The book "Generative Artificial Intelligence" by Dr. Sangeeta G. Bhatia and Dr. N. L. D. M. R. K. Prasad explores the power and potential of generative artificial intelligence (AI) and its impact on society. The authors argue that generative AI has the potential to revolutionize many fields, from healthcare to finance, and could potentially lead to significant advancements in various industries. However, they also acknowledge the risks associated with this technology, such as job displacement and privacy concerns. The book begins by defining what generative AI is and how it differs from other types of AI. The authors explain that generative AI uses algorithms to generate new data or content, rather than simply analyzing existing data. They provide examples of how generative AI is being used in various industries, such as generating medical images for diagnosis and creating synthetic data for training machine learning models. The authors then delve into the history of AI, tracing its evolution from simple rule-based systems to more complex neural networks. They discuss the challenges faced by researchers and developers over the years, including the need for large amounts of data and computing power, as well as the difficulty of creating intelligent machines that can learn and adapt.

Книга «Генеративный искусственный интеллект» доктора Сангита Г. Бхатия и доктора Н. Л. Д. М. Р. К. Прасада исследует силу и потенциал генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и его влияние на общество. Авторы утверждают, что генеративный ИИ может революционизировать многие области, от здравоохранения до финансов, и потенциально может привести к значительным достижениям в различных отраслях. Тем не менее, они также признают риски, связанные с этой технологией, такие как перемещение рабочих мест и проблемы конфиденциальности. Книга начинается с определения того, что такое генеративный ИИ и чем он отличается от других типов ИИ. Авторы объясняют, что генеративный ИИ использует алгоритмы для генерации новых данных или контента, а не просто анализирует существующие данные. В них приводятся примеры того, как генеративный ИИ используется в различных отраслях, таких как генерация медицинских изображений для диагностики и создание синтетических данных для обучения моделей машинного обучения. Затем авторы углубляются в историю ИИ, прослеживая его эволюцию от простых основанных на правилах систем к более сложным нейронным сетям. Они обсуждают проблемы, с которыми сталкиваются исследователи и разработчики на протяжении многих лет, в том числе потребность в больших объемах данных и вычислительной мощности, а также сложность создания интеллектуальных машин, способных учиться и адаптироваться.

livre « L'intelligence artificielle générative » du Dr Sangit G. Bhatia et du Dr N. L. D. M. R. K. Prasada explore la force et le potentiel de l'intelligence artificielle générative (IA) et son impact sur la société. s auteurs affirment que l'IA générative peut révolutionner de nombreux domaines, de la santé à la finance, et peut potentiellement conduire à des progrès importants dans différents secteurs. Cependant, ils reconnaissent également les risques associés à cette technologie, tels que les délocalisations d'emplois et les problèmes de confidentialité. livre commence par déterminer ce qu'est une IA générative et en quoi elle diffère des autres types d'IA. s auteurs expliquent que l'IA générative utilise des algorithmes pour générer de nouvelles données ou du contenu plutôt que de se contenter d'analyser les données existantes. Ils donnent des exemples de la façon dont l'IA générative est utilisée dans diverses industries, telles que la génération d'images médicales pour le diagnostic et la création de données synthétiques pour l'apprentissage de modèles d'apprentissage automatique. s auteurs se penchent ensuite sur l'histoire de l'IA, en retraçant son évolution de systèmes simples fondés sur des règles à des réseaux neuronaux plus complexes. Ils discutent des défis auxquels sont confrontés les chercheurs et les développeurs au fil des ans, y compris le besoin de grandes quantités de données et de puissance de calcul, ainsi que la difficulté de créer des machines intelligentes capables d'apprendre et de s'adapter.

libro «Inteligencia Artificial Generativa» del Dr. Sangit G. Bhatia y el Dr. N. L. D. M. R. K. Prasad explora la fuerza y el potencial de la inteligencia artificial generativa (IA) y su impacto en la sociedad. autores sostienen que la IA generativa puede revolucionar muchas áreas, desde la salud hasta las finanzas, y potencialmente puede conducir a avances significativos en varias industrias. n embargo, también reconocen los riesgos asociados a esta tecnología, como los desplazamientos de puestos de trabajo y los problemas de privacidad. libro comienza por determinar qué es la IA generativa y en qué se diferencia de otros tipos de IA. autores explican que la IA generativa utiliza algoritmos para generar nuevos datos o contenidos, en lugar de simplemente analizar los datos existentes. Ofrecen ejemplos de cómo se utiliza la IA generativa en diversas industrias, como la generación de imágenes médicas para el diagnóstico y la creación de datos sintéticos para el aprendizaje de modelos de aprendizaje automático. autores luego profundizan en la historia de la IA, trazando su evolución de sistemas simples basados en reglas a redes neuronales más complejas. Discuten los desafíos que los investigadores y desarrolladores han enfrentado a lo largo de los , incluyendo la necesidad de grandes volúmenes de datos y potencia computacional, así como la dificultad de crear máquinas inteligentes capaces de aprender y adaptarse.

Il libro «Intelligenza artificiale generale» del dottor Sangit G. Bhatia e del dottor N.L. M. R. R. C. Prasad esplora il potere e il potenziale dell'intelligenza artificiale generativa (IA) e il suo impatto sulla società. Gli autori sostengono che l'intelligenza artificiale genetica può rivoluzionare molte aree, dalla sanità alla finanza, e potenzialmente può portare a progressi significativi in diversi settori. Tuttavia, riconoscono anche i rischi associati a questa tecnologia, come lo spostamento dei posti di lavoro e i problemi di privacy. Il libro inizia con la definizione di cosa sia l'IA generale e cosa sia diverso da altri tipi di IA. Gli autori spiegano che l'intelligenza artificiale genetica utilizza algoritmi per generare nuovi dati o contenuti, non solo per analizzare i dati esistenti. Forniscono esempi di come l'IA generativa viene utilizzata in diversi settori, come la generazione di immagini mediche per la diagnosi e la creazione di dati sintetici per l'apprendimento dei modelli di apprendimento automatico. Poi gli autori approfondiscono la storia dell'IA, tracciando la sua evoluzione da sistemi semplici basati su regole a reti neurali più complesse. Discutono delle sfide che i ricercatori e gli sviluppatori hanno affrontato nel corso degli anni, tra cui la necessità di grandi quantità di dati e capacità di elaborazione, e la complessità di creare macchine intelligenti in grado di imparare e adattarsi.

Das Buch „Generative Künstliche Intelligenz“ von Dr. Sangeet G. Bhatia und Dr. N. L. D. M.R. K. Prasada untersucht die Kraft und das Potenzial generativer Künstlicher Intelligenz (KI) und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft. Die Autoren argumentieren, dass generative KI viele Bereiche von Gesundheitswesen bis Finanzen revolutionieren und möglicherweise zu bedeutenden Fortschritten in verschiedenen Branchen führen könnte. e erkennen jedoch auch die mit dieser Technologie verbundenen Risiken wie Arbeitsplatzverlagerungen und Datenschutzbedenken an. Das Buch beginnt mit der Definition, was generative KI ist und wie sie sich von anderen Arten von KI unterscheidet. Die Autoren erklären, dass generative KI Algorithmen verwendet, um neue Daten oder Inhalte zu generieren, anstatt nur vorhandene Daten zu analysieren. e liefern Beispiele dafür, wie generative KI in verschiedenen Branchen eingesetzt wird, wie zum Beispiel die Erzeugung medizinischer Bilder für die Diagnose und die Erzeugung synthetischer Daten für das rnen von Machine-arning-Modellen. Die Autoren tauchen dann in die Geschichte der KI ein und verfolgen ihre Entwicklung von einfachen regelbasierten Systemen zu komplexeren neuronalen Netzwerken. e diskutieren die Herausforderungen, mit denen Forscher und Entwickler im Laufe der Jahre konfrontiert waren, einschließlich des Bedarfs an großen Datenmengen und Rechenleistung sowie der Komplexität, intelligente Maschinen zu bauen, die lernen und sich anpassen können.

הספר ”אינטליגנציה מלאכותית גנרטיבית” מאת ד ”ר סנג 'יט ג'י בהאטיה וד” ר נ. המחברים טוענים שלבינה מלאכותית יש פוטנציאל לחולל מהפכה בתחומים רבים, החל בבריאות וכלה במימון וכלה בהתקדמות משמעותית בתעשיות. עם זאת, הם גם מכירים בסיכונים הקשורים לטכנולוגיה, כגון תנועות עבודה ודאגות לפרטיות. הספר מתחיל בכך שהוא מגדיר מהו בינה מלאכותית מחוללת וכיצד היא שונה מסוגים אחרים של בינה מלאכותית. ה-AI המחולל משתמש באלגוריתמים כדי ליצור נתונים או תוכן חדשים, במקום רק לנתח נתונים קיימים, הסבירו המחברים. הם מספקים דוגמאות לאופן השימוש המחולל ב-AI בתעשיות שונות, כגון יצירת תמונות רפואיות לאבחון ויצירת מידע סינתטי להכשרת מודלים ללימוד מכונה. המחברים אז מתעמקים בהיסטוריה של הבינה המלאכותית, ומאתרים את האבולוציה שלה ממערכות פשוטות המבוססות על חוקים הם דנים באתגרים הניצבים בפני חוקרים ומפתחים לאורך השנים, כולל הצורך בכמויות גדולות של מידע וכוח מחשוב, והקושי לבנות מכונות אינטליגנטיות שיכולות ללמוד ולהתאים את עצמן.''

Dr. Sangeet G. Bhatia ve Dr. N. L. D. M. R. K. Prasad'ın "Generative Artificial Intelligence" (Üretken Yapay Zeka) kitabı, generatif yapay zekanın (AI) gücünü ve potansiyelini ve toplum üzerindeki etkisini araştırıyor. Yazarlar, üretken AI'nın sağlık hizmetlerinden finansmana kadar birçok alanda devrim yapma potansiyeline sahip olduğunu ve potansiyel olarak endüstriler arasında önemli ilerlemelere yol açtığını iddia ediyor. Bununla birlikte, iş hareketleri ve gizlilik endişeleri gibi teknolojiyle ilişkili riskleri de kabul ederler. Kitap, üretken AI'nın ne olduğunu ve diğer AI türlerinden nasıl farklı olduğunu tanımlayarak başlar. Generative AI, yazarların açıkladığı gibi, sadece mevcut verileri analiz etmek yerine yeni veriler veya içerik üretmek için algoritmalar kullanır. Üretici AI'nın, teşhis için tıbbi görüntüler üretmek ve makine öğrenme modellerini eğitmek için sentetik veriler oluşturmak gibi çeşitli endüstrilerde nasıl kullanıldığına dair örnekler sunarlar. Yazarlar daha sonra AI'nın tarihini inceleyerek, basit kural tabanlı sistemlerden daha karmaşık sinir ağlarına evrimini izliyorlar. Araştırmacılar ve geliştiricilerin yıllar içinde karşılaştıkları zorlukları, büyük miktarda veri ve bilgi işlem gücü ihtiyacını ve öğrenebilen ve adapte olabilen akıllı makineler oluşturmanın zorluğunu tartışıyorlar.

كتاب «الذكاء الاصطناعي التوليدي» للدكتور سانجيت ج. بهاتيا والدكتور ن. ل. د. م. ر. ك. براساد يستكشف قوة وإمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتأثيره على المجتمع. يجادل المؤلفون بأن الذكاء الاصطناعي المولد لديه القدرة على إحداث ثورة في العديد من المجالات، من الرعاية الصحية إلى التمويل، وربما يؤدي إلى تقدم كبير عبر الصناعات. ومع ذلك، فإنهم يقرون أيضًا بالمخاطر المرتبطة بالتكنولوجيا، مثل حركات العمل ومخاوف الخصوصية. يبدأ الكتاب بتحديد ماهية الذكاء الاصطناعي المولد وكيف يختلف عن الأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي. يوضح المؤلفون أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يستخدم الخوارزميات لتوليد بيانات أو محتوى جديد، بدلاً من مجرد تحليل البيانات الموجودة. يقدمون أمثلة على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي المولد في صناعات مختلفة، مثل إنشاء صور طبية للتشخيص وإنشاء بيانات اصطناعية لتدريب نماذج التعلم الآلي. ثم يتعمق المؤلفون في تاريخ الذكاء الاصطناعي، ويتتبعون تطوره من أنظمة بسيطة قائمة على القواعد إلى شبكات عصبية أكثر تعقيدًا. يناقشون التحديات التي تواجه الباحثين والمطورين على مر السنين، بما في ذلك الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات وقوة الحوسبة، وصعوبة بناء آلات ذكية يمكنها التعلم والتكيف.

Sangeet G. Bhatiy博士和N.L.D.M.R。K. Prasad博士的著作《生成人工智能》探討了生成人工智能（AI）的力量和潛力及其對社會的影響。作者認為，生成型AI可以徹底改變從醫療保健到金融的許多領域，並有可能導致各個行業的重大進步。但是，他們還認識到這項技術帶來的風險，例如工作場所的流動和隱私問題。本書首先確定生成的AI是什麼以及它與其他類型的AI有何不同。作者解釋說，生成的AI使用算法來生成新數據或內容，而不僅僅是分析現有數據。他們舉例說明了如何將AI生成用於各種行業，例如用於診斷的醫學圖像生成和用於學習機器學習模型的合成數據的創建。然後，作者深入研究了AI的歷史，追溯了其從簡單的基於規則的系統到更復雜的神經網絡的演變。他們討論了研究人員和開發人員多來面臨的挑戰，包括需要大量數據和計算能力，以及難以制造能夠學習和適應的智能機器。