Как нейросети могут помочь кадровому сотруднику. Максимально упрощаем работу.
Каким образом искусственный интеллект может оптимизировать кадровую деятельность? Как современные технологии способны упростить рабочий процесс HR-специалиста? В данной статье рассматриваются практические способы применения нейронных сетей для автоматизации повседневных обязанностей специалиста по кадрам. HR не следует опасаться, что ИИ полностью вытеснит их с рабочих мест. На данном этапе это скорее вспомогательное средство, нежели автономный сотрудник, способный принимать самостоятельные решения. Тем не менее, важно понимать принципы работы с искусственным интеллектом и его потенциальные возможности в оптимизации рутины.
Подробнее по ссылке: https://cabinet.one/prof-post/kak-neyroseti-mogut-pomoch-kadrovomu-sotrudniku-maksimalno-uproshchaem-rabotu
#трудовоеправо #управлениеперсоналом #hr #кадровыйсотрудник #нейросеть
Искусственный интеллект в сфере журналистики
В сфере журналистики нейросети приобрели статус неотъемлемого инструмента, автоматизирующего поиск и отбор информационных событий, классификацию по темам, анализ их важности, а также создание предварительных текстов к новостям. Они также ответственны за формирование персонализированных материалов для различных аудиторий, прогнозирование восприятия публикации и проведение A/B-тестирования различных подходов к ее представлению. Нейросети также занимаются автоматизированным отбором контента для конкретных пользователей, автоматической обработкой комментариев, анализом "токсичности" и оценкой воздействия на текущий диалог.
При таком многообразии функций, выполняемых нейросетью, какова роль журналистов, и сможет ли нейросеть в полной мере заменить человека? Рассмотрение различных видов нейросетей позволяет утверждать, что они способствуют выявлению интересов и предпочтений аудитории СМИ. Например, профессионалы известных редакций разработали новостное приложение для iOS и Android, целиком опирающееся на функционирование нейросети. Это приложение предоставляет персонализированный выбор новостей, основанный на предпочтениях и просмотрах каждого пользователя. Помимо этого, читатель имеет возможность временно исключить определенные публикации, убрав "информационный шум" из своей ленты.
Отвечая на вопрос о возможной полной замене журналистов нейросетью, можно предположить, что гипотетически такая возможность существует при интеграции нескольких нейронок и алгоритмов в единый механизм. Однако на практике существует большое количество тонкостей: во-первых, нейросеть – затратный инструмент, доступный далеко не всем СМИ, а скорее большим медиакомпаниям; во-вторых, не каждый ПК обладает достаточной мощностью для поддержки нейронной сети.
Научные исследования в области ИИ продолжаются, и возможно, что когда-нибудь ученые разработают нейросеть, способную полностью заменить журналиста. В настоящее время же, совмещая свои усилия и эволюционируя, нейросеть и журналист представляют собой интересный союз. В алгоритмической журналистике нейросеть проводит сбор информации, пишет истории, а затем публикует их. В роботизированной журналистике нейронная сеть выполняет роль редактора или репортера, проводит анализ больших баз данных, факт-чекинг для выявления фейков и создает статьи с простой структурой. Все же журналист остается в контроле над процессом создания материалов, сгенерированных нейросетью. Следовательно, можно заключить, что искусственный интеллект и журналист скорее являются союзниками, нежели конкурентами.
#нейросеть #журналист #технологии #инновации
Инновации в сфере музыкальной индустрии
Мир музыки находится в непрерывном движении и развитии ввиду новых инновационных технологий. В этом обзоре мы изучим перспективные музыкальные технологии, которые включают инновационные инструменты, программы и технологии, способные перевернуть музыкальную индустрию.
• Нейросети как новый вид искусства.
Музыкальное творчество все больше включает в себя элементы искусственного интеллекта (ИИ), который способен самостоятельно создавать музыкальные композиции, инструментовку и даже тексты для песен.
• Аудио в виртуальной и дополненной реальности.
Музыкальная индустрия использует технологии виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности для создания новых форматов музыкальных событий. В будущем зрители смогут погрузиться в виртуальное пространство, где они смогут взаимодействовать с музыкой и исполнителями.
• 3D-печать для создания музыкальных инструментов.
Технология 3D-печати позволяет изготавливать музыкальные инструменты по индивидуальному заказу. В перспективе инструменталисты смогут выбирать и создавать инструменты, соответствующие их потребностям и вкусам.
• Облачные сервисы для коллаборации в музыке.
Технологии облачного хранения, которые обеспечивают совместное творчество и редактуру файлов в видео и аудио формате онлайн, открывают возможность творческим людям и продюсерам сотрудничать на расстоянии.
• Инновационные музыкальные инструменты и гаджеты.
Все больше инструментов имеют сенсоры и алгоритмы, которые могут подстраиваться под стиль и предпочтения исполнителей. Интеллектуальные гитары, фортепиано и другие инструменты используют данные с сенсоров для улучшения звука, обучения пользователя и предложения новых способов взаимодействия.
• Стриминговые площадки, обученные машинами.
Машинное обучение помогает стриминговым площадкам удовлетворять музыкальные потребности своих пользователей. Основываясь на данных о предпочтениях слушателей, стриминговые сервисы создают индивидуальные плейлисты, подходящие для разных ситуаций и настроений. В перспективе эти технологии будут еще более совершенными, предоставляя пользователям музыкальный контент, который полностью соответствует их вкусам и ожиданиям.
#музыка #технологии #нейросеть #инновации
Ученые разработали нейросеть для пчеловодов
Ученые разработали уникальную нейросеть, способную помочь пчеловодам в их труде. С помощью нового инновационного приложения на телефоне, пчеловоды теперь могут следить за поведением своих трудолюбивых пчел просто по звуку, что открывает перед ними множество новых возможностей для эффективного управления пасекой.
Нейросеть, анализируя шумы, издаваемые пчелами, способна распознать потенциальные проблемы и дать рекомендации, важные для пчеловодов. Оставив телефон около улья и установив специальное приложение, пользователи могут собирать и передавать акустические данные о происходящем в улье. Эти данные помогут создателям проекта собрать больше информации и дальше совершенствовать систему.
Для достижения максимальной работы и анализа большого объема данных, основатели проекта призывают пчеловодов со всей России помочь им, разместив систему для сбора данных на своих пасеках. Такая сотрудническая платформа позволит создателям проекта получить более полную картину и потребуется меньше усилий для развития этой полезной системы.
Инновационная нейросеть, созданная в Перми, открывает новую эру для пчеловодства, делая его более эффективным и контролируемым. Это важный шаг в развитии и защите пчел, играющих важную роль в цветочном биоразнообразии и плодоносности. Сотрудничая вместе, пчеловоды и создатели проекта могут создать более устойчивое будущее для этих удивительных насекомых.
#нейросеть #пчеловодство
Внедрение нейросетей для выявления аневризмы аорты: современные подходы и перспективы
В современной медицине нейросети все больше привлекают внимание и используются для автоматизации различных задач. Одной из таких задач является выявление аневризмы аорты, что имеет огромное значение для своевременного обнаружения этого серьезного заболевания. В этой статье рассмотрим внедрение нейросетей для выявления аневризмы аорты, а также современные подходы и перспективы в этой области.
Аневризма аорты - это увеличение размера аорты, основной артерии, отвечающей за кровообращение в организме. Необнаруженная аневризма аорты может привести к ее резкому разрыву, что в свою очередь является жизнеугрожающим состоянием. Поэтому раннее выявление аневризмы аорты играет важную роль в предупреждении ее осложнений и спасении жизни пациентов.
Традиционно, выявление аневризмы аорты осуществляется с помощью компьютерной томографии (КТ) или магнитно-резонансной томографии (МРТ). Однако эти методы требуют высокой квалификации врачей и много времени на обработку и анализ полученных изображений. В последние годы нейросети и искусственный интеллект стали широко использоваться для автоматизации этого процесса.
Применение нейросетей для выявления аневризмы аорты позволяет автоматически анализировать медицинские снимки и идентифицировать потенциально опасные аневризмы. Процесс обучения нейросетей основан на большом количестве аннотированных клинических изображений, что позволяет алгоритмам распознавать характерные особенности аневризмы и отличать ее от нормального состояния аорты.
Существует несколько современных подходов к внедрению нейросетей для выявления аневризмы аорты. Один из них - использование сверточных нейронных сетей (CNN), которые способны распознавать особенности на изображениях и выделять области с аневризмами. Другой подход основан на использовании рекуррентных нейронных сетей (RNN), которые могут анализировать последовательности снимков аорты и выявлять изменения размеров артерии.
Перспективы применения нейросетей для выявления аневризмы аорты весьма обнадеживающие. С развитием технологий и доступностью больших объемов клинических данных, нейросети становятся все более точными и надежными в своих прогнозах. Это позволяет значительно сократить время, затрачиваемое на анализ изображений, и улучшить диагностическую точность.
Однако необходимо учитывать и ограничения применения нейросетей в медицине. Внедрение и использование нейросетей требует соответствующей подготовки и квалификации медицинского персонала, а также необходимость проведения обширных клинических исследований для подтверждения эффективности и безопасности этих методов.
В заключение, внедрение нейросетей для выявления аневризмы аорты представляет собой перспективное направление, которое может значительно улучшить процесс диагностики этого серьезного заболевания. Современные подходы, основанные на сверточных и рекуррентных нейронных сетях, позволяют автоматизировать процесс выявления аневризмы аорты и улучшить его точность. С развитием технологий и последующими клиническими исследованиями мы можем ожидать дальнейшего прогресса в области применения нейросетей для выявления аневризмы аорты, что приведет к улучшению диагностических результатов и, в конечном счете, к спасению большего количества жизней.
#Нейросеть #Цифровые_технологии