Procházet veškerý obsah v kategorii Glossary
Prozkoumejte 3D rekonstrukci: Zjistěte, jak tento pokročilý proces zachycuje reálné objekty nebo prostředí a převádí je do detailních 3D modelů pomocí technik jako je fotogrammetrie, laserové skenování a algoritmy poháněné umělou inteligencí. Objevte klíčové pojmy, aplikace, výzvy a budoucí trendy.
Adaptivní učení je transformační vzdělávací metoda, která využívá technologie k vytvoření personalizovaného vzdělávacího zážitku pro každého studenta. Pomocí AI, strojového učení a datové analytiky poskytuje adaptivní učení individualizovaný vzdělávací obsah šitý na míru konkrétním potřebám.
Agentní AI je pokročilá oblast umělé inteligence, která umožňuje systémům jednat autonomně, činit rozhodnutí a plnit složité úkoly s minimálním dohledem člověka. Na rozdíl od tradiční AI agentní systémy analyzují data, adaptují se na dynamické prostředí a provádějí vícekrokové procesy s autonomií a efektivitou.
Agentní RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) je pokročilý rámec AI, který integruje inteligentní agenty do tradičních RAG systémů a umožňuje autonomní analýzu dotazů, strategické rozhodování a adaptivní vyhledávání informací pro vyšší přesnost a efektivitu.
Prozkoumejte, jak umělá inteligence ovlivňuje lidská práva, jak vyvažuje přínosy jako zlepšený přístup ke službám s riziky, jako jsou porušení soukromí a zaujatost. Seznamte se s mezinárodními rámci, regulatorními výzvami a důležitostí odpovědného nasazení AI pro ochranu základních práv.
AI Automatizační systém integruje technologie umělé inteligence s automatizačními procesy a rozšiřuje tradiční automatizaci o kognitivní schopnosti, jako je učení, uvažování a řešení problémů, aby bylo možné vykonávat složité úkoly s minimálním zásahem člověka.
Umělá inteligence (AI) ve výrobě mění produkci díky integraci pokročilých technologií, které zvyšují produktivitu, efektivitu a kvalitu rozhodování. AI automatizuje složité úkoly, zlepšuje přesnost a optimalizuje pracovní postupy, čímž podporuje inovace a provozní dokonalost.
AI vyhledávání je sémantická nebo vektorová metoda vyhledávání, která využívá modely strojového učení k pochopení záměru a kontextového významu vyhledávacích dotazů a poskytuje relevantnější a přesnější výsledky než tradiční vyhledávání podle klíčových slov.
Aktivační funkce jsou zásadní pro umělé neuronové sítě, protože vnášejí nelinearitu a umožňují učení složitých vzorů. Tento článek zkoumá jejich účel, typy, výzvy i klíčové aplikace v AI, deep learningu a neuronových sítích.
Algoritmická transparentnost označuje jasnost a otevřenost ohledně vnitřního fungování a rozhodovacích procesů algoritmů. Je klíčová v oblasti AI a strojového učení pro zajištění odpovědnosti, důvěry a souladu s právními i etickými standardy.
AllenNLP je robustní open-source knihovna pro výzkum zpracování přirozeného jazyka (NLP), postavená na PyTorch týmem AI2. Nabízí modulární, rozšiřitelné nástroje, předtrénované modely a snadnou integraci s knihovnami jako spaCy a Hugging Face a podporuje úlohy jako klasifikace textu, koreferenční řešení a další.
Amazon SageMaker je plně spravovaná služba strojového učení (ML) od AWS, která umožňuje datovým vědcům a vývojářům rychle vytvářet, trénovat a nasazovat modely strojového učení pomocí komplexní sady integrovaných nástrojů, frameworků a MLOps funkcí.
Analýza sentimentu, známá také jako těžba názorů, je klíčovým úkolem AI a zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro klasifikaci a interpretaci emocionálního tónu textu jako pozitivního, negativního nebo neutrálního. Objevte její význam, typy, přístupy a praktické aplikace pro firmy.
Antropomorfismus je připisování lidských vlastností, emocí nebo úmyslů nelidským entitám, jako jsou zvířata, rostliny nebo neživé objekty. Hluboce zakořeněný v lidské psychologii a kultuře se objevuje v příbězích, náboženství, médiích i každodenním životě a podporuje emocionální propojení a porozumění.
Anyword je nástroj pro copywriting poháněný umělou inteligencí, navržený tak, aby pomáhal marketingovým týmům generovat působivý a značkově konzistentní obsah. Zjednodušuje tvorbu obsahu pomocí datově podložených poznatků pro optimalizaci textů pro různé marketingové kanály.
Aplikačně specifický integrovaný obvod (ASIC) je typ integrovaného obvodu navržený pro specifické úlohy, který nabízí vysokou efektivitu, sníženou spotřebu energie a optimalizovaný výkon. ASICy jsou zásadní v oblasti AI, automatizace a těžby kryptoměn pro efektivní zpracování.
Asociativní paměť v umělé inteligenci (AI) umožňuje systémům vybavovat si informace na základě vzorců a asociací, čímž napodobuje lidskou paměť. Tento paměťový model zlepšuje rozpoznávání vzorů, vyhledávání dat a učení v AI aplikacích, jako jsou chatboti a automatizační nástroje.
Automatizace zákaznického servisu využívá AI, chatboty, samoobslužné portály a automatizované systémy k vyřizování zákaznických dotazů a servisních úkolů s minimálním lidským zásahem—zefektivňuje interakce, snižuje náklady a zlepšuje efektivitu při zachování rovnováhy s lidskou podporou.
Prozkoumejte autonomní vozidla – samořiditelná auta, která využívají AI, senzory a konektivitu k provozu bez lidského zásahu. Zjistěte více o klíčových technologiích, roli AI, integraci LLM, výzvách a budoucnosti chytré dopravy.
Backpropagace je algoritmus pro trénování umělých neuronových sítí úpravou vah za účelem minimalizace chyb predikce. Zjistěte, jak funguje, jaké jsou její kroky a principy při trénování neuronových sítí.
Bagging, zkráceně Bootstrap Aggregating, je základní technika ensemble učení v AI a strojovém učení, která zlepšuje přesnost a robustnost modelu trénováním více základních modelů na bootstrappovaných podmnožinách dat a agregací jejich predikcí.
Batch normalizace je transformační technika v hlubokém učení, která výrazně zlepšuje trénink neuronových sítí tím, že řeší interní posun kovariancí, stabilizuje aktivace a umožňuje rychlejší a stabilnější trénink.
Bayesovská síť (BN) je pravděpodobnostní grafický model, který reprezentuje proměnné a jejich podmíněné závislosti pomocí orientovaného acyklického grafu (DAG). Bayesovské sítě modelují nejistotu, podporují inferenci a učení a jsou široce využívány ve zdravotnictví, AI, financích a dalších oblastech.
BeenVerified je online platforma pro prověřování osob, která shromažďuje veřejné záznamy a data ze sociálních sítí, aby poskytla komplexní zprávy o osobách a nemovitostech. Nabízí vyhledávání osob, zpětné vyhledávání telefonních čísel a e-mailů a vyhledávání nemovitostí prostřednictvím webu a mobilních aplikací.
Benchmarking AI modelů je systematické hodnocení a porovnávání modelů umělé inteligence pomocí standardizovaných datových sad, úloh a výkonnostních metrik. Umožňuje objektivní posouzení, porovnání modelů, sledování pokroku a podporuje transparentnost a standardizaci při vývoji AI.
Objevte BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), open-source strojové učení vyvinuté Googlem pro zpracování přirozeného jazyka. Zjistěte, jak BERTova obousměrná architektura Transformerů revolučně změnila porozumění jazyku v AI, jeho využití v NLP, chatbotech, automatizaci a klíčové výzkumné pokroky.
BigML je platforma strojového učení navržená tak, aby zjednodušila tvorbu a nasazení prediktivních modelů. Byla založena v roce 2011 a jejím posláním je zpřístupnit, zpřehlednit a zpřístupnit strojové učení všem – nabízí uživatelsky přívětivé rozhraní a robustní nástroje pro automatizaci workflow strojového učení.
BLEU skóre (Bilingual Evaluation Understudy) je klíčová metrika pro hodnocení kvality textu generovaného strojovými překladatelskými systémy. Byla vyvinuta společností IBM v roce 2001 a představovala průlomový ukazatel, který vykazoval silnou korelaci s lidským hodnocením kvality překladu. BLEU skóre zůstává základním pilířem v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP) a je široce využíváno k posuzování strojových překladů.
Blokování AI botů zabraňuje přístupu AI řízených botů k datům webových stránek pomocí robots.txt a chrání obsah před neoprávněným použitím. Zajišťuje integritu obsahu, ochranu soukromí a duševního vlastnictví s ohledem na SEO a právní aspekty.
BMXNet je open-source implementace binárních neuronových sítí (BNN) založená na Apache MXNet, která umožňuje efektivní nasazení AI s binárními váhami a aktivacemi pro zařízení s nízkou spotřebou energie.
Boosting je technika strojového učení, která kombinuje předpovědi více slabých učitelů k vytvoření silného modelu, čímž zlepšuje přesnost a zvládá složitá data. Poznejte klíčové algoritmy, výhody, výzvy i reálné aplikace.
Zjistěte více o Botpress, AI platformě pro tvorbu chatbotů. Objevte její klíčové funkce, výhody a nevýhody, možnosti cen a hlavní alternativy, které vám pomohou vybrat správné konverzační AI řešení.
Brag Book je osobní soubor profesních úspěchů, ocenění a hmatatelných důkazů vašich dovedností a dosažených výsledků. Slouží jako silný nástroj k prezentaci vaší odbornosti, sledování kariérního postupu a poskytuje konkrétní důkazy vaší hodnoty v pracovním prostředí.
Caffe je open-source framework pro hluboké učení od BVLC, optimalizovaný pro rychlost a modularitu při tvorbě konvolučních neuronových sítí (CNN). Široce využívaný v oblasti klasifikace obrázků, detekce objektů a dalších AI aplikací nabízí Caffe flexibilní konfiguraci modelů, rychlé zpracování a silnou podporu komunity.
Cache Augmented Generation (CAG) je nový přístup ke zlepšení velkých jazykových modelů (LLM) přednahráním znalostí jako předpočítaných key-value cache, což umožňuje nízkolatenční, přesný a efektivní výkon AI pro úlohy se statickými znalostmi.
Zjistěte více o modelu Claude 3.5 Sonnet od společnosti Anthropic: jak si vede ve srovnání s ostatními modely, jeho silné a slabé stránky a využití v oblastech jako je logické uvažování, programování či vizuální úlohy.
Zjistěte více o modelu Claude Haiku, nejrychlejším a nejlevnějším AI modelu od společnosti Anthropic. Objevte jeho klíčové vlastnosti, podniková využití a porovnání s dalšími modely rodiny Claude 3.
Zjistěte více o Claude od Anthropic. Pochopte, k čemu se používá, jaké modely nabízí a jaké má jedinečné vlastnosti.
Zjistěte více o modelu Opus Claude od společnosti Anthropic. Objevte jeho silné a slabé stránky a zjistěte, jak si vede ve srovnání s ostatními modely.
Clearbit je výkonná platforma pro aktivaci dat, která pomáhá firmám, zejména obchodním a marketingovým týmům, obohacovat zákaznická data, personalizovat marketingové aktivity a optimalizovat obchodní strategie pomocí komplexních B2B dat v reálném čase a automatizace řízené umělou inteligencí.
Fastai je knihovna pro hluboké učení postavená na PyTorch, která nabízí vysoce úrovňová API, transfer learning a vrstvenou architekturu pro zjednodušení vývoje neuronových sítí pro zpracování obrazu, textu, tabulkových dat a další. Vyvíjená Jeremym Howardem a Rachel Thomas, Fastai je open-source a řízena komunitou, což umožňuje zpřístupnit špičkové AI všem.
Microsoft Copilot je asistent poháněný umělou inteligencí, který zvyšuje produktivitu a efektivitu v aplikacích Microsoft 365. Je postavený na GPT-4 od OpenAI, automatizuje úkoly, poskytuje informace v reálném čase a hladce se integruje s nástroji jako Word, Excel, PowerPoint, Outlook a Teams.
Objevte Copy.ai, nástroj pro psaní s podporou AI postavený na OpenAI GPT-3, navržený pro generování vysoce kvalitního obsahu jako blogy, e-maily a webové texty ve více než 25 jazycích. Ideální pro marketéry, tvůrce obsahu a firmy hledající rychlou, efektivní a uživatelsky přívětivou AI generaci textu.
Copysmith je software pro tvorbu obsahu poháněný umělou inteligencí navržený tak, aby pomáhal marketérům, tvůrcům obsahu a firmám efektivně generovat vysoce kvalitní psaný obsah. Zjednodušuje proces tvorby obsahu pomocí AI a umožňuje vytvářet různé typy textů, včetně blogových článků, popisů produktů, příspěvků na sociální sítě a e-mailů.
CrushOn.AI je pokročilá platforma AI chatbotů nabízející neomezené, dynamické konverzace s virtuálními postavami. Personalizujte interakce, objevujte kreativní scénáře a pusťte se do vícejazyčných rolových her s AI generovanými osobnostmi pro zábavu, učení i společnost.
Čištění dat je zásadní proces detekce a opravy chyb nebo nesrovnalostí v datech za účelem zvýšení jejich kvality, což zajišťuje přesnost, konzistenci a spolehlivost pro analytiku a rozhodování. Prozkoumejte klíčové procesy, výzvy, nástroje a roli AI a automatizace v efektivním čištění dat.
DALL-E je řada modelů převodu textu na obrázek vyvinutých společností OpenAI, které využívají hluboké učení k generování digitálních obrázků z textových popisů. Seznamte se s jeho historií, využitím v umění, marketingu, vzdělávání a etickými otázkami.
Dash je open-source Python framework od Plotly pro tvorbu interaktivních aplikací pro vizualizaci dat a dashboardů, který kombinuje Flask, React.js a Plotly.js pro bezproblémová analytická a BI řešení.
Datum uzávěrky znalostí je konkrétní bod v čase, po kterém model umělé inteligence již neobsahuje aktualizované informace. Zjistěte, proč jsou tato data důležitá, jak ovlivňují AI modely a podívejte se na data uzávěrek pro GPT-3.5, Bard, Claude a další.
Deep Belief Network (DBN) je sofistikovaný generativní model využívající hluboké architektury a Restricted Boltzmann Machines (RBM) k učení hierarchických reprezentací dat pro řízené i neřízené úlohy, jako je rozpoznávání obrazu a řeči.
Deepfaky jsou formou syntetických médií, kde je využita umělá inteligence k vytváření velmi realistických, ale falešných obrázků, videí nebo zvukových nahrávek. Termín „deepfake“ je složeninou slov „deep learning“ a „fake“, což odráží závislost této technologie na pokročilých metodách strojového učení.
Detekce anomálií je proces identifikace datových bodů, událostí nebo vzorců, které se odchylují od očekávané normy v datové sadě, často s využitím AI a strojového učení pro automatizovanou detekci v reálném čase v odvětvích jako kybernetická bezpečnost, finance a zdravotnictví.
Detekce anomálií v obrazech identifikuje vzory, které se odchylují od normy, což je klíčové pro aplikace jako průmyslová kontrola a lékařské zobrazování. Seznamte se s nesupervizovanými a slabě supervizovanými metodami, integrací AI a reálnými případy použití.
Detekce jazyka ve velkých jazykových modelech (LLM) je proces, při kterém tyto modely identifikují jazyk vstupního textu, což umožňuje přesné zpracování pro vícejazyčné aplikace jako chatboti, překlad a moderování obsahu.
Deterministický model je matematický nebo počítačový model, který pro danou sadu vstupních podmínek produkuje jeden, jednoznačný výstup, což zajišťuje předvídatelnost a spolehlivost bez náhodnosti. Široce používané v AI, financích, strojírenství a GIS, deterministické modely poskytují přesnou analýzu, ale mohou postrádat flexibilitu pro variabilitu reálného světa.
Zjistěte, jak funkce 'Did You Mean' (DYM) v NLP rozpoznává a opravuje chyby v uživatelském vstupu, jako jsou překlepy nebo pravopisné chyby, a navrhuje alternativy pro zvýšení uživatelského komfortu ve vyhledávačích, chatbotech a dalších aplikacích.
Diskriminace v AI označuje nespravedlivé nebo nerovné zacházení s jednotlivci či skupinami na základě chráněných charakteristik, jako je rasa, pohlaví, věk či zdravotní postižení. Často je výsledkem předsudků zabudovaných do AI systémů během sběru dat, vývoje algoritmu nebo nasazení a může významně ovlivnit sociální i ekonomickou rovnost.
Zjistěte více o diskriminačních AI modelech—strojovém učení zaměřeném na klasifikaci a regresi pomocí modelování rozhodovacích hranic mezi třídami. Pochopte, jak fungují, jejich výhody, výzvy i využití v NLP, počítačovém vidění a automatizaci AI.
DL4J, nebo DeepLearning4J, je open-source distribuovaná knihovna pro hluboké učení pro Java Virtual Machine (JVM). Je součástí ekosystému Eclipse a umožňuje škálovatelný vývoj a nasazení modelů hlubokého učení v jazyce Java, Scala a dalších JVM jazycích.
Dolování dat je sofistikovaný proces analýzy rozsáhlých souborů surových dat s cílem odhalit vzorce, vztahy a poznatky, které mohou informovat obchodní strategie a rozhodování. Využitím pokročilé analytiky pomáhá organizacím předpovídat trendy, zlepšovat zákaznickou zkušenost a zvyšovat efektivitu provozu.
Zobrazeno 1 z 6
