![[समीक्षा] AI for Good (Juan M. Lavista Ferres) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2582819/c1a-085k3-479qpx9gix54-5ycovp.jpg)
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AI for Good (Juan M. Lavista Ferres)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1394235879?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/AI-for-Good-Juan-M-Lavista-Ferres.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/ai-for-good-unabridged/id1853459891?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=AI+for+Good+Juan+M+Lavista+Ferres+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1394235879/
#उपग्रहचित्रविश्लेषण #आपदाप्रतिक्रियामानचित्रण #जैवविविधतानिगरानी #स्वास्थ्यडेटागोपनीयता #जिम्मेदारएआईशासन #AIforGood
जुआन एम. लाविस्ता फेरेस की पुस्तक एआई फॉर गुड, सस्टेनेबिलिटी, ह्यूमैनिटेरियन एक्शन और हेल्थ में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सामाजिक उपयोगों का विश्लेषण करती है. यह तकनीकी पाठ्यपुस्तक से अधिक, वास्तविक समस्याओं पर एआई लागू करने के तरीकों, साझेदारियों और जिम्मेदारियों पर केंद्रित गैर-कथा पुस्तक है. इसका आधार माइक्रोसॉफ्ट एआई फॉर गुड लैब के कार्य और उससे जुड़े क्षेत्रीय अनुभव हैं. पुस्तक दिखाती है कि उपग्रह चित्रों, सेंसरों, स्वास्थ्य संबंधी आंकड़ों और मशीन लर्निंग के माध्यम से पर्यावरणीय परिवर्तन, आपदाओं, जनसंख्या वितरण और स्वास्थ्य जोखिमों को अधिक जल्दी समझा जा सकता है. लेकिन इसका तर्क यह नहीं है कि एआई अपने आप समाधान है. प्रभावी परिणाम के लिए स्थानीय संस्थाओं, विषय-विशेषज्ञों, विश्वसनीय आंकड़ों और मानवीय निर्णय की जरूरत होती है. पुस्तक विशेष रूप से इस प्रश्न को महत्व देती है कि तकनीक किसके लिए बनाई जा रही है, किस आंकड़े पर आधारित है, और उसके गलत या पक्षपाती परिणामों का भार किस समुदाय को उठाना पड़ेगा. इसलिए इसका उद्देश्य एआई की क्षमता का प्रचार नहीं, बल्कि सामाजिक हित में उसके व्यावहारिक और उत्तरदायी प्रयोग की रूपरेखा प्रस्तुत करना है.
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जुआन एम. लाविस्ता फेरेस की पुस्तक एआई फॉर गुड, सस्टेनेबिलिटी, ह्यूमैनिटेरियन एक्शन और हेल्थ में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सामाजिक उपयोगों का विश्लेषण करती है. यह तकनीकी पाठ्यपुस्तक से अधिक, वास्तविक समस्याओं पर एआई लागू करने के तरीकों, साझेदारियों और जिम्मेदारियों पर केंद्रित गैर-कथा पुस्तक है. इसका आधार माइक्रोसॉफ्ट एआई फॉर गुड लैब के कार्य और उससे जुड़े क्षेत्रीय अनुभव हैं. पुस्तक दिखाती है कि उपग्रह चित्रों, सेंसरों, स्वास्थ्य संबंधी आंकड़ों और मशीन लर्निंग के माध्यम से पर्यावरणीय परिवर्तन, आपदाओं, जनसंख्या वितरण और स्वास्थ्य जोखिमों को अधिक जल्दी समझा जा सकता है. लेकिन इसका तर्क यह नहीं है कि एआई अपने आप समाधान है. प्रभावी परिणाम के लिए स्थानीय संस्थाओं, विषय-विशेषज्ञों, विश्वसनीय आंकड़ों और मानवीय निर्णय की जरूरत होती है. पुस्तक विशेष रूप से इस प्रश्न को महत्व देती है कि तकनीक किसके लिए बनाई जा रही है, किस आंकड़े पर आधारित है, और उसके गलत या पक्षपाती परिणामों का भार किस समुदाय को उठाना पड़ेगा. इसलिए इसका उद्देश्य एआई की क्षमता का प्रचार नहीं, बल्कि सामाजिक हित में उसके व्यावहारिक और उत्तरदायी प्रयोग की रूपरेखा प्रस्तुत करना है.
