công nghệ a i Secrets

công nghệ a i Secrets

Blog Article

Phần mềm nhận dạng giọng nói sử dụng các mô hình học sâu để diễn giải lời nói của con người, xác định các từ và phát Helloện ý nghĩa. Các mạng nơ-ron có thể chuyển thể lời nói thành văn bản và biểu thị tình cảm giọng nói.

Do đó, để ứng dụng điều trị việc kiểm soát kích thước của hạt nano, liều lượng là cần thiết để đảm bảo không gây độc cho cơ thể.[45]

Helloện tại, Cẩn đang là AI Engineer cho Tổng công ty Công nghiệp Công nghệ cao Viettel.

Những cỗ máy trạm ThinkStation của Lenovo có khả năng chạy mô hình ngôn ngữ lớn và đào tạo AI, có giá khởi điểm hơn 100 triệu đồng.

Một ví dụ thực tế là C2i Genomics sử dụng trí tuệ nhân tạo để chạy các đường ống gen quy mô cao, có thể tùy chỉnh và kiểm tra lâm sàng. Bằng cách sử dụng các giải pháp tính toán, các nhà nghiên cứu có thể tập trung vào Helloệu suất lâm sàng và phát triển phương pháp.

Điều này đã dẫn đến việc crew phải mất thêm two tháng để hoàn thành. Tuy vậy, khi được hỏi, bạn ấy chỉ im lặng không giải thích.

Lớp thứ tư là lớp ứng dụng, là phần hướng tới khách hàng của cấu trúc AI. Bạn có thể yêu cầu các hệ thống AI hoàn thành một số nhiệm vụ, tạo thông tin, cung cấp thông tin hoặc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Lớp ứng dụng cho phép người dùng cuối tương tác với các hệ thống AI.

Bạn có thể phát triển các công nghệ AI khác nhau bằng cách đào tạo các mạng nơ-ron học sâu theo các cách khác nhau. Chúng tôi cung cấp một số công nghệ dựa trên mạng nơ-ron quan trọng tiếp theo.

Trong lĩnh vực học máy, AI có thể hiểu đơn giản là các mô hình, thuật toán được các công nghệ ai kĩ sư AI (AI Engineer) phát triển.

Tại Viettel R&D, với vai trò là một AI Engineer, Cẩn phụ trách những công việc bao gồm:

Nguyên lý: hình thành vật liệu nano từ các nguyên tử hoặc ion. Phương pháp từ dưới lên được phát triển rất mạnh mẽ vì tính linh động và chất lượng của sản phẩm cuối cùng.

Phương pháp kết hợp: là phương pháp tạo vật liệu nano dựa trên các nguyên tắc vật lý và hóa học như: điện phân, ngưng tụ từ pha khí,... Phương pháp này có thể tạo các hạt nano, dây nano, ống nano, màng nano, bột nano,...

Các giá trị học được trong quá trình đào tạo, chẳng hạn như trọng số và độ lệch của mạng nơ-ron, rất quan trọng đối với các dự đoán.

Hiện tại chúng ta vẫn đang tìm các phương pháp để có thể làm tốt các bài toán nhỏ (nghe, nhìn, đọc, hiểu) trong hệ thống Weak AI, nên trong tương lai gần mình nghĩ chúng ta vẫn tiếp tục và phát triển các bài toán này.

Report this page