2024非洲人工智能：产生影响的用例
今天分享的是【2024非洲人工智能：产生影响的用例】 报告出品方：GSMA
地面传感器、配备高分辨率相机的无人机和卫星等削弱了 AI 生态系统和用例的发展。虽然大学提供与遥感技术的发展，推动了各行各业许多Al驱动用例AI相关的课程，但它们往往无法跟上行业需求，学的开发。通过机器学习(ML)分析地理空间和遥生实际学习和动手操作的机会有限。
此外，对核心感数据，可以支持各种用例和活动，例如监测土壤AI技能(如机器学习和数据科学)的关注过多，而条件以进行有效的作物管理，绘制离网地区能源获对构建利用AI解决紧迫社会经济挑战所需的多学科取情况以指导能源规划，以及监测气候变化对生态技能的重视不够。尽管存在这些挑战，但Data系统的影响。尽管取得了这些进展，但非洲当地相Science Nigeria(DSN)等组织提供再培训和指导关数据的可获得性仍然有限，这构成了开发和部署计划，以建立AI人才管道。与此同时，终端用户需量身定制的解决方案的主要障碍，这些解决方案旨要具备基本水平的数字素养，才能访问主要通过移在解决非洲大陆特有的挑战。
除了获取政府和特定动设备等数字渠道访问的AI服务。然而，缺乏知识领域数据的障碍外，最显着的差距之一是语言数据和技能仍然是采用和使用数字工具和服务的最大障。本地语言数据的稀缺限制了Al赋能服务的相关性碍之一，特别是对妇女、低收入和农村社区以及残，并对依赖语言模型的生成式AI解决方案的开发构疾人而言。成了重大障碍。虽然肯尼亚、尼日利亚和南非都是地区性的科技领袖，并非洲的基础设施和计算能力正在增长，像南非这样且拥有坚实的数字基础，可以作为人工智能发展的基石，的国家已经成为区域领导者。
免责声明：以上报告均系本平台通过公开、合法渠道获得，报告版权归原撰写/发布机构所有，如涉侵权，请联系删除 ；资料为推荐阅读，仅供参考学习，如对内容存疑，请与原撰写/发布机构联系