Home-theater-designers
Explorarea inteligenței artificiale (AI) poate simți că intri într-un labirint de termeni tehnici confuzi și jargon fără sens. Nu este de mirare că chiar și cei familiarizați cu inteligența artificială se pot trezi că se scărpină în cap în confuzie.
Având în vedere acest lucru, am creat un glosar cuprinzător AI pentru a vă dota cu cunoștințele necesare. De la inteligența artificială în sine până la învățarea automată și extragerea datelor, vom decoda toți termenii esențiali de AI într-un limbaj simplu și simplu.
REALIZAREA VIDEOCLIPULUI ZILEI DEfilați PENTRU A CONTINUA CU CONȚINUT
Indiferent dacă sunteți un începător curios sau un pasionat de AI, înțelegerea următoarelor concepte AI vă va aduce mai aproape de deblocarea puterii AI.
1. Algoritm
Un algoritm este un set de instrucțiuni sau reguli pe care mașinile le urmează pentru a rezolva o problemă sau a îndeplini o sarcină.
2. Inteligența artificială
AI este capacitatea mașinilor de a imita inteligența umană și de a îndeplini sarcini asociate în mod obișnuit cu ființe inteligente.
3. Inteligența generală artificială (AGI)
AGI, numită și IA puternică, este un tip de IA care posedă capabilități avansate de inteligență similare ființelor umane. In timp ce inteligența generală artificială a fost odată în primul rând un concept teoretic și un teren de joacă bogat pentru cercetare, mulți dezvoltatori de inteligență artificială cred acum că umanitatea va atinge AGI cândva în următorul deceniu.,
4. Propagarea inversă
Backpropagation este un algoritm pe care îl folosesc rețelele neuronale pentru a-și îmbunătăți acuratețea și performanța. Funcționează prin calcularea erorii în ieșire, propagarea acesteia înapoi prin rețea și ajustând ponderile și părtinirile conexiunilor pentru a obține rezultate mai bune.
site-uri de descărcare software versiune completă gratuită
5. părtinire
părtinire AI se referă la tendința unui model de a face anumite predicții mai des decât altele. Prejudecățile pot fi cauzate de datele de antrenament ale unui model sau de ipotezele sale inerente.
6. Big Data
Big data este un termen care descrie seturi de date prea mari sau prea complexe pentru a fi procesate folosind metode tradiționale. Aceasta implică analiza unor seturi vaste de informații pentru a extrage perspective și modele valoroase pentru a îmbunătăți procesul decizional.
7. Chatbot
Un chatbot este un program care poate simula conversații cu utilizatori umani prin comenzi text sau vocale. Chatboții pot înțelege și genera răspunsuri asemănătoare oamenilor, făcându-le un instrument puternic pentru aplicațiile de servicii pentru clienți.
8. Calcul cognitiv
Calculul cognitiv este un domeniu AI care se concentrează pe dezvoltarea sistemelor care imită abilitățile cognitive umane, cum ar fi percepția, învățarea, raționamentul și rezolvarea problemelor.
9. Teoria învățării computaționale
O ramură a inteligenței artificiale care studiază algoritmi și modele matematice ale învățării automate. Se concentrează pe bazele teoretice ale învățării pentru a înțelege modul în care mașinile pot dobândi cunoștințe, pot face predicții și își pot îmbunătăți performanța.
10. Computer Vision
Viziune computerizată se referă la capacitatea mașinilor de a extrage informații vizuale din imagini și videoclipuri digitale. Algoritmii de viziune computerizată sunt utilizați pe scară largă în aplicații precum detectarea obiectelor, recunoașterea feței, imagistica medicală și vehiculele autonome.
11. Exploatarea datelor
Miningul de date este procesul de dobândire a cunoștințelor valoroase din seturi mari de date. Utilizează analiza statistică și tehnici de învățare automată pentru a identifica modele, relații și tendințe în date pentru a îmbunătăți procesul decizional.
12. Știința datelor
Știința datelor implică extragerea de informații din date folosind metode, algoritmi și sisteme științifice. Este mai cuprinzător decât data mining și cuprinde o gamă largă de activități, inclusiv colectarea datelor, vizualizarea datelor și modelarea predictivă pentru a rezolva probleme complexe.
13. Învățare profundă
Învățarea profundă este o ramură a IA care utilizează rețele neuronale artificiale cu mai multe straturi (noduri interconectate în cadrul rețelei neuronale) pentru a învăța din cantități mari de date. Acesta permite mașinilor să efectueze sarcini complexe, cum ar fi procesarea limbajului natural , recunoașterea imaginii și a vorbirii.
14. IA generativă
AI generativ descrie sisteme și algoritmi de inteligență artificială care pot crea text, audio, video și simulări. Aceste sisteme AI învață modele și exemple din datele existente și folosesc aceste cunoștințe pentru a crea rezultate noi și originale.
pot folosi airpod-urile cu Android
15. Halucinații
halucinație AI se referă la cazurile în care un model produce rezultate incorecte, irelevante sau lipsite de sens. Acest lucru se poate întâmpla din mai multe motive, inclusiv lipsa de context, limitări ale datelor de antrenament sau arhitectură.
16. Hiperparametri
Hiperparametrii sunt setări care definesc modul în care un algoritm sau un model de învățare automată învață și se comportă. Hiperparametrii includ rata de învățare, puterea de regularizare și numărul de straturi ascunse în rețea. Puteți modifica acești parametri pentru a regla performanța modelului în funcție de nevoile dvs.
17. Model de limbă mare (LLM)
Un LLM este un model de învățare automată antrenat pe cantități mari de date și folosește învățarea supravegheată pentru a produce următorul simbol într-un context dat pentru a produce răspunsuri semnificative, contextuale, la intrările utilizatorilor. Cuvântul „mare” indică utilizarea unor parametri extinși de către modelul lingvistic. De exemplu, Modelele GPT folosesc sute de miliarde de parametri pentru a îndeplini o gamă largă de sarcini NLP.
18. Învățare automată
Învățare automată este o modalitate prin care mașinile pot învăța și face predicții fără a fi programate în mod explicit. Este ca și cum ai alimenta un computer cu date și l-ai împuternicit să ia decizii sau predicții prin identificarea tiparelor în cadrul datelor.
19. Rețeaua neuronală
O rețea neuronală este un model de calcul inspirat de creierul uman. Este format din noduri interconectate, sau neuroni, organizați în straturi. Fiecare neuron primește input de la alți neuroni din rețea, permițându-i să învețe tipare și să ia decizii. Rețelele neuronale sunt o componentă cheie în modelele de învățare automată care le permit să exceleze într-o gamă largă de sarcini.
20. Generarea limbajului natural (NLG)
Generarea limbajului natural se ocupă cu crearea de text care poate fi citit de om din date structurate. NLG găsește aplicații în crearea de conținut, chatbot și asistenți vocali.
21. Procesarea limbajului natural (NLP)
Procesarea limbajului natural este capacitatea mașinilor de a interpreta, înțelege și răspunde la text sau vorbire care poate fi citită de om. Este folosit în diverse aplicații, inclusiv analiza sentimentelor, clasificarea textului și răspunsul la întrebări.
22. OpenAI
OpenAI este un laborator de cercetare în domeniul inteligenței artificiale, fondat în 2015 și cu sediul în San Francisco, SUA. Compania dezvoltă și implementează instrumente AI care pot părea la fel de inteligente ca oamenii. Cel mai cunoscut produs al OpenAI, ChatGPT, a fost lansat în noiembrie 2022 și este considerat cel mai avansat chatbot pentru capacitatea sa de a oferi răspunsuri pe o gamă largă de subiecte.
23. Recunoașterea modelelor
Recunoașterea modelelor este capacitatea unui sistem AI de a identifica și interpreta modele în date. Algoritmii de recunoaștere a modelelor găsesc aplicații în recunoașterea facială, detectarea fraudelor și recunoașterea vorbirii.
24. Rețeaua neuronală recurentă (RNN)
Un tip de rețea neuronală care poate procesa date secvențiale folosind conexiuni de feedback. RNN-urile pot păstra memoria intrărilor anterioare și sunt potrivite pentru sarcini precum NLP și traducerea automată.
25. Învățare prin întărire
Învățarea prin consolidare este o tehnică de învățare automată în care un agent AI învață să ia decizii prin interacțiuni prin încercare și eroare. Agentul primește recompense sau pedepse de la un algoritm pe baza acțiunilor sale, îndrumându-l să-și îmbunătățească performanța în timp.
poți folosi airpod-uri cu Android
26. Învățare supravegheată
O metodă de învățare automată în care modelul este antrenat folosind date etichetate cu rezultatul dorit. Modelul generalizează din datele etichetate și face predicții precise asupra datelor noi.
27. Tokenizare
Tokenizarea este procesul de împărțire a unui document text în unități mai mici numite jetoane. Aceste jetoane pot reprezenta cuvinte, numere, fraze, simboluri sau orice elemente din text cu care poate lucra un program. Scopul tokenizării este de a obține cel mai bun sens din datele nestructurate fără a procesa întregul text ca un singur șir, care este ineficient din punct de vedere computațional și dificil de modelat.
28. Testul Turing
Introdus de Alan Turing în 1950, acest test evaluează capacitatea unei mașini de a prezenta inteligență care nu se poate distinge de cea a unui om. The Testul Turing implică un judecător uman care interacționează cu un om și o mașină fără a ști care este care. Dacă judecătorul nu reușește să distingă mașina de om, se consideră că mașina a trecut testul.
29. Învățare nesupravegheată
O metodă de învățare automată în care modelul face inferențe din seturi de date neetichetate. Descoperă modele în date pentru a face predicții asupra datelor nevăzute.
Îmbrățișând limbajul inteligenței artificiale
AI este un domeniu care evoluează rapid și schimbă modul în care interacționăm cu tehnologia. Cu toate acestea, având în vedere atât de multe cuvinte la modă noi care apar în mod constant, poate fi dificil să ții pasul cu cele mai recente evoluții în domeniu.
În timp ce unii termeni pot părea abstracti fără context, semnificația lor devine clară atunci când sunt combinați cu o înțelegere de bază a învățării automate. Înțelegerea acestor termeni și concepte poate pune o bază puternică care vă va împuternici să luați decizii informate în domeniul inteligenței artificiale.