[Ulasan] AI for Good (Juan M. Lavista Ferres) Diringkaskan.

AI for Good (Juan M. Lavista Ferres)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1394235879?tag=9natree-20
- 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

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_AI-for-Good-Juan-M-Lavista-Ferres.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_AI-for-Good-Juan-M-Lavista-Ferres.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_AI-for-Good-Juan-M-Lavista-Ferres.html

- Baca selanjutnya: https://malaysian.9natree.com/read/1394235879/

#Pemetaanbencanaberasaskansatelit #Pemantauanbiodiversitimasanyata #Datainklusifuntukorangkurangupaya #TadbirurusAIberetika #Projekrintisdankodbolehgunasemula #AIforGood

AI for Good: Applications in Sustainability, Humanitarian Action, and Health ialah buku bukan fiksyen tentang penggunaan kecerdasan buatan untuk menangani masalah sosial dan alam sekitar. Ditulis oleh Juan M. Lavista Ferres bersama William B. Weeks, buku ini menghimpunkan pengalaman dan contoh kerja lapangan yang berkait dengan AI for Good Lab Microsoft. Fokusnya bukan pada AI sebagai teknologi yang berdiri sendiri, tetapi pada cara AI boleh digabungkan dengan pengetahuan pakar, data yang sesuai, dan keperluan komuniti. Perbincangannya merangkumi pemantauan alam sekitar, tindak balas bencana, pemetaan penduduk, kesihatan, aksesibiliti, serta isu tadbir urus. Buku ini juga mengekalkan nada yang realistik. AI boleh mempercepat analisis imej satelit atau data sensor, tetapi ia tidak menggantikan pertimbangan manusia, pemahaman konteks tempatan, atau tanggungjawab institusi. Tujuan utamanya adalah menunjukkan kaedah praktikal untuk membina projek AI yang memberi manfaat awam, sambil mengurus risiko seperti bias, privasi, keselamatan, dan ketidaksamaan akses kepada data.