00:05:00このセクションでは、連続と離散の両方の場合の畳み込みの概念について説明します。出力 Y は、近傍内の X の重み付けされた組み合わせです。画像に適用すると、これは 2 次元関数となり、各ピクセルは x 方向と y 方向の特定の座標におけるその関数の測定値になります。各ピクセル強度に適用される重みにより、新しい画像 Y が生成されます。例として、単純な畳み込みをグレースケール画像のエッジ検出に使用して、垂直エッジを検出できます。
00:10:00このセクションでは、スピーカーは畳み込みを使用してニューラル ネットワークの特徴を検出する方法について説明します。畳み込みは基本的に、重みの特定のパターンに基づく単位のサブセットの線形結合であり、特定のタスクにとって重要である可能性のあるエッジやその他のパターンなどの特徴を検出するのに役立ちます。講演者はまた、重みのパターンによって近傍の特徴を検出するためのフィルターが決まり、非線形活性化関数によって出力が増幅されることについても説明しました。 gab またはフィルターは、人間の視覚野の仕組みにヒントを得た共通の特徴マップに対応する一般的なフィルター クラスです。
00:05:00講義のこのセクションでは、講演者はガウスの混合の一般化として隠れマルコフ モデルを紹介します。同氏は、隠れマルコフ モデルは逐次データの相関を利用して精度を高め、y が与えられた場合の条件付き確率分布 x に従う y にわたる分布を表現するために使用されると説明しています。これは、入力 x のクラス条件付き分布が y が多項分布からサンプリングされた後に表現されるガウスの混合とは異なります。講演者は、このモデルと条件付きランダム フィールドおよびリカレント ニューラル ネットワークとの比較も行います。
00:05:00このセクションでは、リカレント ニューラル ネットワークが異なるタイム ステップ間でどのように接続され、どのようにトレーニングされるかについて講演者が説明します。講演者は、RNN をトレーニングするために、時間の経過とともにネットワークを展開し、フィードフォワード ニューラル ネットワークを作成することを含む、経時逆伝播として知られる手法とともに勾配降下法が使用されると説明します。講演者はまた、各タイム ステップの H が計算される方法は、重み共有を伴う同じ関数 f の使用を通じて行われることにも言及しました。関数 f は、前の H と現在の X の両方から入力を受け取り、それに使用される重みはどのタイム ステップでも同じです。
00:25:00講義のこのセクションでは、講演者がオートエンコーダーの確率的グラフィカル モデルについて説明します。入力 X は確率変数とみなされ、出力 X チルダは入力の近似バージョンとなります。 H は隠れ層を表す別の確率変数であり、矢印は条件付きの依存関係を示します。重みは条件付き分布で表され、デコーダは条件付き分布です。さまざまなタイプの出力を生成するには、さまざまな活性化関数が使用されます。講演者は、バイナリ ベクトルとガウス ベクトルの両方について、H 上の分布に基づいて X 上の分布を計算する方法についても説明します。
00:15:00このセクションでは、講師は、H 上のエンコーダの分布の積分と H ごとの X 上の分布の積分を計算する際の課題について説明します。エンコーダとデコーダが複雑であるため、この積分は閉じた形式では計算できませんニューラルネットワーク。これに対処するために、講師は、単一サンプルを使用して積分を近似し、エンコーダーからサンプリングして H を生成し、その結果の分布をデコーダーの分布で近似することを提案します。近似はトレーニングで行われ、講師は、勾配を計算するために慎重な考慮が必要なサンプリング ステップがあるため、これが通常のオートエンコーダとは異なることを強調しました。
00:20:00ビデオのこのセクションでは、変分オートエンコーダーなどの生成ネットワークのトレーニングに使用される優先順位付けのトリックについて講演者が説明しています。エンコーダおよびデコーダのネットワーク アーキテクチャにはサンプリング ステップが含まれるため、最適化中の勾配の計算が困難になります。これに対処するために、固定ガウス分布が導入され、新しい変数 H チルダのサンプリングが可能になり、これをエンコーダーの出力 H と乗算して、潜在変数の最適な平均と分散を持つ分布を取得します。変換された H はデコーダ ネットワークで使用され、再構成された出力 X チルダが生成されます。
00:10:00 Priyank Jaini は、確率質量保存の概念と、変数の変化の式を導出するためにそれがどのように使用されるかを紹介します。彼は、区間 0 ~ 1 の確率変数の例を示し、関数 T of Z を適用すると、確率密度 1/3 の一様な確率変数が得られます。彼は、変数変更の式は、ソース確率変数 Z と関数 T に関してターゲット確率変数 X の密度を見つけるために使用されると説明しています。彼は、この式を多変量の場合に拡張し、関数 T が Rd から学習されるようにします。 Rd に変換すると、式は QX = PZ に T の勾配の行列式を掛け、その逆数を掛けたものになります。
00:15:00スピーカーはフローの正規化の概念を説明します。これには、特定の入力ベクトル X を別のベクトル Z にマッピングする関数の学習が含まれます。D で示される関数は、T1 から TD までの一変量関数で構成されます。 、X の成分を取り込み、Z の成分を出力します。目標は、単純なソース密度 PZ を使用して入力データ セットの密度 QX を近似し、変数の変更を使用してデータ ポイントの尤度を最大化することです。方式。ただし、関数 D が可逆的かつ全単射である必要があるなど、特定の問題が発生します。
01:00:00講師は、フローの正規化において多数のパラメーターを使用して高次元の変換をキャプチャする際の課題について説明します。 GAN はこの問題を解決するためにボトルネックを使用しますが、フローを正規化するには、正確な表現を実現するために両方の次元が同じである必要があります。講師は、フローの正規化実験で使用されるデータセットの次元が高く、そのため関連するパラメーターを学習することが困難であることを強調しました。講師はまた、フローの正規化によって多峰性分布をどのように捉えることができるか、またニューラル ネットワークの重みに関するトレーニングがネットワーク パラメーターに関する暗黙的なトレーニングをどのように行うかに関する質問にも答えます。
01:05:00 Priyank Jaini は、Eric Jack によるチュートリアルから学んだ線形アフィン変換を実装するために約 100 行のコードを提供したと説明しています。彼は、これらのネットワークをトレーニングするのは簡単なプロセスであると述べ、興味のある人にコードを提供しています。
この YouTube ビデオのゲストは、人工知能 (AI) の潜在的な危険性、さまざまな業界の破壊、関連性を維持するための従業員の再スキルの重要性など、人工知能 (AI) のさまざまな側面について議論します。パネリストはまた、AI ツールの使いやすさ、医療における AI の実装、情報配信システムの標準化、AI における富創出の可能性、医療と教育における言語モデルの使用についても議論します。さらに、AI モデルの責任ある展開、透明性、ガバナンスにおける倫理的配慮の必要性を強調しました。最後に、医療や教育における AI におけるプライバシーなどのトピックについて、パネリストが聴衆の質問に簡単に答えます。
00:00:00ゲストは、AI の潜在的な危険性と、このテクノロジーに関する透明性と注意の必要性について話し合います。彼らはまた、AI がさまざまな業界に引き起こしている混乱と、この混乱に直面しても適切な立場を保つために労働者を再訓練することの重要性についても触れています。ゲストは、人々が AI によってもたらされる変化に適応できるよう支援するための、オンライン教育や政府との提携などの潜在的なソリューションを提供します。最終的に彼らは、AI には私たちがこれまでに見たものよりも早く富を生み出し、すべての人を高揚させる可能性があるが、注意と責任を持って扱われなければならないと信じています。
00:05:00専門家は、Google のユーザーフレンドリーなインターフェースと比較して AI ツールの使いやすさについて議論します。彼らは、AI ツールが進化して、多くの教育を必要とせずに使いやすくなることを期待しています。生成 AI は、メディア セット全体の大規模なコーパスでトレーニングされ、自然言語の理解に重点を置いています。ただし、AIの政策と導入は比較的不確実であり、教育コースや政策立案者とのコミュニケーションによってAIがより利用しやすくなる可能性があるという点では両氏は同意している。このパネルでは、AI プログラミングにおける概念定義の課題や、プロンプトの使用の増加に伴う明確に定義された一意の構造名の必要性についても語られます。
00:10:00シカゴの医師がパネリストに、ポイント・オブ・ケアと患者評価の観点から医療において AI を最も効率的に使用する方法について質問します。パネリストは、最初に市場に参入することが重要であるため、市場で優位性を得るために具体的なユースケースを見つけて実行することを提案しています。また、euroscape.com などのツールを使用してデータ セットを構築し、データにラベルを付けて注釈を付けて、そのデータに基づいて新しいモデルをトレーニングすることも推奨しています。彼らは、他の企業と提携するか、チームを招いて AI を開発および実装することを提案しており、小規模から始めて徐々に拡大する可能性があります。
00:15:00講演者は、AI によって決して妨害できない商業活動があるかどうかについて議論します。一部の物理的な作業や産業は他の産業に比べて AI による破壊から遠いかもしれませんが、登壇者たちは最終的に、AI が決して破壊できない商業活動はないということで同意しています。ただし、AI の決定を解釈するという課題や、情報を管理し、ソーシャル ネットワーク上での誤った情報や誤解を招く情報の拡散に対抗するための信頼と標準の一元的なリポジトリの必要性については議論しています。
00:20:00講演者は、人工知能 (AI) の採用の増加に適応するための情報配信システムの標準化の必要性について議論します。また、倫理的配慮の重要性と、AI が現在起こっており、今後も将来を形作っていくであろう AI の影響についても触れています。会話は災害復旧における AI の実用化に移り、AI は迅速な対応や人道的取り組みの調整に使用できます。このパネルでは、最高 AI オフィサーの役割についても議論します。最高 AI オフィサーは、AI の価値あるユースケースを特定するために、テクノロジーの技術的な理解とビジネス指向の考え方を持っている必要があります。
00:25:00講演者は、AI テクノロジーに追いつくために必要な実装と情熱について話し合います。彼らは、企業が AI の最新トレンドを把握するために内部リポジトリを作成することを提案し、AI システムにアップロードできるすべての既存データをカタログ化することを推奨しています。彼らはまた、AI 業界における富創出の可能性についても議論し、この分野で自分自身や企業のスキルアップに投資することを推奨しています。飛び込むには遅すぎると感じる人もいるかもしれないが、講演者らは、AI は実際にはまだ初期段階にあり、近い将来に大幅な成長が期待されることを示唆しています。
00:30:00 Peter は、血糖値を監視することの重要性について議論し、個人が生理学と遺伝学に基づいてさまざまな食品がどのような影響を与えるかを確実に認識できるように、血糖値を継続的に監視する会社である Levels を推奨しています。その後、会話はテクノロジーが世界平和にどのように貢献できるかに移り、AI がどのように普遍的な翻訳者として機能し、異なる視点間のコンテキストと理解を提供できるかに重点が置かれます。パネリストらはオープンAIとその倫理委員会の解任の話題にも触れており、メンバーの1人はオープンAIの取り組みに賞賛の意を表明する一方、この決定に対する懸念も認めた。
00:35:00講演者は、大規模な AI モデルの導入に伴う責任と、AI モデルがもたらす利点とそれがもたらすリスクの潜在的なトレードオフについて話し合います。彼らは、OpenAI によるテクノロジーの責任ある展開に触れ、AI 使用のマイナス面を軽減しようと努めている倫理的な AI チームの努力を認めています。この会話では、潜在的に危険なテクノロジーに関する透明性と責任あるガバナンスの必要性についても取り上げられています。最後に、講演者はプロセスの複雑さと現在のテクノロジーの限界を認識しながら、投資意思決定における AI の使用について言及します。
00:45:00パネリストは、スピードラウンドで聴衆からのいくつかの質問に簡単に答えます。トピックには、音楽や芸術におけるコンテンツ作成、医療用 AI におけるプライバシー、15 歳の子供が Python を受講し続けて大学に進学すべきかどうかなどが含まれます。パネリストは、データプライバシーの重要性と、医療における監査可能で解釈可能な AI の必要性について触れます。また、AI の倫理と中国のような国による AI の悪用の可能性については、次回のセッションで議論される予定であるとも述べています。
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CS480/680 講義 16: 畳み込みニューラル ネットワーク
CS480/680 講義 16: 畳み込みニューラル ネットワーク
このビデオでは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を紹介し、重要な特性を持つ特定のタイプのニューラル ネットワークとして画像処理における CNN の重要性を説明します。講師は、エッジ検出などの画像処理に畳み込みを使用する方法と、CNN が同様の方法で特徴を検出する方法について説明します。畳み込み層とそのパラメーターの概念を、バックプロパゲーションと共有重みを使用した勾配降下法を使用して CNN をトレーニングするプロセスとともに説明します。講師は、より小さなフィルターの使用や畳み込みごとの非線形活性化など、効果的な CNN アーキテクチャを作成するための設計原則も提供します。
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に関するこの講義では、ディープ ニューラル ネットワークが直面する勾配消失問題の解決策として、残差接続の概念について講演者が説明します。これらのスキップ接続により、ネットワーク パスを短縮し、不要なレイヤーを無視できると同時に、ゼロに近い出力の生成を避けるために必要に応じてそれらのレイヤーを使用することができます。勾配消失の問題を軽減するために、バッチ正規化手法の使用も導入されています。さらに講演者は、CNN はビデオ シーケンスなど、2 次元を超える連続データやテンソルに適用できること、および特定のアプリケーションでは 3D CNN も可能であると述べています。 TensorFlow フレームワークは、多次元配列を使用した計算用に設計されていることが強調されています。
CS480/680 講義 17: 隠れマルコフ モデル
CS480/680 講義 17: 隠れマルコフ モデル
この講義では、シーケンス データの相関を利用して精度を向上させるために使用される確率的グラフィカル モデルの一種である隠れマルコフ モデル (HMM) について紹介します。モデルの仮定には定常過程とマルコフ過程が含まれており、隠れ状態は前の状態にのみ依存します。 HMM の分布には初期状態分布、遷移分布、発光分布の 3 つがあり、後者はデータの種類に応じて使い分けられます。このアルゴリズムは、監視、予測、フィルタリング、平滑化、およびおそらく説明タスクに使用できます。 HMM は音声認識や機械学習に使用されており、安定性の相関関係のために歩行器を使用する高齢者向けに、一連の入力と隠れ状態に基づいて最も可能性の高い出力シーケンスを予測します。高齢者施設で収集した高齢者の活動データに基づいて、歩行器に改造したセンサーとカメラを取り付け、高齢者の活動を自動的に認識する実験が行われた。活動認識の文脈における教師あり学習と教師なし学習のデモンストレーションについても議論されました。
この講義では、隠れマルコフ モデル (HMM) でのガウス発光分布の使用に焦点を当てます。HMM は、収集されたデータが連続的な実際のアプリケーションで一般的に使用されます。講師は、この方法には、データの経験的な平均と分散に対応する平均と分散のパラメーターを計算し、それらを使用して初期分布と遷移分布の解を計算することが含まれると説明します。遷移分布は相対頻度カウントに対応し、解を得るために最尤法が使用されます。このアプローチは、初期分布と発光分布も使用されるガウス分布の混合に対する解決策に似ています。
CS480/680 講義 18: リカレントおよび再帰的ニューラル ネットワーク
CS480/680 講義 18: リカレントおよび再帰的ニューラル ネットワーク
この講義では、固定長のないシーケンシャルデータに適したモデルとしてリカレントニューラルネットワークと再帰ニューラルネットワークを紹介します。リカレント ニューラル ネットワークは、出力が入力としてフィードバックされる特定のノードにより、任意の長さのシーケンスを処理できます。各タイム ステップでの H の計算方法は、重み共有を含む同じ関数 f の使用を通じて行われます。ただし、初期の入力からの情報を覚えていないことや予測のずれなどの制限が発生する可能性があります。講師はまた、双方向リカレント ニューラル ネットワーク (BRNN) アーキテクチャと、入力シーケンスと出力シーケンスが自然に一致しないアプリケーション向けに、エンコーダーとデコーダーの 2 つの RNN を利用するエンコーダー デコーダー モデルについても説明します。さらに、講師は、勾配消失問題を軽減し、長距離依存関係を促進し、情報の流れを選択的に許可またはブロックできる長短期記憶 (LSTM) ユニットの利点について説明します。
リカレントおよび再帰ニューラル ネットワークに関するこの講義では、勾配問題を防ぐための長期短期記憶 (LSTM) およびゲート反復ユニット (GRU) ユニットの使用や、機械翻訳における注意メカニズムの重要性など、幅広いトピックを取り上げます。文の意味と単語の配置を保持するため。また、講師は、リカレント ニューラル ネットワークをシーケンス、グラフ、ツリーの再帰的ニューラル ネットワークに一般化する方法、および構文解析ツリーを使用して文を解析し、文の埋め込みを生成する方法についても説明します。
行われています。隠れ状態は、前の隠れ状態と入力を受け取る関数を使用して計算され、出力は隠れ状態を入力として受け取る別の関数を使用して取得されます。最終的な目標は、この計算を使用して確率を計算したり、アクティビティを認識したりすることです。
CS480/680 講義 19: アテンションとトランスネットワーク
CS480/680 講義 19: アテンションとトランスネットワーク
この講義では、ニューラル ネットワークにおけるアテンションの概念を紹介し、トランス ネットワークの開発におけるその役割について説明します。注意は当初コンピュータ ビジョンで研究され、人間が自然に特定の領域に集中するのと同様に、重要な領域を識別できるようになりました。アテンションを機械翻訳に適用することで、アテンション メカニズムのみを使用し、従来のニューラル ネットワークと同じくらい優れた結果を生み出すトランス ネットワークが作成されました。トランスフォーマー ネットワークにはリカレント ニューラル ネットワークに比べて、長距離の依存関係、勾配の消失と爆発、並列計算に関連する問題を解決するという利点があります。この講義では、各出力位置が入力に確実に対応するようにする、変圧器ネットワークにおけるマルチヘッドの注意について説明します。変圧器ネットワークにおけるマスク、正規化層、および Donora 層の使用について説明し、構成要素としてアテンションを使用する概念について検討します。
アテンションとトランスフォーマーネットワークに関するこの講義では、講演者は、異なる層の勾配を分離するための正規化の重要性と、文内の語順を保持するための位置埋め込みの重要性について説明します。講演者は、トランス ネットワークの複雑さの推定値をリカレント ニューラル ネットワークと畳み込みニューラル ネットワークと比較し、長距離の依存関係を捕捉して単語を同時に処理するトランス ネットワークの能力を強調します。スケーラビリティの向上と競争の削減におけるトランスフォーマー ネットワークの利点についても説明するとともに、精度と速度で優れたパフォーマンスを示している GPT、BERT、XLNet などのトランスフォーマー ネットワークの紹介についても説明し、リカレント ニューラル ネットワークの将来についての疑問を引き起こします。
CS480/680 講義 20: オートエンコーダ
CS480/680 講義 20: オートエンコーダー
オートエンコーダは、エンコーダとデコーダに密接に関連するネットワーク ファミリを指しますが、オートエンコーダが入力を受け取り、同じ出力を生成する点が異なります。これらは、圧縮、ノイズ除去、スパース表現の取得、およびデータ生成にとって重要です。線形オートエンコーダーは、情報が失われないようにしながら高次元ベクトルをより小さな表現にマッピングすることで圧縮を実現し、重み行列を使用して入力から圧縮表現へ、またはその逆への線形変換を計算します。さらに、ディープ オートエンコーダーは高度なマッピングを可能にし、確率的オートエンコーダーは中間表現と入力に対して条件付き分布を生成し、これをデータ生成に使用できます。オートエンコーダによる非線形関数の使用は、データの固有の次元を捕捉する低次元空間への投影である非線形多様体を利用し、入力の可逆圧縮につながります。
CS480/680 講義 21: 生成ネットワーク (変分オートエンコーダーと GAN)
CS480/680 講義 21: 生成ネットワーク (変分オートエンコーダーと GAN)
この講義では、変分オートエンコーダ (VAE) や敵対的生成ネットワーク (GAN) などのネットワークを介して出力としてデータを生成できる生成ネットワークに焦点を当てます。 VAE は、エンコーダを使用して元の空間から新しい空間にデータをマッピングし、次にデコーダを使用して元の空間を復元します。講師は、VAE の背後にある概念と、トレーニングに必要な分布の積分の計算に関する課題について説明します。 GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターの 2 つのネットワークで構成されます。ジェネレーター ネットワークは新しいデータ ポイントを作成し、ディスクリミネーター ネットワークは生成されたデータ ポイントと実際のデータ ポイントを区別しようとします。ネットワークの強さのバランスの確保やグローバル コンバージェンスの達成など、GAN 実装における課題について説明します。講義は、生成された画像の例と次の講義のプレビューで終了します。
CS480/680 講義 22: アンサンブル学習 (バギングとブースティング)
CS480/680 講義 22: アンサンブル学習 (バギングとブースティング)
この講義では、複数のアルゴリズムを組み合わせて学習結果を向上させるアンサンブル学習について説明します。レビューされた 2 つの主な手法はバギングとブースティングであり、講演者は、より豊富な仮説を得るために仮説を組み合わせる重要性を強調しました。この講義では、加重多数決のプロセスとその誤りの確率、さらに分類精度を向上させるブースティングの仕組みについて詳しく説明します。講演者はブースティングとアンサンブル学習の利点についても説明し、アンサンブル学習がさまざまなタイプの問題に適用できることを指摘しました。最後に、ビデオは Netflix のチャレンジの例に従って、データ サイエンス コンテストでのアンサンブル学習の使用を実証しています。
アンサンブル学習に関するこの講義では、講演者は、さまざまなモデルの仮説を組み合わせて精度を高めることの価値を強調しています。このアプローチは、すでにかなり優れたソリューションから始める場合に特に役立ちます。彼は、予測の重み付けされた組み合わせを採用することの重要性について説明し、2 つの仮説の平均は個々の仮説単独よりも悪くなる可能性があるため注意が必要であると述べています。講演者は、タスクが分類か回帰かに応じて、重みの正規化が必要になる場合があるとも説明しています。
CS480/680 講義 23: フローの正規化 (Priyank Jaini)
CS480/680 講義 23: フローの正規化 (Priyank Jaini)
この講義では、Priyank Jaini が密度推定の方法としてのフローの正規化について説明し、それらが GAN や VAE などの他の生成モデルとどのように異なるかを紹介します。 Jaini は、確率質量保存の概念と、フローを正規化する際の変数の変化の公式を導出するためにそれがどのように使用されるかを説明します。さらに、変換ファミリーと順列行列の概念を使用して、フローを正規化する際に三角形構造を構築するプロセスについて説明します。 Jaini はまた、二乗和 (SOS) フローの概念も導入しています。これは高次多項式を使用し、あらゆるターゲット密度を捕捉できるため、汎用的になります。最後に、Jaini は潜在空間と、フローベースの画像生成方法におけるその利点について説明し、聴衆にフローベースのモデルの潜在的な欠点について考えるよう求めます。
Priyank Jaini によるフローの正規化に関するこの講義では、多数のパラメーターを使用して高次元の変換をキャプチャする際の課題について説明します。フローの正規化では、ボトルネックを使用してそのような問題を克服する GAN とは異なり、正確な表現を実現するには両方の次元が同じである必要があります。 Jaini 氏は、流れの正規化実験において高次元データセットに関連するパラメーターを学習するのは難しい場合があることを強調しています。また、フローを正規化することでマルチモーダル分布をどのように捉えることができるかについての疑問にも言及し、線形アフィン変換を実装するためのコードを提供します。
CS480/680 講義 24: 勾配ブースティング、バギング、デシジョン フォレスト
CS480/680 講義 24: 勾配ブースティング、バギング、デシジョン フォレスト
この講義では、機械学習における勾配ブースティング、バギング、デシジョン フォレストについて説明します。勾配ブースティングでは、損失関数の負の勾配に基づいて新しい予測子を前の予測子に追加し、回帰タスクの精度の向上につながります。この講義では、正則化とトレーニング プロセスの早期停止を使用して、過剰適合を防止し、パフォーマンスを最適化する方法についても説明します。さらに、この講義では、最終的な予測を取得するために、サブサンプリングとさまざまな基本学習器の組み合わせを含むバギングについても説明します。基本学習器としてのデシジョン ツリーの使用とランダム フォレストの作成についても説明し、動き認識にランダム フォレストを使用する Microsoft Kinect の実例を示します。並列コンピューティングにおけるアンサンブル法の利点について説明し、機械学習システムにおける重みの更新を理解することの重要性を強調します。この講義では、ニューラル ネットワークまたは隠れマルコフ モデル内で予測子を組み合わせる際の重みの平均に関する潜在的な問題について説明し、代わりに多数決または平均法による予測の組み合わせを推奨します。同教授はまた、ウォータールー大学で利用できるさまざまな関連コース、最適化と線形代数のいくつかの大学院レベルのコース、AI、機械学習、データシステム、統計、最適化のトピックに焦点を当てた学部のデータサイエンスプログラムについても提案しています。この講義では、一般的なコンピュータ サイエンスの学位と比較して、統計との重複やデータ サイエンスのトピックの専門化よりもアルゴリズム アプローチの重要性を強調します。
私たちは人工知能を恐れるべきでしょうか? w/ エマド・モスタック、アレクサンドル・ワン、アンドリュー・ン | 39
私たちは人工知能を恐れるべきでしょうか? w/ エマド・モスタック、アレクサンドル・ワン、アンドリュー・ン | 39
この YouTube ビデオのゲストは、人工知能 (AI) の潜在的な危険性、さまざまな業界の破壊、関連性を維持するための従業員の再スキルの重要性など、人工知能 (AI) のさまざまな側面について議論します。パネリストはまた、AI ツールの使いやすさ、医療における AI の実装、情報配信システムの標準化、AI における富創出の可能性、医療と教育における言語モデルの使用についても議論します。さらに、AI モデルの責任ある展開、透明性、ガバナンスにおける倫理的配慮の必要性を強調しました。最後に、医療や教育における AI におけるプライバシーなどのトピックについて、パネリストが聴衆の質問に簡単に答えます。