Искусственный интеллект (ИИ) – это область, которая быстро развивается. С каждым днем появляются новые технологии и термины. Если вы хотите быть в курсе последних тенденций в области ИИ, важно понимать терминологию.
1. Искусственный интеллект (ИИ)
ИИ – это область компьютерных наук, занимающаяся созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
2. Машинное обучение (МО)
Это подобласть ИИ, которая позволяет машинам учиться на данных и совершенствоваться с течением времени без явного программирования.
3. Глубокое обучение (Deep Learning)
Это тип МО, который использует искусственные нейронные сети с несколькими слоями для обучения на данных.
4. Нейронные сети (Neural Networks)
Это вычислительные модели, вдохновленные структурой человеческого мозга, которые используются для распознавания образов и принятия решений.
5. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP)
Это подобласть ИИ, которая занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком.
6. Компьютерное зрение (Computer Vision)
Это подобласть ИИ, которая позволяет компьютерам интерпретировать и понимать визуальный мир.
7. Робототехника (Robotics)
Это область, которая включает в себя проектирование, конструирование, эксплуатацию и использование роботов.
8. ChatGPT
Это большая языковая модель, разработанная OpenAI, которая может генерировать текст, переводить языки, писать различные виды творческого контента и давать информативные ответы на ваши вопросы.
9. Прогнозная аналитика (Predictive Analytics)
Это использование данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных.
10. Генеративный ИИ (Generative AI)
Это тип ИИ, который может создавать новый контент, такой как текст, изображения, аудио и видео.
11. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
Это тип машинного обучения, при котором агент учится принимать решения путем взаимодействия с окружающей средой.
12. Алгоритм (Algorithm)
Это набор инструкций для выполнения задачи.
13. Набор данных (Dataset)
Это набор данных, используемых для обучения или тестирования модели машинного обучения.
14. Модель (Model)
Это представление реального мира, используемое для прогнозирования или принятия решений.
15. Нейрон (Neuron)
Это базовый строительный блок нейронной сети.
16. Вес (Weight)
Это параметр в нейронной сети, который определяет силу связи между нейронами.
17. Смещение (Bias)
Это параметр в нейронной сети, который помогает модели соответствовать данным.
18. Функция активации (Activation Function)
Это функция, которая определяет выход нейрона.
19. TTS (Text to Speech – текст в речь)
TTS – это тип ИИ, который преобразует текст в человеческую речь.
Эти системы преобразуют текст в фонемы, основные компоненты человеческой речи. Фонемы образуют форму сигнала, которая представляет произнесенное слово.
20. Обучение с учителем (Supervised Learning)
Это включает в себя обучение модели на размеченных данных.
Данные имеют правильный результат для каждого входа. Размеченные данные обучают модель предсказывать будущие выходные данные.
Преимущества:
- Точность
- Обобщение
- Интерпретируемость