Magyar Mesterséges Intelligencia

June 2, 2024

Értsd meg a hogyant, és teljesítsd az MI Kihívást! Regisztráció Tudatosítás Mindenki számára érthetőbb MI-fejlesztések érzékenyítéssel, interaktív kiállításokkal és oktatási programokkal. Tudj meg többet Gazdaságfejlesztés Az MI üzleti életbe és állami folyamatokba való integrálása piactér építéssel és uniós együttműködések kihasználásával. Tudj meg többet Stratégia-megvalósítás Szakpolitikai konzultáció és döntéselőkészítés MI stratégiával, hatástanulmányokkal és projektcsapat munkával. MI KIHÍVÁS Az MI kihívás teljesítésével 2021 végére 1 millió magyar ember ismeri meg a mesterséges intelligencia alapjait, és 100 ezren szereznek MI tanúsítványt. AZ MI KOALÍCIÓ Az Innovációs és Technológiai Minisztérium kezdeményezésére létrejött Mesterséges Intelligencia (MI) Koalíció a hazai MI ökoszisztéma szakmai és konzultációs fóruma, amely a Digitális Jólét Program keretében végzi tevékenységét. Platformunk összeköti a mesterséges intelligenciával foglalkozó gazdasági, akadémiai és kormányzati szereplőket a magyar gazdaság és társadalom MI-forradalomra való felkészítése céljából.

Magyar Mesterséges Intelligencia Training

Horváth Balázs tartalommenedzser 2019. 09. 18 A Mesterséges Intelligencia Koalíció és az IVSZ – Szövetség a Digitális Gazdaságért felmérése a magyar MI-ről kíván átfogó helyzetképet adni az ökoszisztéma szereplőinek azonosítása és tevékenységeinek vizsgálata, valamint az ígéretes iparági irányok meghatározása révén. Az október végére lezáruló projekt a készülő MI országstratégiához is fontos adatokkal szolgál. Az ősz folyamán elkészülő akciótervhez, valamint az arra épülő MI országstratégiához is alapvető muníciót szolgáltat az a kutatás, amelyet a Mesterséges Intelligencia (MI) Koalíció és az IVSZ – Szövetség a Digitális Gazdaságért indított a magyar MI ökoszisztéma térképének felrajzolására. A kérdőíves felmérés első körben a K+F, az oktatás, az alkalmazás, a bevezetés és tanácsadás, valamint az ökoszisztéma építés kategóriáiba tartozó szereplőket célozta. Az MI rendszerek építéséhez és működtetéséhez elengedhetetlen adatokat birtokló ún. adatgazdák és -feldolgozók azonosítása és vizsgálata egy későbbi szakaszban következik.

Magyar Mesterséges Intelligencia Fogalma

Az orvostudományban segíthet felismerni a fertőzést a számítógépes tomográfiai tüdővizsgálatokból. A betegség terjedésének nyomon követésére szolgáló adatok gyűjtéséhez is hasznos. A félretájékoztatás elleni küzdelem Mesterséges intelligencia az élet egyéb területein Az MI gyakorlatilag az élet és a gazdaság minden aspektusát átalakítja. Egészség A kutatók már tanulmányozzák, hogyan lehet az MI-t nagy mennyiségű egészségügyi adat elemzésére használni, hogy mintákat találjanak amelyek új felfedezésekhez vezetnek az orvostudományban, és javítják diagnosztikai lehetőségeket. Például fejlesztettek ki egy olyan programot a segélyhívások megválaszolására, amely azt ígéri, hogy a hívás során a szív megállására uta jeleket gyorsabban és gyakrabban ismerik fel, mint a diszpécserek. Közlekedés Az MI javíthatja a vasúti forgalom biztonságát, a sebességet és hatékonyságot a kerék súrlódásának minimalizálásával, és az automata vezetés lehetőségével. Termelés A mesterséges intelligencia segíthet az európai gyártók hatékonyságának növelésében, a robotoknak köszönhetően a gyártásban, a logisztika optimalizálásában, vagy a gyárak karbantartásában és a lehetséges üzemzavarok előrejelzésében.

Magyar Mesterséges Intelligencia Ai

A csatlakozási kérelem egy lényegre törő szakmai összegzés, amelyben azt kell bemutatni, hogy az adott szervezet hogyan kapcsolódik a mesterséges intelligencia területéhez, illetve miért szeretne részt venni a Mesterséges Intelligencia Koalíció munkájában. A kérelmet a Koalíció elnöksége bírálja el. A jelentkező szervezet képviselője a jóváhagyást követően csatlakozhat az információmegosztás platformjaként működő Slack közösségünkhöz.

Magyar Mesterséges Intelligencia Marvel

Közzétéve 2020. június 26. A legújabb digitális tudások, a mesterséges intelligencia és robotika oktatásához szükséges tananyag és módszertan készült, amely ráadásul több nyelven (magyarul, angolul és németül) is elérhető a Neumann Társaság részvételével sikeresen zárult projektben. Az Európai Unió finanszírozásával, a határokon átnyúló kapcsolatokat (Interreg) ösztönző együttműködés keretében, osztrák-magyar résztvevők által kifejlesztett képzési rendszer az EDLRIS (European Driving License for Robots and Intelligent Systems; Európai Jogosítvány Robotokhoz és Intelligens Rendszerekhez) nevet viseli. Ez sokaknak ismerős lehet: megidézi az Európai Számítógép-használói Jogosítvány (ECDL) betűszavát – épít az ECDL magyar és osztrák letéteményeseinek: a Neumann Társaságnak és az Osztrák Számítógép-tudományi Társaságnak a tapasztalataira. A két tudományos egyesület mellett az EDLRIS kifejlesztésében osztrák oldalról a Grazi Műszaki Egyetem és a Burgenlandi Pedagógia Főiskola Online Campusa – magyar oldalról pedig a győri Széchenyi István Egyetem vett részt.

A rövid nyögések azonban általában a sertések elégedettségének jelei voltak. "Egyértelmű különbségek vannak a sertés hangokban, ha a pozitív és a negatív helyzeteket nézzük" – mondta Briefer. "A pozitív helyzetekben a hangok sokkal rövidebbek, amplitúdójukban kisebb ingadozásokkal. A hörgések, pontosabban a röfögések magasan kezdődnek, és fokozatosan csökken a frekvenciájuk. " A kutatók szerint az algoritmus a hangok 92%-át helyesen sorolta be a pozitív vagy negatív érzelmek közé. További felvételekkel a sertés tolmács talán képes lesz megtanulni az érzelmek szélesebb repertoárjának megkülönböztetését, és fényt deríthet más állatok mentális jólétére is. Bár a gazdák általában elismerik, hogy az állatok mentális egészsége fontos az állatok jólétéhez, az állatjóléti erőfeszítések többsége a fizikai egészségre összpontosít. Briefer és kollégái úgy vélik, hogy algoritmusuk utat nyithat az állattenyésztési ágazatban olyan új automatizált rendszerek előtt, amelyek a farmokon és más helyszíneken a hangokat figyelik, hogy felmérjék az állatok pszichológiai jólétét.

Amerikai Horror Story 10 Évad