Штучний інтелект (ШІ) пропонує революційні можливості для трансформації освіти. Від персоналізованих навчальних планів до автоматизованої оцінки, ШІ може підвищити ефективність навчання та доступність освіти. Системи на базі ШІ можуть адаптувати зміст до індивідуальних потреб учнів, надаючи миттєвий зворотний зв'язок і виявляючи області, що потребують додаткової уваги. Крім того, ШІ-помічники можуть взяти на себе рутинні адміністративні завдання, звільняючи час вчителів для більш значущої взаємодії зі студентами.

Європейська комісія представила новий пакет ініціатив зі спрощення цифрового законодавства. Оголошена мета полягає в полегшенні регулювання в сферах штучного інтелекту, кібербезпеки та захисту й управління даними, що є основною вимогою європейського технологічного сектору. Однак на практиці цей "цифровий омнібус" може не контролювати застосунки, класифіковані як небезпечні, що потенційно може підірвати амбітне етичне бачення, яке надихало попередні цифрові правила Європи.

У 2024 році штучний інтелект (ШІ) продовжує стрімко розвиватися, охоплюючи нові галузі та трансформуючи існуючі. Основні тенденції включають прогрес у галузі великих мовних моделей (LLM), розвиток генеративного ШІ для створення зображень, відео та музики, а також посилення уваги до етичних аспектів та безпеки ШІ. Застосування ШІ в медицині, фінансах та автономних системах також набирає обертів.

Авіакомпанія Iberia підтвердила, що стала жертвою кібератаки, внаслідок якої було скомпрометовано персональні дані деяких її клієнтів. Інцидент торкнувся систем одного з технологічних постачальників, що дозволило несанкціонований доступ до такої інформації, як імена, прізвища та адреси електронної пошти користувачів.

Iberia підкреслила, що облікові дані для входу та повні дані банківських карток не були скомпрометовані, запевняючи клієнтів у тому, що ця конфіденційна інформація не була порушена і не може бути використана в шахрайських цілях.

У сучасному світі, що швидко змінюється, інновації в технологіях є рушійною силою прогресу. Компанії, які інвестують у дослідження та розробки, створюють нові продукти та послуги, що покращують наше життя. Від штучного інтелекту до відновлюваних джерел енергії, технології змінюють наш світ на краще. Ключовим фактором успіху є здатність адаптуватися до цих змін та використовувати нові можливості.

Python є однією з найпопулярніших мов для аналізу даних завдяки своїй простоті, гнучкості та широкій екосистемі бібліотек.Основні етапи аналізу даних з використанням Python:1. **Збір даних**: Дані можуть бути отримані з різних джерел, таких як CSV-файли, бази даних, API або веб-скрапінг.2. **Попередня обробка даних**: Цей етап включає очищення даних, обробку пропущених значень, перетворення типів даних та видалення дублікатів.3. **Дослідницький аналіз даних (EDA)**: Візуалізація даних за допомогою графіків і діаграм для розуміння закономірностей, тенденцій і викидів.4.

Джон Тернус, старший віце-президент Apple з розробки апаратного забезпечення, вважається основним кандидатом на посаду генерального директора компанії після відходу Тіма Кука. Тернус, 50 років, пропрацював в Apple майже 24 роки, приєднавшись до компанії у 2001 році. Наразі він керує командами, відповідальними за розробку iPhone, iPad, AirPods, Mac та інших ключових пристроїв.

Космос завжди манив людство своєю незвіданістю та нескінченністю. Сучасні технології дозволяють нам відправляти зонди та телескопи до далеких планет і зірок, розширюючи наші знання про Всесвіт. Відкриття екзопланет, пошук життя за межами Землі та вивчення темної матерії — лише деякі із захоплюючих напрямків сучасної астрономії.

Штучний інтелект (ШІ) революціонізує сферу освіти, пропонуючи персоналізовані шляхи навчання, автоматизуючи адміністративні завдання та надаючи цінну аналітику для викладачів та учнів. Інструменти на базі ШІ можуть адаптувати навчальні матеріали до індивідуальних потреб студентів, виявляти прогалини в знаннях і пропонувати цілеспрямовану підтримку. Крім того, ШІ допомагає в автоматичній оцінці, складанні розкладів та управлінні ресурсами, звільняючи час викладачів для більш значущої взаємодії зі студентами.

Глибоке навчання є підмножиною машинного навчання, яка зосереджується на використанні штучних нейронних мереж з кількома шарами (глибоких нейронних мереж) для аналізу та навчання на великих наборах даних. Штучний інтелект (ШІ) — це ширша концепція, яка включає створення систем, здатних виконувати завдання, що зазвичай потребують людського інтелекту, такі як навчання, вирішення проблем та прийняття рішень.