Home-theater-designers
Zkoumání umělé inteligence (AI) vám může připadat jako vstoupit do bludiště matoucích technických výrazů a nesmyslného žargonu. Není divu, že i ti, kteří jsou obeznámeni s AI, se mohou přistihnout, že se zmateně škrábou na hlavě.
S ohledem na to jsme vytvořili komplexní glosář umělé inteligence, který vás vybaví potřebnými znalostmi. Od samotné umělé inteligence po strojové učení a dolování dat, dekódujeme všechny základní pojmy umělé inteligence v jasném a jednoduchém jazyce.
VYUŽÍVÁNÍ VIDEA DNE POKRAČOVÁNÍ V OBSAHU POKRAČUJTE PŘEJÍMÁNÍM
Ať už jste zvědavý začátečník nebo nadšenec umělé inteligence, pochopení následujících konceptů umělé inteligence vás přiblíží k odemknutí síly umělé inteligence.
1. Algoritmus
Algoritmus je sada instrukcí nebo pravidel, kterými se stroje řídí, aby vyřešily problém nebo splnily úkol.
2. Umělá inteligence
AI je schopnost strojů napodobovat lidskou inteligenci a provádět úkoly běžně spojené s inteligentními bytostmi.
3. Umělá všeobecná inteligence (AGI)
AGI, také nazývaná silná AI, je typ AI, který má pokročilé inteligenční schopnosti podobné lidským bytostem. Zatímco umělá obecná inteligence byl kdysi především teoretickým konceptem a bohatým hřištěm pro výzkum, mnoho vývojářů AI nyní věří, že lidstvo dosáhne AGI někdy v příštím desetiletí.,
4. Zpětné šíření
Backpropagation je algoritmus, který neuronové sítě používají ke zlepšení jejich přesnosti a výkonu. Funguje tak, že vypočítá chybu ve výstupu, šíří ji zpět sítí a upraví váhy a vychýlení spojení, aby se dosáhlo lepších výsledků.
5. Zaujatost
zkreslení AI odkazuje na tendenci modelu dělat určité předpovědi častěji než jiné. Zkreslení může být způsobeno trénovacími daty modelu nebo jeho inherentními předpoklady.
6. Velká data
Velká data je termín, který popisuje datové sady, které jsou příliš velké nebo příliš složité na zpracování tradičními metodami. Zahrnuje analýzu rozsáhlých souborů informací s cílem získat cenné poznatky a vzorce pro zlepšení rozhodování.
7. Chatbot
Chatbot je program, který dokáže simulovat konverzace s lidskými uživateli pomocí textových nebo hlasových příkazů. Chatboti dokážou porozumět a generovat reakce podobné lidem, což z nich dělá výkonný nástroj pro aplikace zákaznických služeb.
8. Kognitivní výpočty
Kognitivní výpočetní technika je oblast umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj systémů, které napodobují lidské kognitivní schopnosti, jako je vnímání, učení, uvažování a řešení problémů.
9. Počítačová teorie učení
Obor umělé inteligence, který studuje algoritmy a matematické modely strojového učení. Zaměřuje se na teoretické základy učení pochopit, jak mohou stroje získávat znalosti, dělat předpovědi a zlepšovat svůj výkon.
10. Počítačové vidění
Počítačové vidění se týká schopnosti strojů extrahovat vizuální informace z digitálních obrázků a videí. Algoritmy počítačového vidění jsou široce používány v aplikacích, jako je detekce objektů, rozpoznávání obličeje, lékařské zobrazování a autonomní vozidla.
11. Dolování dat
Data mining je proces získávání cenných znalostí z velkých datových sad. Využívá statistické analýzy a techniky strojového učení k identifikaci vzorců, vztahů a trendů v datech za účelem zlepšení rozhodování.
12. Data Science
Věda o datech zahrnuje získávání poznatků z dat pomocí vědeckých metod, algoritmů a systémů. Je komplexnější než dolování dat a zahrnuje širokou škálu činností, včetně sběru dat, vizualizace dat a prediktivního modelování pro řešení složitých problémů.
13. Hluboké učení
Hluboké učení je odvětví umělé inteligence, které využívá umělé neuronové sítě s více vrstvami (propojené uzly v rámci neuronové sítě) k učení z obrovského množství dat. Umožňuje strojům provádět složité úkoly, jako např zpracování přirozeného jazyka rozpoznávání obrázků a řeči.
14. Generativní AI
Generativní umělá inteligence popisuje systémy a algoritmy umělé inteligence, které mohou vytvářet text, zvuk, video a simulace. Tyto systémy umělé inteligence se učí vzory a příklady ze stávajících dat a využívají tyto znalosti k vytváření nových a originálních výstupů.
jak zkontrolovat heslo wifi v systému Android
15. Halucinace
AI halucinace odkazuje na případy, kdy model produkuje fakticky nesprávné, irelevantní nebo nesmyslné výsledky. To se může stát z několika důvodů, včetně nedostatku kontextu, omezení trénovacích dat nebo architektury.
16. Hyperparametry
Hyperparametry jsou nastavení, která definují, jak se algoritmus nebo model strojového učení učí a chová. Mezi hyperparametry patří rychlost učení, síla regularizace a počet skrytých vrstev v síti. S těmito parametry si můžete pohrát a doladit výkon modelu podle svých potřeb.
17. Velký jazykový model (LLM)
LLM je model strojového učení trénovaný na obrovském množství dat a využívá řízené učení k vytvoření dalšího tokenu v daném kontextu, aby se vytvořily smysluplné, kontextové reakce na uživatelské vstupy. Slovo 'velký' označuje použití rozsáhlých parametrů jazykovým modelem. Například, Modely GPT využívají stovky miliard parametrů provádět širokou škálu úkolů NLP.
streamujte video z počítače na android přes internet
18. Strojové učení
Strojové učení je způsob, jak se stroje učí a předpovídají, aniž by byly explicitně naprogramovány. Je to jako nakrmit počítač daty a zmocnit jej k rozhodování nebo předpovědi identifikací vzorců v datech.
19. Neuronová síť
Neuronová síť je výpočtový model inspirovaný lidským mozkem. Skládá se z propojených uzlů neboli neuronů, organizovaných ve vrstvách. Každý neuron přijímá vstup od ostatních neuronů v síti, což mu umožňuje učit se vzorce a rozhodovat se. Neuronové sítě jsou klíčovou součástí modelů strojového učení, které jim umožňují vyniknout v široké řadě úkolů.
20. Generování přirozeného jazyka (NLG)
Generování přirozeného jazyka se zabývá tvorbou pro člověka čitelného textu ze strukturovaných dat. NLG najde uplatnění v tvorbě obsahu, chatbotech a hlasových asistentech.
21. Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Zpracování přirozeného jazyka je schopnost strojů interpretovat, rozumět a reagovat na lidsky čitelný text nebo řeč. Používá se v různých aplikacích, včetně analýzy sentimentu, klasifikace textu a odpovídání na otázky.
22. OpenAI
OpenAI je výzkumná laboratoř umělé inteligence založená v roce 2015 se sídlem v San Franciscu v USA. Společnost vyvíjí a nasazuje nástroje AI, které se mohou jevit jako chytré jako lidé. Nejznámější produkt OpenAI, ChatGPT, byl vydán v listopadu 2022 a je ohlašován jako nejpokročilejší chatbot pro svou schopnost poskytovat odpovědi na širokou škálu témat.
23. Rozpoznávání vzorů
Rozpoznávání vzorů je schopnost systému umělé inteligence identifikovat a interpretovat vzory v datech. Algoritmy rozpoznávání vzorů nacházejí uplatnění v rozpoznávání obličeje, odhalování podvodů a rozpoznávání řeči.
24. Rekurentní neuronová síť (RNN)
Typ neuronové sítě, která dokáže zpracovávat sekvenční data pomocí zpětnovazebních spojení. RNN si mohou uchovat paměť předchozích vstupů a jsou vhodné pro úlohy, jako je NLP a strojový překlad.
25. Posílení učení
Posílení učení je technika strojového učení, kde se agent AI učí rozhodovat prostřednictvím interakcí metodou pokusu a omylu. Agent dostává odměny nebo tresty od algoritmu na základě jeho akcí, které ho vedou ke zlepšení jeho výkonu v průběhu času.
26. Učení pod dohledem
Metoda strojového učení, kde je model trénován pomocí označených dat s požadovaným výstupem. Model zobecňuje z označených dat a vytváří přesné předpovědi nových dat.
27. Tokenizace
Tokenizace je proces rozdělení textového dokumentu na menší jednotky nazývané tokeny. Tyto tokeny mohou představovat slova, čísla, fráze, symboly nebo jakékoli prvky v textu, se kterými může program pracovat. Účelem tokenizace je získat co největší smysl z nestrukturovaných dat bez zpracování celého textu jako jediného řetězce, což je výpočetně neefektivní a obtížně modelovatelné.
28. Turingův test
Tento test, který představil Alan Turing v roce 1950, hodnotí schopnost stroje vykazovat inteligenci k nerozeznání od lidské. The Turingův test zahrnuje lidského soudce v interakci s člověkem a strojem, aniž by věděl, který je který. Pokud rozhodčí nerozezná stroj od člověka, má se za to, že stroj prošel zkouškou.
29. Učení bez dozoru
Metoda strojového učení, kdy model vytváří závěry z neoznačených datových sad. Objevuje vzory v datech, aby mohl předpovídat neviditelná data.
Přijetí jazyka umělé inteligence
Umělá inteligence je rychle se vyvíjející obor, který mění způsob interakce s technologiemi. Vzhledem k tomu, že se neustále objevuje tolik nových módních slov, může být těžké držet krok s nejnovějším vývojem v této oblasti.
I když se některé termíny mohou zdát abstraktní bez kontextu, jejich význam je jasný, když se spojí se základním porozuměním strojovému učení. Pochopení těchto termínů a konceptů může položit silný základ, který vám umožní činit informovaná rozhodnutí v oblasti umělé inteligence.