本文从攻击人工智能的技术、防护人工智能的技术、基于人工智能的攻击技术以及基于人工智能的防护技术四个方面，研究了人工智能安全技术的最新进展，供大家参阅。
在本文中，我们将讨论简单神经网络背后的数学概念。其主要目的是说明在建立我们自己的人工智能模型时，数学是如何发挥巨大作用的。
近日，来自新加坡的研究人员开展了一项实验，他们成功利用人工智能和相关API来制作令人信服的鱼叉式网络钓鱼电子邮件，而无需人工干预，该实验可验证攻击者未来可能采取的攻击策略。
网络运营人员告诉我，未来，人工智能将管理他们的网络。他们还告诉我，供应商也向他们传达了同样的讯息。好消息是，“有些方面”是真的。坏消息也是如此。为了从人工智能网络管理中获得最大收益，你必须弄清楚那个模糊的“有些方面”
针对目前通信局房及其内部通信设施资源数字化工作，提出一套完整的基于人工智能的技术方案，详细论述了SLAM、三维重建、三维语义分割、目标检测、OCR识别等技术在通信机房三维重建、机柜设备属性与标签识别等方面的应用。
虽然人工智能是21世纪最具变革性的技术之一，但它对当前市场的影响还有待观察。人们现在正处于人工智能和相关技术采用曲线的起点，其长期优势将很快就会显现出来。话虽如此，人工智能具有的能力表明，还远远未充分发挥其潜力或对社会的影响。人工智能技术正在改变企业执行关键任务功能的方式，从工作方式的改变到促进业务的发展。
根据调研机构的预测，到2022年，预计每家企业将平均拥有35个人工智能项目。到2022年，全球人工智能和机器学习市场可能以44%的复合年增长率增长，市场收入将会增长90亿美元。
为了了解人工智能和机器学习在医疗保健行业中的作用，需要探索这两种技术在医疗保健行业中的优势和功能。医疗保健行业在过去几年发生了重大转变。机器学习和人工智能的扩展和影响催生了新的生态系统。尽管如此，大多数情况下，这两种技术被描述为医疗保健行业的魔杖。
人工智能（AI）是当下最热门的技术，正渗透颠覆每一个可能的行业，汽车行业也概莫能外。人工智能由数据驱动。而汽车趋势朝着自动化、电气化和网联化方向深度演化，越发由软件所定义并由数据驱动。
人工智能(AI)和机器学习(ML)技术如今已经成为人们日常生活的一部分，其中包括网络安全。在网络安全人员的手中，人工智能/机器学习(ML)可以识别漏洞并缩短事件响应时间。但在网络罪犯手中，人工智能/机器学习(ML)则可能会造成重大伤害。