دائمًا يقدم حقائق دقيقة ومحدثة.

أحيانًا يقتبس أو يستشهد.

يمكن تصفح الإنترنت للحصول على معلومات في الوقت الحقيقي.

لا يقدم أي معلومات واقعية.

نقص القدرة الحاسوبية.

التحيز في بيانات التدريب.

عدم وجود تطبيقات في مهام العالم الحقيقي.

الاعتماد المفرط على التفاعل البشري.

اختبار النموذج.

جمع البيانات.

اختيار خوارزمية تعلم الآلة.

تدريب النموذج.

من خلال تقديم ملاحظات مفصلة فقط في نهاية المشروع.

من خلال السماح للطلبة بتقييم أنفسهم وزملائهم، مع تحديد معالم واضحة بمواعيد نهائية.

من خلال التركيز فقط على الأداء الفردي وتجاهل العمل الجماعي.

من خلال استخدام نفس المعايير لجميع الطلبة، بغض النظر عن مستويات مهاراتهم أو اهتماماتهم.

التعرف على الصور.

التعلم العميق.

معالجة اللغة الطبيعية ((Natural Language Processing (NLP).

الرؤية الحاسوبية.

زيادة فرص العمل.

إنشاء تطبيقات ترفيهية جديدة.

خصوصية البيانات وإساءة استخدامها.

تحسين سرعة الإنترنت.

التأكد من خلو البيانات المجمعة من التحيز.

يزيل الأخطاء والتناقضات من البيانات.

اختيار أفضل خوارزمية للتدريب.

التحقق من دقة النموذج.

تحسين ألوان الصورة.

تحديد وتصنيف الكائنات في الصور أو الفيديوهات.

تحويل مقاطع الفيديو إلى نصوص.

لترجمة اللغات في الوقت الحقيقي.

.NumPy

Matplotlib.

OpenCV.

Pandas.