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 hiện 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.[forty five]

Phân tích kinh doanh sử dụng AI để thu thập, xử lý và phân tích các tập dữ liệu phức tạp.

Với sự phát triển nhanh chóng của AI, tuân thủ AI đang phát triển  nhằm đảm bảo rằng các công cụ và quy trình AI đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế và địa phương.

Tuy nhiên, có rất nhiều ví dụ về sự tự lắp ráp dựa trên nhận dạng phân tử trong sinh học, đáng chú ý nhất là tương tác giữa cơ sở Watson-Crick và cơ chất của enzyme. Thách thức đối với công nghệ nano là liệu những nguyên tắc này có thể được sử dụng để thiết kế các cấu trúc mới ngoài các cấu trúc tự nhiên hay không.

Bảo trì dự đoán nâng cao AI là quá trình sử dụng khối lượng lớn dữ liệu để xác định các vấn đề có thể dẫn đến thời gian chết trong hoạt động, hệ thống hoặc dịch vụ.

Ví dụ: HM Land Registry (HMLR) xử lý các quyền sở hữu tài sản cho hơn 87% của Anh và xứ Wales. Nhân viên HMLR so sánh và xem xét các văn bản pháp lý phức tạp liên quan đến giao dịch tài sản.

Y khoa càng không thể đứng ngoài xu thế sử dụng AI, thậm chí có thể nói trí tuệ nhân tạo đã thay đổi những gì ngành lĩnh hội từ vài năm trước.

Tuy nhiên, quy định nội dung liên bang ở Hoa Kỳ dự kiến sẽ không có chuyển biến đáng kể vào năm 2024, đặc biệt là do tập trung vào cuộc bầu cử tổng thống sắp tới (TechCrunch, 2023).

Trường ĐH Cuộc sống công nghệ AI FPT dành một buổi trong tuần định hướng để hướng dẫn tân sinh viên ứng dụng các công cụ AI hỗ trợ học tập, đồng thời, làm rõ đạo đức sử dụng.

Nhận thấy đó là niềm đam mê nên khi ra trường, Cẩn đầu quân cho GoodLand Informatics với vị trí AI Software Engineer.

AI được xây dựng dựa trên các công nghệ khác nhau như máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh. Trọng tâm của các công nghệ này là dữ liệu, tạo thành lớp nền tảng của AI. Lớp này chủ yếu tập trung vào việc chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng AI. Các thuật toán hiện đại, đặc biệt là các thuật toán học sâu, đòi hỏi nguồn lực tính toán khổng lồ.

Một ứng dụng tiêu biểu khác của trí tuệ nhân tạo trong y tế là máy bay không người lái được sử dụng trong trường hợp cứu hộ khẩn cấp.

Bạn có thể Helloểu đơn giản: AI Researcher là người nghiên cứu và tìm giải pháp cho bài toán của doanh nghiệp.