepts (process)

Identifiera objekt och scener i bilder som är specifika för dina affärsbehov

Bearbeta Big Data och samla in information som är värdefull för företagets tillväxt

Utnyttja stora datalager för dina affärsbehov

Vad kan du göra i Amazon Rekognition Custom Labels-plattformen?

Key concepts (process)

Rätt svar!

Amazon Rekognition Custom Labels ger företag möjlighet att skapa och distribuera anpassade maskininlärningsmodeller för identifiering av specifika objekt och scener i bilder. Denna funktionalitet ger företag ett kraftfullt verktyg för att automatisera bildanalys och utnyttja AI-driven objektigenkänning som är skräddarsydd för deras unika krav.

AI - HUMAN INTERACTION

Molntjänster och AI

Edge computing och molnberäkning

Edge computing och AI

Edge AI är kombinationen av:

AI - HUMAN INTERACTION

Rätt svar!

Genom att kombinera AI med edge computing kan AI-algoritmer användas direkt på enheter som smartphones, IoT-enheter eller edge-servrar, vilket möjliggör effektiv bearbetning av data i realtid i nätverkets utkant.

AI - HUMAN INTERACTION

Självkörande bilar

Google

Chatbot

Vilket av följande är ett praktiskt exempel på Edge AI?

AI - HUMAN INTERACTION

Rätt svar!

Dessa fordon förlitar sig på AI-algoritmer och edge computing-funktioner för att bearbeta sensordata i realtid, fatta körbeslut och reagera på omgivningen utan att enbart förlita sig på molnbaserad databehandling.

AI - HUMAN INTERACTION

Lägre latens

Högre beräkningskapacitet

Ökad robusthet

Vilket av dessa är INTE en av fördelarna med Edge AI?

AI - HUMAN INTERACTION

Rätt svar!

Högre datorkapacitet är inte en av fördelarna med Edge AI. Edge AI fokuserar på att ge AI-funktioner till edge-enheter med begränsade datorresurser, t.ex. smartphones, IoT-enheter eller edge-servrar.

Advantages and AI applications

Generering av koder

Optimering

Begränsad domänexpertis

Vilket av dessa är INTE en fördel med AI inom programmering?

Advantages and AI applications

Rätt svar!

AI-system är vanligtvis specialiserade och utformade för specifika domäner eller uppgifter. De kanske inte har någon bred kunskap eller expertis utanför sitt specifika område, vilket begränsar deras tillämplighet i olika problemdomäner. Detta är dock ett område som utvecklas snabbt, och snart kan AI:s kapacitet utökas så att den kan utföra mer komplexa uppgifter.

Advantages and AI applications

Snabbare och mer exakta diagnoser

Ökad effektivitet

Förbättrad patientkommunikation

Hur kan AI gynna medicin och hälsovård?

question 3/6 - HISTORY

Rätt svar!

AI-algoritmer kan analysera medicinska bilder och patientdata och hjälpa läkare att ställa diagnoser snabbare och med större precision. Detta kan leda till tidigare upptäckt av sjukdomar och förbättrade behandlingsresultat för patienterna.

Advantages and AI applications

Ökad kundnöjdhet och marknadsanpassning

Förbättrad tillförlitlighet och minskade underhållskostnader

Ökad säkerhet och noggrannhet vid kvalitetskontroll

Hur kan AI gynna industrin när den tillämpas på olika processer?

question 3/6 - HISTORY

Rätt svar!

När AI tillämpas på olika processer inom industrin kan det bidra till att förbättra tillförlitligheten och minska underhållskostnaderna. AI-drivet prediktivt underhåll kan hjälpa till att identifiera potentiella utrustningsfel i förväg, vilket möjliggör underhåll i rätt tid för att förhindra haverier.

Risks & Threats

Endast för att undvika partiskhet och diskriminering i AI.

Att genomföra lämpliga säkerhetsåtgärder för att skydda användarnas uppgifter.

Att kontrollera användningen av AI i det dagliga livet.

Vad var målet med utvecklingen av Europeiska unionens allmänna dataskyddsförordning (GDPR)?

Risks & Threats

Rätt svar!

Syftet med EU:s allmänna dataskyddsförordning (GDPR) var att skapa ett omfattande ramverk för dataskydd och integritet för individer inom EU.

Risks & Threats

Främst de fördomar som redan finns i de data som används, vilket leder till att AI-systemen förstärker samma stereotyper.

Endast mänsklig input, eftersom data inte kan vara partiska i sig.

Bias i data, men också den mänskliga insatsen under databehandlingen, samt systemets begränsade perspektiv på mänskligt liv.

Vad kan orsaka AI:s brist på neutralitet?

Risks & Threats

Rätt svar!

AI:s brist på neutralitet kan också påverkas av mänsklig input under databehandling och analys, samt de begränsningar och perspektiv som finns inbyggda i själva systemet. Att förstå och ta itu med partiskhet i AI är avgörande för att främja rättvisa och säkerställa att AI-system är neutrala och opartiska i sitt beslutsfattande.

Risks & Threats

Det är omöjligt att minska partiskheten - den kommer alltid att finnas där på något sätt.

Att välja ut mer varierade uppgifter, granska systemet, tillhandahålla utbildning för dem som är involverade i processen och fastställa fler riktlinjer.

Den mest effektiva åtgärden är helt enkelt att försöka korrigera den mänskliga faktorn genom att utbilda och stärka arbetstagarna.

Vilka åtgärder kan vidtas för att minimera partiskhet i AI?

Risks & Threats

Rätt svar!

Att minimera partiskhet i AI kräver en mångfacetterad strategi. Det handlar om att vara uppmärksam på vilka data som används, se till att de representerar olika perspektiv och undvika partiska dataset. Regelbundna granskningar av AI-systemet kan bidra till att identifiera och åtgärda fördomar.

du är fantastisk!

Grattis!

ERROR

Fel svar!

Försök igen