Dataskyddsförordningen (GDPR) reglerar hur AI hanterar personuppgifter. Lär dig mer om hur AI kan anpassas till GDPR-kraven.

GDPR ställer krav på hur AI hanterar personuppgifter och automatiserade beslut. Läs mer om hur AI och GDPR samverkar.

AI och datadelning möjliggör automatiserat datautbyte och interoperabilitet mellan AI-system, med fokus på säkerhet och regelverk.

API:er möjliggör integration av AI-tjänster i system och applikationer för automatisering och datadelning.

Datadelning möjliggör effektivt AI-datautbyte och interoperabilitet men måste ske säkert och i enlighet med GDPR.

Datastandarder säkerställer att data kan hanteras och delas på ett enhetligt sätt, vilket möjliggör bättre AI-integration och analys.

Lär dig om Dense Models, hur de fungerar i maskininlärning och deras roll i AI-utveckling.

Lär dig hur datadriven marknadsföring använder AI för att optimera kampanjer och förbättra kundupplevelser.

Djupinlärning (Deep Learning) är en avancerad teknik inom AI som bygger på neurala nätverk för att analysera komplex data som bilder och språk.

Dimensionalitetsreduktion förenklar data och förbättrar AI-modeller genom att minska variabler utan att förlora viktig information.

DeepMind är ett ledande AI-företag som utvecklat system som AlphaGo och AlphaFold för att lösa komplexa problem.

Deepfake-teknik använder generativ AI för att skapa realistiska men manipulerade bilder och videor.

Decentraliserad AI distribuerar AI-system över flera noder, vilket ökar säkerhet och integritet.

Dataskydd med AI handlar om att använda AI för att skydda data, säkerställa efterlevnad och förebygga risker.

Dataförstärkning är en teknik för att öka träningsdata inom AI genom att manipulera och variera befintliga data.

Datadrivet beslutsfattande använder data och AI för att fatta strategiska och effektiva beslut inom olika sektorer.

Dataanalys är processen att samla in och tolka data för att få insikter. Med AI blir analysen snabbare och mer precis.