SW- TRIVIAL QUIZ - Advanced Modules EduBreakouts

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.

ARIN EDUBREAKOUTS avancerad Nivå

TRIVIAL

START

QUIZ

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

Tekniska tjänster, Finansiella tjänster, Datalagringstjänster

Datasökningstjänster, Bildbehandlingstjänster, Stödtjänster för företag

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

Key concepts (process)

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.

Rätt svar!

Key concepts (process)

Vilka steg skulle en typisk maskininlärningspipeline bestå av?

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

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

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

Key concepts (process)

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.

Rätt svar!

Key concepts (process)

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

Utnyttja stora datalager för dina affärsbehov

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

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

Key concepts (process)

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.

Rätt svar!

Key concepts (process)

Edge AI är kombinationen av:

Edge computing och AI

Edge computing och molnberäkning

Molntjänster och AI

AI - HUMAN INTERACTION

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.

Rätt svar!

AI - HUMAN INTERACTION

Vilket av följande är ett praktiskt exempel på Edge AI?

Chatbot

Google

Självkörande bilar

AI - HUMAN INTERACTION

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.

Rätt svar!

AI - HUMAN INTERACTION

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

Ökad robusthet

Högre beräkningskapacitet

Lägre latens

AI - HUMAN INTERACTION

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.

Rätt svar!

AI - HUMAN INTERACTION

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

Begränsad domänexpertis

Optimering

Generering av koder

Advantages and AI applications

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.

Rätt svar!

Advantages and AI applications

Hur kan AI gynna medicin och hälsovård?

Förbättrad patientkommunikation

Ökad effektivitet

Snabbare och mer exakta diagnoser

Advantages and AI applications

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.

Rätt svar!

question 3/6 - HISTORY

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

Ökad säkerhet och noggrannhet vid kvalitetskontroll

Förbättrad tillförlitlighet och minskade underhållskostnader

Ökad kundnöjdhet och marknadsanpassning

Advantages and AI applications

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.

Rätt svar!

question 3/6 - HISTORY

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

Att kontrollera användningen av AI i det dagliga livet.

Att genomföra lämpliga säkerhetsåtgärder för att skydda användarnas uppgifter.

Endast för att undvika partiskhet och diskriminering i AI.

Risks & Threats

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

Rätt svar!

Risks & Threats

Vad kan orsaka AI:s brist på neutralitet?

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

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

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

Risks & Threats

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.

Rätt svar!

Risks & Threats

Vilka åtgärder kan vidtas för att minimera partiskhet i AI?

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

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

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

Risks & Threats

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.

Rätt svar!

Risks & Threats

Grattis!

du är fantastisk!

Försök igen

Fel svar!

ERROR