В MIT создали нейросеть, распознающую объекты по голосовому описанию
Ученые соединили алгоритмы распознавания изображений и речи для создания нейросети, которая сопоставляет картинку и голос.

Публикации о машинном обучении, нейронных сетях и искусственном интеллекте, а также практические пособия
Ученые соединили алгоритмы распознавания изображений и речи для создания нейросети, которая сопоставляет картинку и голос.

Пользователи могут наглядно наблюдать за прогрессом и корректировать данные. Инструменты контроля позволяют устранять заблуждения ИИ прямо «на лету».

Нейропроцессор способен имитировать деятельность мозга человека вплоть до работы колонки кортекса. Основой разработки станет модель нейрона Ходжкина-Хаксли.

Диалоги подборки составлены на основе общения пользователей Reddit. Сет персонажей позволил улучшить качество работы чат-ботов на основе ИИ.

ИИ создаёт наборы снимков МРТ, предназначенные для обучения нейросетей. Полученные датасеты позволили увеличить точность диагностики на 14 %.

Она будет готовить специалистов по кибербезопасности, виртуальной реальности, искусственному интеллекту и большим данным.

ИИ определяет манипуляции, происходящие с объектами на экране. Temporal Relation Network смогла даже предугадывать намерение совершить действие.

В компании считают, что покупка Lobe должна помочь Microsoft сделать возможности машинного обучения доступнее для большего количества людей.
