La mayoría de las personas no se dan cuenta de cuánto trabajo se dedica a leer direcciones para el correo postal. Imaginar al hombre que lleva la carga de la inteligencia artificial siempre me hace sonreír.
Me encanta el caso de uso de la Universidad de Cornell y Marinexplore de identificación de ballenas basado en la grabación de audio para evitar colisiones marítimas y el Estado de Oregón tiene un modelo similar para detectar especies de aves, pero no creo que sea para colisión marítima, Eso sería sorprendente.
Amazon es capaz de crear un sistema de permisos de oficina más inteligente con un modelo de aprendizaje automático que utiliza roles de trabajo para predecir los privilegios de acceso requeridos para un empleado determinado, Addictive Analytics estaba / está trabajando en modelos para la identificación de pacientes de hospitales con alto riesgo de ser readmitido a un hospital dentro de un cierto período de tiempo desde una admisión inicial. Algunas plantas de envasado utilizan el aprendizaje automático para empacar diferentes peces en una cinta transportadora en diferentes latas automáticamente.
- ¿Por qué no podemos crear una mejor inteligencia artificial?
- Cómo vincular dos computadoras para que una de ellas reciba los recursos de la otra computadora
- ¿Cómo se relacionan otras disciplinas académicas con la informática?
- ¿Qué es fácil de resolver para una computadora? ¿Qué es difícil para eso? ¿Qué es imposible?
- ¿Crees que las computadoras y la inteligencia artificial manipularán el futuro de la humanidad?
El aprendizaje automático artístico es bastante interesante, la generación de arte utilizando redes neuronales es algo que es bastante sorprendente y accesible para los profesionales que no utilizan el aprendizaje automático, ya que el resultado es algo muy tangible.
Luego tenemos el campo de la neurociencia computacional, que me parece súper interesante, tal vez no sea tan sorprendente. Pero el trabajo en torno a la extracción de datos de la conectividad neuronal de un cerebro es muy bueno.
