ဉာဏ်ရည်တုသည် သိပ္ပံပညာ၏ အရှုပ်အထွေးဆုံး ရူပဗေဒပြဿနာများထဲမှ တစ်ခုကို ဖြေရှင်းနိုင်ပါသလား။ ဤအပိုင်းတွင် ပါမောက္ခ ဟားနာ ဖရိုင် (Hannah Fry) သည် Google DeepMind ၏ သုတေသနဆိုင်ရာ အကြီးတန်းဒါရိုက်တာ ပီတာ ဘတ်တာဂလီယာ (Peter Battaglia) နှင့် အတူထိုင်ကာ စက်သင်ယူမှုသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ရာသီဥတု ခန့်မှန်းခြေကို မည်သို့ အသွင်ပြောင်းလဲနေသည်ကို ရှာဖွေလေ့လာကြသည်။ ဟာရီကိန်း မဲလစ်ဆာကဲ့သို့သော အမျိုးအစား ၅ မုန်တိုင်းများအတွက် အရေးပါသော ကြိုတင်သတိပေးချက်များ ပေးအပ်ခြင်းမှသည် ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးနိုင်သော စွမ်းအင်ထောက်ပံ့မှုနှင့် စိုက်ပျိုးရေးဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများကို ခန့်မှန်းခြင်းအထိ၊ WeatherNext 3 ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များသည် ဆယ်စုနှစ်များစွာ၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ရူပဗေဒအပေါ် အခြေခံတည်ဆောက်ကာ လေထုအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏ နားလည်မှုကို ပြန်လည်ပုံဖော်ပေးနေသည်ကို လေ့လာပါ။
WeatherNext 3၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ယခုအချိန်အထိ အဆင့်မြင့်ဆုံး ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ရာသီဥတု AI မော်ဒယ်အကြောင်း ပိုမိုလေ့လာပါ- https://www.youtube.com/watch?v=_6jZlnRsXXQ
အချိန်တံဆိပ်များ-
00:00 နိဒါန်း
00:38 ဟာရီကိန်း မဲလစ်ဆာ
11:50 ရာသီဥတု ခန့်မှန်းခြေက ဘာကြောင့် ခက်ခဲသလဲ
14:13 ရိုးရာမော်ဒယ်များ နှင့် AI မော်ဒယ်များ
21:55 ဖြစ်နိုင်ခြေအခြေခံ ခန့်မှန်းခြေ
26:00 WeatherNext 3
33:00 အနာဂတ် အလားအလာ
43:44 ဟားနာ၏ သုံးသပ်ချက်များ
___
ကျွန်ုပ်တို့၏ ချန်နယ်ကို စာရင်းသွင်းပါ https://www.youtube.com/@googledeepmind
X တွင် ကျွန်ုပ်တို့ကို ရှာတွေ့ပါ https://x.com/GoogleDeepMind
Instagram တွင် ကျွန်ုပ်တို့ကို လိုက်ကြည့်ပါ https://instagram.com/googledeepmind
Linkedin တွင် ကျွန်ုပ်တို့ကို ထည့်ပါ https://www.linkedin.com/company/deepmind/
Source: မြန်မာနက် ® Myanmar Net ⦿ မြန်မာတို့ရဲ့ ဒစ်ဂျစ်တယ် အိမ်ရာ
Source: #MyanmarNet #မြန်မာနက်