Mára már mindannyian tanúi lehettünk a mesterséges intelligencia vagy AI technológia megjelenésének és annak, hogy milyen szerepet játszik életünk alapvető átalakításában. Az egészségügytől a pénzügyekig, a közlekedéstől a szórakoztatásig, az AI számtalan úttörő fejlesztés mozgatórugójává vált – és elég nehéz lépést tartani mindezzel!
Akár tanuló vagy, akár csak kíváncsi, nem technikai beállítottságú személy, az AI-szavak megértése olyan lehet, mint egy idegen ország felfedezése. Új kifejezések, szakzsargon és fogalmak vesznek körül, a nagy nyelvi modellektől és neurális hálózatoktól a gépi tanulási modellekig, amelyek nem azonnal érthetőek.
Figyelembe véve a gyors fejlődést, érdemes átnézni egy áttekinthető szótárat, hogy megismerje az ismeretlen mesterséges intelligencia kifejezéseket és kifejezéseket.
Összegyűjtöttünk 50 fontos kifejezést ebben az AI-szótárban, hogy szilárd alapismereteket nyújtsunk Önnek ebben a területen. A cikk végére megismerkedhet az AI-szlenggel, megértheti annak jelentését, és talán még személyes céljaira is felhasználhatja annak képességeit!
A–F: Az adaptertől a finomhangolásig
Kezdjük az A-tól F-ig terjedő legfontosabb mesterséges intelligencia kifejezésekkel, amelyek jelentősen javíthatják ennek a komplex területnek a megértését.
1. Adapter
Az adapter egy keretrendszer, amely segít az új AI-modellre való átállásban azáltal, hogy rétegeket illeszt a meglévő modellhez. A cél az, hogy a modell új feladatokra váltson anélkül, hogy a nulláról kellene kezdenie. Az adapter modulok időt, pénzt és tárhelyet takarítanak meg azáltal, hogy előre betanított modelleket használnak fel újra különböző feladatokhoz, például számítógépekkel való csevegéshez, egy általános alapnyelvről egy új nyelvre való fordításhoz vagy robotok működtetéséhez.
2. AI algoritmus
Az AI algoritmus egy speciális programozást jelent, amely megmondja a gépnek, hogyan működjön önállóan. Lépésről lépésre tartalmaz utasításokat vagy szabályokat, amelyek lehetővé teszik az AI rendszerek számára a nyers adatok feldolgozását, döntések meghozatalát és a tanulást. Lenyűgözi az AI képessége, hogy megértse a nyelvet, felismerje az arcokat, sakkozzon, vagy akár autót vezessen? Nos, az algoritmus az agy! 🧠
3. Az AI biztonsága
Az AI biztonság egy széles körű terület, amely különböző fogalmakat ölel fel annak biztosítására, hogy a kiváló mesterséges intelligencia rendszereink ne csak okosak legyenek, hanem jól viselkedjenek és jóindulatúak legyenek, még ismeretlen környezetben is. Az AI rendszer tervezésének, építésének és bevezetésének tanulmányozására irányuló elvekre, gyakorlatokra és kutatási erőfeszítésekre utal. A cél az olyan kockázatok minimalizálása, mint a megbízhatatlan eredmények, a nem szándékolt következmények és az emberiségre gyakorolt potenciális káros hatások.
4. Mesterséges intelligencia
Az emberi intelligencia digitális fejlődése analóg a mesterséges intelligenciával. Az AI a számítástechnika területét fedi le, beleértve a számítógépes látást is, amely lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy gondolkodjanak, tanuljanak és olyan műveleteket hajtsanak végre, amelyekhez általában emberi intelligencia szükséges – de olyan mértékben és sebességgel, amelyre mi, egyszerű halandók csak irigykedhetünk.
5. Automatizálás
Az automatizálás azt jelenti, hogy mesterséges intelligencia technológiát használnak az unalmas munkák és üzleti folyamatok automatikus végrehajtására – a hangsúly a feladatok hatékonyságán és a kézi munkában előforduló hibák csökkentésén van.
A ClickUp Automations kiváló kiindulási pont azoknak a kezdőknek, akik egyszerű felületen szeretnék felfedezni az automatizálás lehetőségeit. Segít beállítani a rutin feladatok automatizálásához szükséges kiváltókat és feltételeket, a potenciális ügyfeleknek küldött e-mailektől és az állapotok frissítésétől az adminisztratív feladatok elvégzéséig, mindezt néhány egyszerű kattintással. A készletben található előre beépített és testreszabható automatizálási lehetőségekkel meg fog lepődni, mennyi időt és energiát takaríthat meg, miközben projektjei és teendőlistái a terv szerint haladnak.
Bónusz olvasmány: Nézze meg a 10 legjobb AI eszközt az automatizáláshoz!
6. Fekete doboz AI
A fekete doboz mesterséges intelligencia vagy BAI olyan mesterséges intelligencia modellt jelent, amely nem teljesen átlátható a döntéshozatal tekintetében. Mind a felhasználók, mind a tervezők nehezen értik vagy értelmezik a belső működését vagy döntéshozatali eljárásait – ellentétben a könnyen érthető fehér doboz modellel. Ez a nyitottság hiánya felvethet kérdéseket az etikával, a felelősséggel és az elfogultság lehetőségével kapcsolatban, ami miatt a BAI-k nem alkalmasak olyan kockázatos területeken való használatra, mint a katonaság vagy az egészségügy.
7. Big data
A big data nagy és összetett adathalmazokat foglal magában, amelyek túl nagyok ahhoz, hogy hagyományos adatkezelő eszközökkel feldolgozzák vagy elemezzék őket. Speciális AI-technológiákra van szükség ahhoz, hogy értékes betekintést, mintákat és trendeket lehessen felfedezni az adatokból. Cserébe a big data az AI képzésére szolgál, így ez egy szimbiotikus kapcsolat. 🤝
8. ChatGPT
A ChatGPT egy mesterséges intelligenciával működő beszélgetőpartner, amelyet úgy terveztek, hogy természetes és informatív beszélgetéseket folytasson különböző témákról. Kérdésekre válaszol, magyarázatokat ad és betekintést nyújt. A ChatGPT-t felügyelt tanulással és emberi visszajelzésekből származó megerősítő tanulással (RLHF) képezték ki, ami sokoldalú, emberhez hasonló interakciókra képes mesterséges intelligencia eszközzé teszi.
Ha tetszik, amit hallottál, akkor nézd meg ezeket a ChatGPT alternatívákat is – vagy talán tetszenének a ClickUp kész promptjai, amelyekkel intelligens válaszokat kaphatsz az ilyen eszközöktől!
9. Chatbot
Egy okos számítógépes program, amely mindig készen áll a csevegésre, válaszol a kérdésekre és segít bizonyos feladatok elvégzésében – ez a chatbot. A chatbot az ügyfélszolgálat és az információkeresés névtelen hőse, mivel fő célja az emberi nyelvvel való kommunikáció.
Így legközelebb, amikor élvezed a streaming szolgáltatásod vagy az e-kereskedelmi webhelyed ajánlásait, valószínűleg az AI-alapú botok varázslatos működésének tanúja leszel!
10. Beszélgető mesterséges intelligencia
A beszélgető AI olyan technológiát jelent, amely lehetővé teszi a gépek, például a chatbotok, a virtuális asszisztensek és hasonló beszédalapú alkalmazások számára, hogy emberhez hasonló beszélgetéseket folytassanak. Ez az AI természetes nyelvfeldolgozást (NLP) és nagy számítási teljesítményt használ különböző kontextusokban és nyelveken, hogy sokoldalú funkciókat hajtson végre, például felismerjen egy zeneművet vagy rendeljen Önnek egy szendvicset! 🥪
11. Adatbővítés
Az adatok bővítése a meglévő adatok ügyes manipulálását és kiterjesztését jelenti. Ez a gyakorlat a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia alapja, mivel növeli a modell képzési adatainak mennyiségét és sokszínűségét. A cél az algoritmusok fejlesztése azáltal, hogy szélesebb körű példákat biztosítunk számukra a tanuláshoz.
12. Mélytanulás
A mélytanulás az AI-forradalom agya. Ez a gépi tanulási rendszer egy alrendszere, amelynek célja az emberi agy szerkezetének utánozása, többrétegű mesterséges neurális hálózatok felhasználásával hatalmas adatmennyiségek feldolgozására. A mélytanulási modellek képesek mintákat felismerni, előrejelzéseket készíteni és komplex feladatokat megtanulni, forradalmasítva olyan területeket, mint az arc- és beszédfelismerés, valamint az autonóm vezetés.
13. Etikus mesterséges intelligencia
Az etikus mesterséges intelligencia az AI erkölcsi iránytűjével kapcsolatos kérdéseket magában foglaló ágazat. Magában foglalja az AI-rendszerek olyan módon történő tervezését és használatát, amely előtérbe helyezi a méltányosságot, az átláthatóságot, a felelősségre vonhatóságot, valamint az emberi értékek és jogok tiszteletben tartását, anélkül, hogy kárt vagy diszkriminációt okozna.
14. Finomhangolás
A finomhangolás hasonló a már létező gépi tanulási modellek speciális képzéséhez, amelynek célja azok teljesítményének javítása bizonyos feladatok vagy területek tekintetében, biztosítva, hogy azok hatékonyan tudjanak működni ezeken a területeken.
G–L: A generatív mesterséges intelligenciától a nagy nyelvi modellig
Gyakran találkozhat a következő, G-L betűkkel kezdődő kifejezésekkel, amelyek ugyanolyan fontosak az AI megértéséhez.
15. Generatív mesterséges intelligencia
A generatív mesterséges intelligencia vagy GenAI olyan mesterséges intelligencia modellekre utal, amelyek új tartalmakat – például fotókat vagy szövegeket – hoznak létre, tükrözve a képzési adataikból származó stílusokat és mintákat. A fantáziadús művészettől az informatív cikkekig a GenAI eszközök kód nélkül sokféle eredményt tudnak létrehozni, ezért sok szakember számára termelékenységet növelő segédeszközként szolgálnak.
A legjelentősebb termelékenység-központú AI-eszközök közül a ClickUp generatív AI-funkcióival tűnik ki. Kutatásokon alapuló írási asszisztense, a ClickUp AI gyakorlatilag bármilyen témában képes előre strukturált fejlécekkel és táblázatokkal ellátott szöveget generálni, függetlenül attól, hogy piaci bevezetési tervet készít, ügyfélnek szóló e-mailt ír, hibajelentéseket foglal össze vagy csapatépítő játékokat tervez. Az eszköz optimalizálva és alaposan tesztelve lett, így világos és konzisztens eredményeket biztosít.
Ráadásul a ClickUp generatív AI KPI-követési sablonjával mérheted az AI használatának hatását olyan területeken, mint a tartalomkészítés és a termékinnováció!
16. Genetikus algoritmus
A genetikus algoritmusok, vagy GA-k, egy nagyobb, a digitális evolúcióhoz hasonlóan működő evolúciós algoritmusok csoportjának részei. A GA-k a természetes szelekció által inspirált számítási technikát képviselnek, és a biológiai evolúcióban előforduló témák, például a mutáció és a legalkalmasabb túlélése segítségével segítik a komplex problémák megoldását. 🐒
Ezeket az algoritmusokat széles körben használják a keresésoptimalizáláshoz és a gépi tanuláshoz.
17. GPT-3
A GPT-k – vagyis a generatív előre betanított transzformátorok – az Open AI által kifejlesztett neurális hálózat alapú nyelvi modellek gyűjteményét alkotják.
A GPT-3 a kor legfejlettebb modelljei közé tartozik. 175 milliárd szóból álló szókincsével az emberi nyelvhez hasonló szövegek megfejtésében és előállításában jeleskedik, ami sokoldalú eszközzé teszi különböző természetes nyelvi feladatokhoz, a csevegőrobotoktól és a tartalomkészítéstől a nyelvi fordításig és még azon túl is.
18. GPT-4
A GPT-4 egy még kifinomultabb és jobban képzett multimodális modell, mint elődje. Mind szöveges, mind képi bemenetekkel képes dolgozni, és elég képzett ahhoz, hogy komplex kreatív együttműködéseket támogasson – gondolj csak bele, hogy együtt dolgozhatsz vele zeneművek komponálásában, forgatókönyvek írásában, vagy akár a saját egyedi írásstílusod utánozásában.
19. Hallucináció
A mesterséges intelligencia kontextusában hallucinációk akkor fordulnak elő, amikor a rendszer pontatlan, összefüggéstelen vagy értelmetlen információkat generál, általában a képzés, a megértés vagy a feldolgozási képességek hibái vagy korlátai miatt. Ez egy olyan zavar, amely a mesterséges intelligencia rendszerét megbízhatatlanná teheti.
20. Információfeldolgozó nyelv – IPL
Az 1950-es évek végén kifejlesztett Information Processing Language (IPL) az első magas szintű programozási nyelvek egyike volt, amely adatkezelésre és információfeldolgozásra szolgált. Ma az IPL-ek minden mesterséges intelligencia alkalmazáshoz egyediek.
21. A dolgok internete – IoT
A tárgyak internete, vagy IoT, a fizikai világunkba beágyazott digitális tárgyak hálózataként működik. Ez egy intelligens eszközök hálózata, amely a mindennapi tárgyaktól, mint a termosztátok és az okosórák, az ipari gépekig terjed, és amely képes adatokat gyűjteni, cserélni és azok alapján cselekedni. Az AI-vel kombinálva az IoT-gépek jobb prediktív karbantartási képességeket mutatnak.
22. Tudásalapú rendszer – KBS
Képzelje el a tudásalapú rendszert (KBS) egy virtuális bölcsként. Ez egy számítógépes program, amely egy tudásbázisra, információk és szabályok tárházára támaszkodik, hogy bonyolult problémákat oldjon meg és szakértői útmutatást nyújtson egy adott területen. Segít a döntéshozatalban és a problémamegoldásban különböző iparágakban.
Például az AI-kompatibilis ClickUp Docs kiváló tudásbázisként szolgálhat a vállalkozások számára. Beépített AI-asszisztense összefoglalja a hosszú tartalmakat, hogy segítsen Önnek az információk gyorsabb befogadásában és a döntések gyorsabb meghozatalában. Emellett kivonhatja a teendőket a találkozói jegyzetekből és a munkafolyamatokból, javítva ezzel az általános hatékonyságot.
23. Nagy nyelvi modell – LLM
Az AI világának nyelvi óriása a Large Language Model, vagyis az LLM. Ez egy hatékony mesterséges intelligencia rendszer, amely kiterjedt adatokra és kifinomult algoritmusokra épül, és amelynek segítségével rendkívüli hatékonysággal képes megérteni, generálni és manipulálni az emberi nyelvet.
M–R: A gépi tanulástól a szabályalapú rendszerig
Az M-R mesterséges intelligencia kifejezéseknél olyan fogalmakat fogunk vizsgálni, mint a gépi tanulási modellek és a neurális hálózatok, amelyek sok fejlett mesterséges intelligencia rendszer gerincét képezik.
24. Gépi tanulás
A gépi tanulás során algoritmusokat tanítanak meg adatok alapján minták felismerésére és döntések meghozatalára. Minél több adattal táplálják az algoritmust, annál jobb lesz a megkülönböztető képessége, és annál ügyesebb lesz a tervezett feladatok elvégzésében. Ez olyan, mintha megtanítanánk a számítógépet önálló tanulásra és alkalmazkodásra.
25. Természetes nyelv generálás – NLG
A természetes nyelv generálása, vagy NLG rendszerek, tényeket, számokat és adatokat vesznek alapul, és azokat koherens narratívákká alakítják, jelentéseket, cikkeket és tartalmakat generálva, amelyeket az emberek könnyen megérthetnek. Ez a technológia automatizált jelentéseket és személyre szabott válaszokat biztosít az ügyfelek számára.
26. Természetes nyelvfeldolgozás – NLP
A természetes nyelvfeldolgozás, vagy NLP, olyan, mint egy híd az emberek és a gépek között, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy megértsék, értelmezzék és reagáljanak az emberi nyelvre. Fejlett fogalmakat, például érzelemelemzést használ az értelmezés javítása érdekében.
Íme egy bemutató arról, hogyan működik az NLP a ClickUp platformon – a platform lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy természetes nyelvi parancsokkal:
- Ébresztés-értesítések
- A feladatok kezdő és befejezési/határidőinek beállítása
- Időbejegyzések kézi hozzáadása vagy szerkesztése
Ez a funkciókészlet segít nyomon követni a megbeszéléseket és a naptárakat, és zavaró értesítések nélkül navigálni a napodban!
27. Neurális hálózat
A neurális hálózat az emberi agy ihlette számítástechnikai rendszer. Összekapcsolt csomópontok rétegeiből áll, amelyek együttesen elemzik és feldolgozzák az adatokat, elősegítve a mélytanulást és a minták felismerését.
28. Kód nélküli mesterséges intelligencia
A kódolás nélküli fejlesztés egy olyan módszer, amellyel bárki, aki nem rendelkezik kódolási ismeretekkel, alkalmazásokat és szoftvereket hozhat létre. A kódolás nélküli mesterséges intelligenciával általában vizuális és grafikus konfigurációkat használhat az AI-alkalmazások létrehozásához. A cél az, hogy a technológia mindenki számára elérhetőbbé váljon.
29. Nyílt mesterséges intelligencia
Az Open AI egy amerikai mesterséges intelligencia kutatócég, amely olyan forradalmi fejlesztések mögött áll, mint a GPT-3 és a GPT-4. Célja, hogy felelősségteljes, etikus és felhasználóbarát termékeket kínáljon. Nemrégiben piacra dobta a GPTs nevű mesterséges intelligencia asszisztenst, amelyet a felhasználók különböző feladatokhoz és célokhoz igazíthatnak.
30. Optikai karakterfelismerés – OCR
Ez a technológiai varázsló papírt pixelekké alakít. Az OCR beolvassa a nyomtatott és kézzel írt szövegeket, és géppel olvasható szöveggé alakítja azokat. A modern CR eszközök mesterséges intelligenciát használnak, hogy a papíron lévő tartalmak könnyen szerkeszthetőek és kereshetőek legyenek, sőt, kontextusfüggő, áttekintő olvasási képességekkel automatizált feldolgozást is lehetővé tesznek.
31. Optimalizálás
Az optimalizálás az AI-modell finomhangolása annak érdekében, hogy a lehető leghatékonyabban működjön. Legyen szó gépi tanulási algoritmusokról, gyártási folyamatról vagy ellátási láncról, az optimalizálási technikák célja, hogy a megadott korlátok között megtalálják a lehető legjobb megoldást. A lényeg a teljesítmény maximalizálása, a költségek minimalizálása és a dolgok zökkenőmentes működésének biztosítása.
32. Előzetes képzés
Az előzetes képzés az a kezdeti fázis, amelyben az AI-modellek megtanulják egy adott feladat elvégzésének alapjait, hasonlóan ahhoz, ahogyan az ember megtanulja az ábécét, mielőtt teljes mondatokat írna. A modellek nagy adathalmazokkal kerülnek kapcsolatba, ami segít nekik megérteni a nyelveket és a mintákat. Ez megteremti a finomhangolás feltételeit, amelynek során a modellek speciális feladatokra specializálódnak.
33. Prompt
A prompt az a bemeneti adat vagy lekérdezés, amelyet az AI-modell használ, hogy értelmes és kontextusban releváns kimenetet állítson elő. Ezek lehetnek egyszerű lekérdezések, mint például Fordítsd le ezt a mondatot franciára, vagy bonyolultabb kérések, mint például Írj egy novellát egy nyomozóról, aki megold egy rejtélyt. 🕵️
A megfelelő parancs használata elengedhetetlen ahhoz, hogy hasznos választ kapj az AI-tól. Megfelelően kell megfogalmaznod, hogy a rendszer feldolgozási stílusához illeszkedjen.
A ClickUp AI-vel a promptok miatt való stresszelés már a múlté! A platform célzottan több mint 100 szerepkörspecifikus promptot és AI-parancsot kínál, amelyek tökéletesen az Ön preferenciáihoz és igényeihez igazodó válaszokat váltanak ki. Akár újrapromptolhat is, hogy finomítsa az eredményeket!
34. Érvelés
Az AI-ban a következtetés a mesterséges intelligenciát működtető kognitív erőforrás. Az AI-rendszer következtetése logikán, megállapított szabályokon és mintákon vagy józan ésszel alapulhat, de sok modell abduktív vagy monotonikus következtetésen is alapul.
35. Megerősítéses tanulás
A megerősítéses tanulás olyan, mint új trükköket tanítani egy kutyának, de ahelyett, hogy jutalomfalatokra várna, az AI jutalmak és büntetések révén tanul. Az AI-ügynök felfedezi a környezetet, és amikor jó lépéseket tesz, virtuális vállveregetést – jutalmat kap, amikor pedig elront valamit, digitális pofont – büntetést kap. Idővel rájön, mi a legjobb stratégia a jó dolgok maximalizálásához.
36. Robotika
A robotokat életre keltő, lenyűgöző keveréke a mérnöki tudománynak, a számítógépes intelligenciának és a mesterséges intelligenciának. Ezek a mechanikus csodák lehetnek bármi, a hasznos porszívótól a futurisztikus, emberhez hasonló társakig. A lényeg az, hogy a gépeket cselekvőképességgel ruházzuk fel, így nélkülözhetetlenné téve őket olyan területeken, mint a gyártás, az egészségügy, sőt, az űrkutatás. 🤖
37. Szabályalapú rendszer
A szabályalapú rendszer előre meghatározott szabályokra és logikára támaszkodik a döntések meghozatalában és a feladatok elvégzésében. Olyan, mintha egy szabálykönyv lenne, amelyben az AI-rendszer meghatározott utasításokat és feltételeket követ, hogy következtetéseket vonjon le vagy intézkedéseket tegyen. Vegyünk példának egy intelligens otthoni biztonsági alkalmazást. Ha a mozgásérzékelő mozgást észlel – Feltétel –, akkor értesítést küld a háztulajdonos okostelefonjára – Intézkedés.
S–Z: A keresési algoritmustól a zero-shot tanulásig
A mesterséges intelligencia szótárunk utolsó része az S-től Z-ig terjedő kifejezéseket tartalmazza.
38. Keresési algoritmus
Ez egy lépésről lépésre haladó folyamat, amelyet az informatika és a mesterséges intelligencia területén alkalmaznak, hogy egy hatalmas adatbázisban megtaláljanak egy adott információt. Például a ClickUp fejlett algoritmusokat használ az univerzális kereső funkciójához, amely segít a felhasználóknak a tárolt feladatok és adatok között szisztematikusan navigálni.
39. Önszervező térképek – SOM
Képzelje el az önszervező térképeket (SOM) az AI világ adatainak szervezőiként. Ezeket arra tanítják, hogy a magas dimenziójú adatokat egyszerűbb modellben ábrázolják, miközben megőrzik azok eredeti topográfiáját. Az ötlet az, hogy az adatok könnyebben érthetőek legyenek.
40. Érzelemelemzés
A hangulatelemzés egy mesterséges intelligencia technika, amelyet a mondatok hangnemének megfejtésére használnak, amely lehet pozitív, negatív vagy semleges. A vállalkozások gyakran használják a közösségi média bejegyzéseinek, véleményeknek vagy híreknek az elemzésére, és a termékeikkel kapcsolatos alapvető vélemények felismerésére.
41. Beszéd-szöveggé alakítás
Egy ügyes technológia, amely hallgatja a hangját, és átalakítja a mondottakat írásos szavakká a képernyőn – ennyi az egész. Akár üzenetet diktál, akár egy megbeszélést jegyzetel, akár hangparancsokat használ a készülékén, a beszéd-szöveggé alakítás megkönnyíti a kommunikációt és az adatbevitelt.
42. Erős mesterséges intelligencia
Az erős mesterséges intelligencia, amelyet gyakran általános mesterséges intelligenciának (AGI) vagy mély mesterséges intelligenciának (Deep AI) neveznek, a mesterséges intelligencia legmagasabb szintjét képviseli. Emberhez hasonló intelligenciával rendelkezik, és képes megérteni, tanulni, gondolkodni és alkalmazni a tudást számos feladatban, oly módon, hogy az ember számára megkülönböztethetetlen. Az erős mesterséges intelligencia egy tág fogalom, nem pedig egy konkrét eszköz.
A ClickUp AI Writing Assistant egy példa a vitathatatlanul erős mesterséges intelligenciára. Nem csak egy területre koncentrál a tartalomgenerálás terén – használhatja valós idejű szövegszerkesztési támogatáshoz, szövegek hatékony összefoglalásához, a szövegek nyelvtani és hangnemi javításához, valamint új ötletek kidolgozásához. Akár tapasztalt üzleti vezető, akár egy új startup tulajdonosa, ez az eszköz elengedhetetlen a hatékony, professzionális szintű íráshoz.
43. Szöveg-kép generátor
Ez egy hatékony mesterséges intelligencia eszköz, amely írásos leírásokat vagy szövegalapú bemeneti adatokat vesz alapul, és azok alapján képeket hoz létre. A Midjourney egy jó példa a szöveg-kép generátorokra.
44. Szöveg-beszéd
A beszéd-szöveggé alakítással ellentétben a szöveg-beszéd alakítás írásos szöveget alakít beszéddé. Legyen szó látássérülteket segítő képernyőolvasóról vagy az üzeneteit hangosan felolvasó virtuális asszisztensről, a szöveg-beszéd alakítás az információkat hozzáférhetővé és a kommunikációt inkluzívabbá teszi, akárcsak egy mesterséges intelligencia mesemondó.
45. Transzfer tanulás
Ez egy olyan technika, amelynek során az AI-modellek az egyik feladatból szerzett tudást felhasználják egy másik feladatban való kiváló teljesítményhez. Ahelyett, hogy minden alkalommal a nulláról kezdenének, a már megszerzett tudásra építenek. Az AI világában a transzfer tanulást arra használják, hogy a modelleket okosabbá és hatékonyabbá tegyék a tervezett feladatokban.
46. Felügyelet nélküli tanulás
A szabad szellemű felfedezőhöz hasonlóan a felügyelet nélküli tanulás egy olyan gépi tanulási algoritmus, amelyben a modellnek nincs tanára/oktatója, aki egyértelmű válaszokat adna. Ehelyett az adatok között kutat, mintákat keres és saját maga értelmezi azokat. Olyan feladatokra használják, mint a hasonló adatok csoportosítása vagy az információk komplexitásának csökkentése.
47. Virtuális valóság – VR
Kopogjon, kopogjon, a virtuális valóság az ajtónál áll! Az AI segítségével elrepíti Önt a fizikai környezetéből egy számítógép által generált világba. Egy VR-headset segítségével sétálhat a Marson, harcolhat sárkányokkal – vagy talán egy nap részt vehet Taylor Swift Eras Tour koncertjén – mindezt anélkül, hogy elhagyná a szobáját. 🕺
48. Gyenge mesterséges intelligencia – szűk mesterséges intelligencia
A gyenge mesterséges intelligencia, vagy szűk mesterséges intelligencia, a mesterséges intelligencia szakértője. Nem egy mindentudó általános szakértő, hanem egy feladatspecifikus virtuóz. Képzelje el úgy, mint egy virtuális szakértőt, aki finoman hangolva van egy adott feladat elvégzésére, legyen az sakkjátszma vagy arcok felismerése fényképeken. Bár a saját szakterületén briliáns, nem lép be az általános emberi intelligencia világába.
49. XAI – Magyarázható mesterséges intelligencia
A magyarázható mesterséges intelligencia egy speciális mesterséges intelligencia, amelynek célja, hogy megmutassa nekünk a mesterséges intelligencia döntéshozatali folyamatának belső működését. A XAI segítségével nem kell találgatnia, hogy a mesterséges intelligencia miért hoz bizonyos döntéseket – megmondja Önnek. Ez a átláthatóság rendkívül fontos, különösen olyan kritikus területeken, mint az egészségügy, a pénzügyek és az önvezető autók, ahol meg kell értenünk és meg kell bíznunk a mesterséges intelligencia döntéseiben.
50. Zero-shot tanulás
A zero-shot learning egy intelligens gépi tanulási módszer, amelynek során az AI-modellek előzetes példák nélkül tanulják meg felismerni az objektumokat vagy fogalmakat. Annak helyett, hogy számtalan képet mutatnának nekik például ritka állatokról, az AI-modellek akkor is képesek azonosítani őket, ha még soha nem látták őket. Megtanítod az AI-t gyorsan gondolkodni, így hihetetlenül alkalmazkodóképessé válik olyan helyzetekben, ahol a hagyományos gépi tanulási módszerek megbotlanak. 🦾
Fedezze fel az AI világát a ClickUp segítségével!
Végre sikerült átjutnia a divatos AI-kifejezések labirintusán! Ahhoz, hogy ebben a folyamatosan változó környezetben sikeresek legyünk, folyamatos tanulásra és az új technológiák elfogadására kell törekednünk.
Így relevánsak maradunk és aktív résztvevőkké válunk a jövő alakításában. A megfelelő eszközökkel, mint például a ClickUp, lépést tarthat az innovációval és úttörővé válhat a mesterséges intelligencia világában. Alkalmazkodjon, tanuljon és fejlődjön egy ClickUp-fiókkal, és bővítse üzleti és szakmai tevékenységét! ☘️