AI ლექსიკონი
კეთილი იყოს თქვენი მობრძანება AI ლექსიკონში, თქვენი ყოვლისმომცველი სახელმძღვანელო ხელოვნური ინტელექტის (AI) რთული ენისთვის. გახსენით მანქანური ინტელექტის საიდუმლოებები ტერმინების, განმარტებებისა და ახსნა-განმარტებების ყურადღებით შერჩეული კოლექციით.
ჩაეშვით ხელოვნური ინტელექტის ტერმინოლოგიის სამყაროში, სადაც რთული ცნებები ხელმისაწვდომი და გასაგები ხდება. ხართ თუ არა გამოცდილი ხელოვნური ინტელექტის მოყვარული, ცნობისმოყვარე მოსწავლე თუ პროფესიონალი, რომელიც ნავიგაციას უწევს ხელოვნური ინტელექტის სფეროებს, ეს ლექსიკონი არის თქვენი გამოსაყენებელი რესურსი.
გამოიკვლიეთ მანქანური სწავლის ნიუანსები, გაიგეთ ნერვული ქსელების სირთულეები და გაშიფრეთ რობოტიკის ენა. ნავიგაცია Computer Vision-ის ლანდშაფტში, გახსენით ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) საიდუმლოებები და გაითავისეთ ალგორითმების საფუძვლები, რომლებიც აყალიბებენ AI ლანდშაფტს.
ჩვენი AI ლექსიკონი სცილდება ტექნიკურ ტერმინებს, სწავლობს ხელოვნური ინტელექტის ეთიკურ მოსაზრებებს და იკვლევს ხელოვნური ინტელექტის კვეთას მონაცემთა მეცნიერებასთან, ავტომატიზაციასთან და კოგნიტურ გამოთვლებთან.
მიუხედავად იმისა, თქვენ ცდილობთ ახსნათ AI კონკრეტული ტერმინები ან გააფართოვოთ თქვენი ცოდნა უფრო ფართო ხელოვნური ინტელექტის ეკოსისტემის შესახებ, AI ლექსიკონი შექმნილია იმისათვის, რომ იყოს თქვენი საიმედო კომპანიონი. იყავით ინფორმირებული, იყავით ცნობისმოყვარეები და მიეცით საშუალება, რომ ხელოვნური ინტელექტის ენა გაიხსნას თქვენს წინაშე სიცხადით და სიზუსტით.
დაიწყეთ თქვენი მოგზაურობა ხელოვნური ინტელექტის ცენტრში AI ლექსიკონით - სადაც გაგება ხვდება ინოვაციას.
ლექსიკონი
ტერმინი | ტერმინის განმარტება |
---|---|
Zero-Shot Learning | Zero-Shot Learning: ეს მიდგომა მიზნად ისახავს ახალი მონაცემთა პუნქტების კლასიფიკაციას, რომლებიც არ გვხვდება ტრენინგის დროს, მსგავსი კონცეფციების ცოდნის გამოყენებით, რაც საშუალებას იძლევა განზოგადება ტრენინგის მონაცემების მიღმა. |
Yellow Box Problem | ყვითელი ყუთის პრობლემა: ეს ეთიკური დილემა თვითმართველ მანქანებში ეხება სცენარებს, სადაც ხდება გარდაუვალი ავარიები, რაც იწვევს გადაწყვეტილების მიღების გამოწვევებს. |
Xavier Initialization | Xavier Initialization: ეს მეთოდი ახდენს წონების ინიციალიზებას ნერვულ ქსელებში სპეციფიკური მნიშვნელობებით, რათა თავიდან აიცილოს გრადიენტების გაქრობა ან აფეთქება, რაც უზრუნველყოფს უფრო სწრაფ კონვერგენციას ვარჯიშის დროს. |
World Model | მსოფლიო მოდელი: ეს არის სამყაროს შიდა წარმოდგენა, რომელსაც AI აგენტი ინახავს, გამოიყენება მსჯელობის, დაგეგმვისა და გადაწყვეტილების მიღებისთვის. |
Value iteration | მნიშვნელობების გამეორება: ეს არის ალგორითმი ბელმანის განტოლების გადასაჭრელად განმამტკიცებელ სწავლაში, რომელიც გამოიყენება მნიშვნელობის ფუნქციის შესაფასებლად. |
User-Centric AI | მომხმარებელზე ორიენტირებული AI: დიზაინის ეს ფილოსოფია პრიორიტეტს ანიჭებს მომხმარებლების საჭიროებებსა და გამოცდილებას AI სისტემების შემუშავებისას |
Token | კონკრეტული ღირებულების მატარებელი ციფრული ობიექტი. |
Text-to-video | "ტექსტი-ვიდეო" ეხება ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიის ტიპს, რომელსაც შეუძლია შექმნას ვიდეოები ტექსტური აღწერილობების საფუძველზე. ეს აღწერილობები შეიძლება განსხვავდებოდეს დეტალურად, ძირითადი საკვანძო სიტყვებიდან დამთავრებული ნარატივებით დამთავრებული. გენერირებული ვიდეო შეიძლება იყოს რეალისტური, მულტფილმი ან აბსტრაქტული, რაც დამოკიდებულია კონკრეტული მოდელის შესაძლებლობებზე და მომხმარებლის სასურველ სტილზე. |
Support Vector Machinesx | ეს არის კლასიფიკაციისა და რეგრესიის მძლავრი ალგორითმები, განსაკუთრებით მაღალგანზომილებიანი მონაცემებით. |
Subscription-based | "გამოწერაზე დაფუძნებული" ეხება ფასების მოდელს, სადაც მომხმარებლები იხდიან განმეორებით გადასახადს პროდუქტზე ან სერვისზე წვდომისთვის. ამ საფასურის დარიცხვა შესაძლებელია ყოველკვირეულად, ყოველთვიურად, ყოველწლიურად ან სხვა წინასწარ განსაზღვრულ ინტერვალებში. |
SORA | ხელოვნური ინტელექტის კონტექსტში, "SORA" ამჟამად ორი ძირითადი მნიშვნელობა აქვს: 1. OpenAI-ის ტექსტი-ვიდეო მოდელი: ეს არის პირველადი მნიშვნელობა, რომელიც ასოცირდება "SORA"-სთან დღეს AI-ში. ეს ეხება OpenAI-ის მიერ შემუშავებულ უახლესი ტექსტის ვიდეოს მოდელს, რომელიც ამოქმედდა 2024 წლის თებერვალში. SORA საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შექმნან რეალისტური და კრეატიული მოკლე ვიდეოები (60 წამამდე) უბრალოდ წერილობითი აღწერილობებით. მას ესმის ფიზიკური დინამიკა, ობიექტები და ადამიანის ძირითადი ემოციებიც კი, წარმოქმნის ვიზუალურად განსაცვიფრებელ და რეალისტურ შედეგებს. |
Red teamers | ექსპერტთა ჯგუფი, გარკვეულწილად ტესტერები, რომელიც დაკომპლექტებულია მოწინააღმდეგეთა მხრიდან შეტევების სიმულაციისთვის და პოტენციური რისკებისა და დაუცველობის იდენტიფიცირებისთვის, მათი AI მოდელების შემუშავებასა და დანერგვაში. |
Reasoning | ხელოვნური ინტელექტის ეს ფილიალი ორიენტირებულია სისტემების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ ლოგიკური მსჯელობა და დასკვნების გამოტანა ინფორმაციაზე. |
Quantum machine learning | კვანტური მანქანათმცოდნეობა: ეს განვითარებადი სფერო იკვლევს კვანტური კომპიუტერების გამოყენების პოტენციალს მანქანური სწავლის ალგორითმების დასაჩქარებლად და კლასიკური კომპიუტერებისთვის გადაუჭრელი პრობლემების გადასაჭრელად. |
Prompt | კომუნიკაციის ფორმა language Model - თან. ინფუთირების ( Input ) ფორმა, რომლისა შუალებითაც ვიღებთ სასურველ აუთფუთს ( Output ) |
Pay-per-use | Pay-per-use" არის გადახდის მოდელი, სადაც მომხმარებლები იხდიან პროდუქტს ან მომსახურებას მხოლოდ მაშინ, როდესაც ისინი იყენებენ მას, ვიდრე გადაიხადონ ფიქსირებული წინასწარი ღირებულება ან სააბონენტო გადასახადი. ეს ძირითადად მოხმარებაზე დაფუძნებული ფასების მოდელია. |
Output | შედეგი, რომელიც ინფუთის შედეგად დგება. |
Neural Network | Machine Learning ალგორითმის ტიპია, რომლის ინსპირაციას წარმოადგენს ადამიანის ტვინის სტრუქტურა და ფუნქციონალი. |
Lifelong Learning | მთელი სიცოცხლის განმავლობაში სწავლა: ეს არის ხელოვნური ინტელექტის ფილიალი, რომელიც ორიენტირებულია სისტემების განვითარებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ დროთა განმავლობაში მუდმივად ისწავლონ და ადაპტირდნენ. მთელი სიცოცხლის მანძილზე სწავლის სისტემებს შეუძლიათ ისწავლონ ახალი მონაცემებიდან და გამოცდილებიდან და შეუძლიათ გააუმჯობესონ თავიანთი შესრულება დროთა განმავლობაში. |
Kernel Methods | ბირთვის მეთოდები: მანქანური სწავლების ტექნიკა, რომელიც დაფუძნებულია მონაცემთა წერტილებს შორის მსგავსების ზომებზე. |
Joint Learning | ერთობლივი სწავლება: რამდენიმე AI მოდელის ტრენინგი ერთდროულად, რათა ისწავლონ ერთმანეთისგან და გააუმჯობესონ მათი შესრულება. |
Input | ეს არის დატა / ინფორმაცია რომელიც მიეწოდება კომპიუტერს ან ნებისმიერ სისტემას გადასამუშავებლად. |
Hybrid Learning | მანქანური სწავლების სხვადასხვა ტექნიკის გაერთიანება, როგორიცაა ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლება, შესრულების გასაუმჯობესებლად |
Generalizability | ხელოვნური ინტელექტის მოდელის უნარი, კარგად იმოქმედოს ახალ მონაცემებზე, რომლებზეც ცალსახად არ ყოფილა ტრენინგი. |
Fuzzy Logic | ბუნდოვანი ლოგიკა: მსჯელობა სიმართლის ხარისხებით და არა მკაცრი ჭეშმარიტი/მცდარი მნიშვნელობებით, სასარგებლო გაურკვევლობისა და ბუნდოვანების დასაძლევად. |
Evolutionary Computation | ევოლუციური გამოთვლა: ევოლუციური ალგორითმების გამოყენება რთული პრობლემების გადაწყვეტილებების ოპტიმიზაციისთვის |
Ethical AI | ეთიკური AI: AI სისტემების შემუშავებისა და გამოყენების ეთიკური შედეგების გათვალისწინებით |
Deepfake | „დიპფეიკი“ არის სინთეზური მედიის ტიპი, რომელიც იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს სურათების, აუდიოს ან ვიდეოს მანიპულირებისთვის, რათა გამოჩნდეს თითქოს ვიღაცამ თქვა ან გააკეთა ის, რაც არ გააკეთა. ეს მიიღწევა ღრმა სწავლის მოდელების სწავლებით რეალური სურათებისა და აუდიოს დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე, რაც მათ საშუალებას აძლევს შექმნან უაღრესად რეალისტური და დამაჯერებელი ყალბი კონტენტი... |
DALL·E | DALL·E 3 ნიშნავს "Diffusion Autoencoders for Language to Image 3". ეს არის OpenAI-ის მიერ შემუშავებული ძლიერი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელსაც შეუძლია შექმნას ფოტორეალისტური სურათები ტექსტური აღწერილობების საფუძველზე. ეს არის მისი წინამორბედის, DALL·E 2-ის უახლესი გამეორება და წარმოადგენს მნიშვნელოვან წინსვლას ტექსტიდან გამოსახულების გენერირებაში. |
Blue | Natural Language Processing: ბუნებრივი ენის დამუშავებისას „ლურჯი“ შეიძლება დაკავშირებული იყოს გარკვეულ ემოციებთან ან ცნებებთან, კონტექსტიდან გამომდინარე. მაგალითად, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას სევდის, მელანქოლიის ან სიმშვიდის წარმოსაჩენად. |
AI Whisperer | ადამიანი რომელიც ხელოვნური ინტელექტის დეველოპმენტში უშუალოდ მონაწილეობს. |
AI | ხელოვნური ინტელექტი ( AI ) ეს არის კომპიუტერული მეცნიერების დარგი რომელიც მუშაობს ჭკვიანი სისტემების, მექანიზმების ალგორითმების ეწ სოფტის შექმნაზე რომლებიც ასრულებენ იმ სამუშაოს რასაც ადამიანები აკეთებენ, კონკრეტულ გამოცდილებაზე დაყრდნობით. |
AGI | AGI ნიშნავს ხელოვნურ გენერალურ ინტელექტს. ეს ეხება ხელოვნური ინტელექტის ჰიპოთეტურ ტიპს, რომელსაც აქვს ადამიანის მსგავსი ინტელექტი და უნარი ისწავლოს და გადაჭრას ნებისმიერი ინტელექტუალური ამოცანები, რაც ადამიანს შეუძლია. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, AGI შეძლებს ინფორმაციის გაგებას და დამუშავებას, მსჯელობას, სწავლას და ახალ სიტუაციებთან ადაპტირებას, ისევე როგორც ადამიანებს. |
Language Model | სტატისტიკური მეთოდი რომელიც აწინასწარმეტყველებს შემდეგ სიტყვას უკვე გამოყენებული სიტყვების ანალიზის საფუძველზე. |