Za nami panel „Chat GPT – przyszłość pracy w dobie sztucznej inteligencji” w ramach Europejskiego Forum Gospodarczego 2023, którego jako Łódzki Klaster ICT mieliśmy przyjemność być partnerem merytorycznym.
W trakcie panelu omówiliśmy najnowsze trendy i konkretne narzędzia związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w pracy w różnych dziedzinach, takich jak marketing, finanse, medycyna, IT czy transport.
Rozmawialiśmy także o kwestiach związanych z etyką wykorzystania AI, oraz bezpieczeństwie danych i wpływie na rynek pracy zarówno w krótkiej, jak i dalszej perspektywie.

Gamedev rodzi się w Łodzi! nieważne skąd się pochodzi. Już w dniach 29-30 czerwca w hali Expo w Łodzi odbędzie się 15 ogólnopolski konkurs Zespołowego Tworzenia Gier Komputerowych. W tym roku finaliście rywalizować będą w sześciu kategoriach: Design, Development, Mobile Game, Virtual Environment, Show Your Project, Game Graphics Contest.

Wśród partnerów tegorocznej edycji znajdują się m.in. Intel, Infinity Ward i 11bit Studios.

Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, czy to, co widzisz w internecie, jest prawdziwe? W dzisiejszych czasach rozwijającej się technologii i sztucznej inteligencji, wiele nagranych materiałów wideo okazuje się być fałszywymi. Tak zwane „deep fake” stają się poważnym wyzwaniem dla społeczeństwa i mają duży wpływ na rozwój biometrii. Dlatego też warto przyjrzeć się temu zjawisku bliżej.

Polski Dział Automotive Harman International, wiodącego producenta oprogramowania, elektroniki i rozwiązań audio dla branży motoryzacyjnej, w pełni angażuje się w ochronę danych i prywatności swoich klientów. Dowodem na to jest odnowienie certyfikacji TISAX, która podkreśla zaangażowanie firmy w ochronę danych i budowanie bezpiecznej przyszłości dla swoich partnerów.

W ramach współpracy lekarzy z Samodzielnego Publicznego Wojewódzkiego Szpitala Zespolonego w Szczecinie oraz firmy Pixel Technology, która dostarczyła zaawansowane narzędzie sztucznej sieci neuronowej, opublikowano pracę naukową. Badacze wykorzystali technologię głębokiego uczenia konwolucyjnych sieci neuronowych do wykrywania i oceny zmian w płucach pacjentów z COVID-19 (na podstawie obrazów medycznych), takich jak konsolidacje i zmiany typu "matowa szyba".