ปัญญาประดิษฐ์

บ้าน AI คืออะไร? ความฉลาดของมนุษย์ ประวัติศาสตร์ภาษา ประวัติของตัวเลข ประวัติคอมพิวเตอร์ หุ่นยนต์ เปลี่ยนงาน ตัวอย่างของ AI ทฤษฎีความคิด การเขียนโปรแกรม JavaScript AI ในเบราว์เซอร์

คณิตศาสตร์

คณิตศาสตร์ ฟังก์ชันเชิงเส้น พีชคณิตเชิงเส้น เวกเตอร์ เมทริกซ์ เทนเซอร์

สถิติ

ความน่าจะเป็น สถิติ การกระจาย

กราฟิก

AI Plotter AI กราฟเชิงเส้น แผน AI กระจาย

AI Science

วิทยาศาสตร์ การรวบรวมข้อมูล การจัดกลุ่ม การถดถอย การเรียนรู้ของเครื่อง โครงข่ายประสาทเทียม

การเรียนรู้ของเครื่อง

Perceptrons การยอมรับ การฝึกอบรม การทดสอบ การเรียนรู้ คำศัพท์ Brain.js

TensorFlow

TFJS กวดวิชา TFJS Operations TFJS รุ่น TFJS Viewer

ตัวอย่าง 1

Ex1 Intro ข้อมูล Ex1 รุ่น Ex1 การฝึกอบรม Ex1

ตัวอย่าง 2

บทนำ Ex2 ข้อมูล Ex2 รุ่น Ex2 การฝึกอบรม Ex2

JS กราฟิก

บทนำ กราฟแคนวาส กราฟ Plotly.js กราฟ Chart.js กราฟ Google กราฟ D3.js

ตัวอย่าง AI

ตัวอย่างปัญญาประดิษฐ์:

  • รถยนต์ขับเอง
  • การชำระเงินทางอิเล็กทรอนิกส์
  • Google Maps
  • แก้ไขข้อความอัตโนมัติ
  • การแปลอัตโนมัติ
  • แชทบอท
  • สื่อสังคม
  • การตรวจจับใบหน้า
  • อัลกอริธึมการค้นหา
  • หุ่นยนต์
  • การลงทุนอัตโนมัติ
  • NLP - การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
  • โดรนบิน
  • ดร.วัตสัน
  • แอปเปิ้ล สิริ
  • Microsoft Cortana
  • Amazon Alexa

ปัญญาประดิษฐ์ดนตรี

อัลกอริทึมสามารถแต่งเพลงได้ดีกว่ามนุษย์หรือไม่?

David Cope เป็นอดีตศาสตราจารย์ด้านดนตรีที่มหาวิทยาลัยซานตาครูซ (แคลิฟอร์เนีย)

เป็นเวลากว่า 30 ปีที่ David Cope ได้พัฒนา Emmy หรือ EMI (Experimental Musical Intelligence) ซึ่งเป็นอัลกอริธึมในการแต่งเพลงในสไตล์ของนักประพันธ์เพลงชื่อดัง


Bach, Larson หรือ EMI?

ในการทดสอบโดยศาสตราจารย์ Douglas Hofstadter จาก University of Oregon นักเปียโนได้แสดงดนตรีสามชิ้นในสไตล์ของ Bach:

  • หนึ่งเขียนโดย Bach
  • หนึ่งเขียนโดย Steve Larson
  • หนึ่งเขียนโดย EMI

ดร. ลาร์สันรู้สึกเจ็บปวดเมื่อผู้ชมสรุปว่างานของเขาเขียนโดยอีเอ็มไอ

เขารู้สึกดีขึ้นเมื่อผู้ฟังตัดสินใจว่างานประพันธ์ที่อีเอ็มไอเป็นผู้แต่งเป็นบาคของแท้

ที่มา: New York Times

วิวาลดี


ปัญญาประดิษฐ์ด้านสุขภาพ

การระบาดของโรคโคโรนาผลักดันความจำเป็นในการเพิ่มประสิทธิภาพ การดูแลสุขภาพ ทางการแพทย์

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่สามารถให้การค้นพบยาได้ดีขึ้น เวลาในการพัฒนาที่สั้นลง และต้นทุนยาที่ต่ำลง

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้การดูแลสุขภาพใช้ "ข้อมูลขนาดใหญ่" เพื่อการตัดสินใจทางการแพทย์หรือทางคลินิกที่ดีขึ้น

ข้อมูลพื้นฐานโครงการ

พื้นฐานของโครงการ เป็นความคิดริเริ่มที่จะทำให้ทุกคนมีส่วนร่วมในแผนที่สุขภาพของมนุษย์และมีส่วนร่วมในการวิจัยทางคลินิกได้อย่างง่ายดาย

In Project Baseline, researchers, clinicians, engineers, designers, advocates, and volunteers, can collaborate building the next generation of healthcare tools and services.

พื้นฐาน

FDA Statement

Statement from FDA Commissioner Scott Gottlieb, M.D. on steps toward a new, tailored review framework for artificial intelligence-based medical devices:

"Artificial intelligence and machine learning have the potential to fundamentally transform the delivery of health care. As technology and science advance, we can expect to see earlier disease detection, more accurate diagnosis, more targeted therapies and significant improvements in personalized medicine".