AI ehituses: laval uudis, meil juba kasutuses
Konverentsile tasus minna, kuigi osa laval näidatust oli meile juba tuttav. Minu vaade Bauhubi MCP-le, ehituse AI-tööriistadele ja andmete asukoha väidetele.
Märkmed AI kasutamisest minu töös ja sündmustelt, kus käin õppimas. Kirjutan sellest, mida katsetan, kaasa võtan ja rakendan.
AI meditsiinis: uus mudel, uued kontrollid
Lars Kaderali rääkis Tartus haigla majasisesest AI-st ja mudeliuuenduste raskustest. Ali Zeynalli tõi näiteid pildianalüüsist. Minu tähelepanekud teadusõhtult.
ChatGPT tehtud 3D-mudel spetsialisti pilgu all
Usesofti veebiseminaril vaatasin, kuidas spetsialist võttis ChatGPT loodud pumbamudeli detailhaaval ette. Kiita said mõned lahendused, kontroll tõi välja ka vead.
Tallinn Data Week 2026: kas juhid on alati vaibkoodinud?
Käisin teist aastat järjest Tallinn Data Weeki andmeteaduse seminaril. Miks peab AI-mudelit saama vahetada, kuidas töötada tundlike andmetega ja kas juhid on alati vaibkoodinud?
AI-koolitus ettevõttes: pärast suve taas inimeste ees
16. oktoobril tegin üle pika aja ettevõttesisest AI-koolitust. Kuidas läks ja mida näitas tagasiside? 22 vastuse põhjal hinnati kasulikkust 4,68 punktiga viiest.
AI energeetikas: 96 otsust päevas
Märkmed Tartu Ülikooli andmeteaduse seminarilt: akude juhtimine, 96 otsust päevas ja ilmaandmete kasutamine elektrivõrgus.
AI-agentide kõrval vajab läbimõtlemist ka vastutus
Kõige huvitavam oli näha teaduse ja ettevõtete vaadet kõrvuti. Teadlaste poolelt tuli välja süsteemide täpsuse, kontrolli ja töövoogudesse sobitamise keerukus. Ettevõtete poolelt oli kasulik näha, kuidas AI-d juba päriselt kasutatakse, mitte ainult ei testita.
Miks kindel AI-vastus ei pruugi olla õige
Hallutsinatsioonid ja ebakindlus ei ole lihtsalt juhuslik müra. Neid saab paremini mõista, mõõta ja töövoogudes kontrolliga arvestada.
AI-ga arendades on eksperditeadmist endiselt vaja
AI kasutuselevõtt ei ole lüliti vajutamine. Vastutus jääb inimesele ja eksperditeadmise väärtus ei kao, vaid muutub veel olulisemaks.
AI kasu hindamiseks on vaja mõõtmist
Kõige kasulikum AI-jutt toetub meetodile, mõõtmisele ja ausale arusaamisele piiridest, mitte loosungitele.
AI-ga alustamiseks on vaja ühist arusaama
Baasteadmiste vajadus on väga suur. Inimesed ei vaja ainult tööriistade nimekirja, vaid selget arusaama, kust alustada ja mida vältida.
Proovi oma
ülesandega.
Õpi veebis omas tempos või vali tiimile sobiv koolitusteema.
Vaata veebikoolitusi Vaata tiimikoolitusi