APPERCASE
vasb@nccrepnfr.eh +7 499 302-34-17

Студенты Королевского университета Марии в Лондоне представили важные исследования в области ИИ в штаб-квартире Google DeepMind

Студенты Queen Mary University London завершили летнюю стажировку по ИИ в Google DeepMind, представив свои оригинальные проекты и получив ценный опыт в области искусственного интеллекта.

16 сентября в штаб-квартире Google DeepMind прошла итоговая презентация программы Research Ready, в которой участвовали студенты из недостаточно представленных групп. Эта инициатива, поддержанная Google DeepMind, направлена на увеличение разнообразия в сфере ИИ, предоставляя возможность студентам из разных слоев общества развивать свои навыки и уверенность в своих силах.

Участники программы работали под руководством академиков и аспирантов, создавая проекты, охватывающие такие темы, как генерация музыки, распознавание лиц и прогнозирование окружающей среды. Студенты отметили, что опыт работы над реальными проектами и возможность представить свои исследования в Google DeepMind вдохновили их на дальнейшее обучение в области ИИ.

Queen Mary University планирует продолжить программу в 2025 году, стремясь создать более инклюзивное сообщество в сфере искусственного интеллекта.

Эта новость создана искусственным интеллектом на основе открытых данных и предназначена исключительно для информирования. Администрация сайта не несёт ответственности за её содержание. Новости агрегируются из различных источников, включая недружественные России страны и их средства массовой информации. Социальные сети Facebook, Instagram и WhatsApp принадлежат корпорации Meta, которая в России признана экстремистской организацией.

Инициатива по внедрению цифровых учебников на основе искусственного интеллекта (AIDT) в Южной Корее вызывает разногласия среди учителей и неопределённость после обещания нового президента отменить её статус официального учебника.
Современные AI-агенты становятся все более популярными, но многие не понимают, как они работают. Простые специализированные агенты, объединенные в сложные системы, обеспечивают высокую функциональность и простоту в обслуживании.
Исследователи из Университета Карнеги-Меллон разработали метод обучения пользователей созданию эффективных запросов для генеративных ИИ, что может значительно улучшить взаимодействие с такими моделями.
Написать нам