Bla gjennom alt innhold i kategorien Glossary
Utforsk 3D-rekonstruksjon: Lær hvordan denne avanserte prosessen fanger virkelige objekter eller miljøer og omdanner dem til detaljerte 3D-modeller ved hjelp av teknikker som fotogrammetri, laserskanning og AI-drevne algoritmer. Oppdag sentrale konsepter, bruksområder, utfordringer og fremtidige trender.
Adaptiv læring er en transformativ undervisningsmetode som utnytter teknologi for å skape en tilpasset læringsopplevelse for hver enkelt elev. Ved å bruke KI, maskinlæring og dataanalyse leverer adaptiv læring personlig undervisningsinnhold tilpasset individuelle behov.
Agentisk AI er en avansert gren av kunstig intelligens som gir systemer mulighet til å handle autonomt, ta beslutninger og utføre komplekse oppgaver med minimal menneskelig overvåking. I motsetning til tradisjonell AI analyserer agentiske systemer data, tilpasser seg dynamiske miljøer og utfører flertrinnsprosesser med autonomi og effektivitet.
Agentisk RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) er et avansert AI-rammeverk som integrerer intelligente agenter i tradisjonelle RAG-systemer, og muliggjør autonom spørreanalyse, strategiske beslutninger og adaptiv informasjonsinnhenting for økt nøyaktighet og effektivitet.
AI-adopsjonsrater indikerer prosentandelen av organisasjoner som har innført kunstig intelligens i sine operasjoner. Disse ratene varierer på tvers av bransjer, regioner og selskapsstørrelser, og reflekterer de mangfoldige bruksområdene og effektene av AI-teknologi. Ifølge McKinseys undersøkelse fra 2024 har AI-adopsjonen økt til 72 %, med betydelige bidrag fra generativ AI.
AI-åpenhet er praksisen med å gjøre hvordan kunstig intelligens fungerer og tar beslutninger forståelig for interessenter. Lær om dens betydning, nøkkelkomponenter, regulatoriske rammeverk, implementeringsteknikker, utfordringer og virkelige bruksområder.
Et AI-automatiseringssystem integrerer kunstig intelligens-teknologier med automatiseringsprosesser, og forbedrer tradisjonell automatisering med kognitive evner som læring, resonnering og problemløsning, for å utføre komplekse oppgaver med minimal menneskelig innblanding.
AI-drevet økonomisk påvirkning refererer til hvordan kunstig intelligens forandrer produktivitet, sysselsetting, inntektsfordeling og økonomisk vekst ved å automatisere oppgaver, muliggjøre bedre beslutninger og skape nye markeder. Denne påvirkningen kan være både positiv, som økt effektivitet, og negativ, som jobbutfasing eller økende ulikhet.
Et AI-drevet oppstartsselskap er en virksomhet som sentrerer sine operasjoner, produkter eller tjenester rundt kunstig intelligens-teknologier for å innovere, automatisere og oppnå konkurransefortrinn.
Utforsk retningslinjer for AI-etikk: prinsipper og rammeverk som sikrer etisk utvikling, implementering og bruk av AI-teknologier. Lær om rettferdighet, åpenhet, ansvarlighet, globale standarder og strategier for ansvarlig AI.
Utforsk de nyeste AI-finansieringstrendene i 2024, inkludert økende investeringer, dominans av teknologigiganter, vekst innen generativ AI og oppstartsselskapenes innvirkning. Lær om store avtaler, sektorspesifikke investeringer og utfordringene som former AI-investeringene.
AI-forskningsstipender er økonomiske tildelinger fra institusjoner som NSF, NEH og private organisasjoner for å finansiere forskningsprosjekter innen kunstig intelligens. Disse stipendene støtter utviklingen av nye AI-teknologier og -metoder, driver innovasjon og adresserer grunnleggende og anvendte utfordringer.
AI-innholdsskaping utnytter kunstig intelligens for å automatisere og forbedre digital innholdsproduksjon, kuratering og personalisering på tvers av tekst, visuelle elementer og lyd. Utforsk verktøy, fordeler og trinnvise guider for strømlinjeformede, skalerbare innholdsprosesser.
Utforsk hvordan AI-partnerskap mellom universiteter og private selskaper driver innovasjon, forskning og kompetanseutvikling ved å kombinere akademisk kunnskap med industriell anvendelse. Lær om nøkkelfunksjoner, fordeler, utfordringer og eksempler på vellykkede samarbeid.
AI-prototypeutvikling er en iterativ prosess med å designe og lage foreløpige versjoner av AI-systemer, som muliggjør eksperimentering, validering og ressursoptimalisering før fullskala produksjon. Oppdag nøkkelbiblioteker, tilnærminger og bruksområder på tvers av bransjer.
AI-regulatoriske rammeverk er strukturerte retningslinjer og juridiske tiltak utformet for å styre utviklingen, implementeringen og bruken av kunstig intelligens-teknologier. Disse rammeverkene har som mål å sikre at AI-systemer opererer på en etisk, trygg og samfunnsrettet måte. De adresserer aspekter som datavern, åpenhet, ansvarlighet og risikostyring, og fremmer ansvarlig AI-innovasjon samtidig som potensielle risikoer reduseres.
AI-sertifiseringsprosesser er omfattende vurderinger og valideringer utformet for å sikre at kunstig intelligens-systemer oppfyller forhåndsdefinerte standarder og forskrifter. Disse sertifiseringene fungerer som referanser for å evaluere påliteligheten, sikkerheten og den etiske etterlevelsen til AI-teknologier.
AI-søk er en semantisk eller vektorbasert søkemetodikk som bruker maskinlæringsmodeller til å forstå hensikt og kontekstuell betydning bak søkespørsmål, og leverer mer relevante og presise resultater enn tradisjonelle nøkkelordbaserte søk.
AI-teknologitrender omfatter nåværende og fremvoksende fremskritt innen kunstig intelligens, inkludert maskinlæring, store språkmodeller, multimodale kapabiliteter og generativ AI, som former industrier og påvirker fremtidig teknologisk utvikling.
AI-tilsynsorganer er organisasjoner med ansvar for å overvåke, evaluere og regulere utviklingen og bruken av kunstig intelligens, for å sikre ansvarlig, etisk og transparent bruk, samtidig som de reduserer risiko som diskriminering, personvernsbrudd og mangel på ansvarlighet.
Aktiveringsfunksjoner er grunnleggende for kunstige nevrale nettverk, da de introduserer ikke-linearitet og muliggjør læring av komplekse mønstre. Denne artikkelen utforsker deres formål, typer, utfordringer og sentrale bruksområder innen AI, dyp læring og nevrale nettverk.
Algoritmisk åpenhet refererer til klarhet og åpenhet rundt algoritmers indre virkemåte og beslutningsprosesser. Det er avgjørende innen KI og maskinlæring for å sikre ansvarlighet, tillit og overholdelse av juridiske og etiske standarder.
AllenNLP er et robust, åpen kildekode-bibliotek for NLP-forskning, bygget på PyTorch av AI2. Det tilbyr modulære, utvidbare verktøy, forhåndstrente modeller og enkel integrasjon med biblioteker som spaCy og Hugging Face, og støtter oppgaver som tekstklassifisering, koreferanseoppløsning og mer.
Amazon SageMaker er en fulladministrert maskinlæringstjeneste (ML) fra AWS som gjør det mulig for dataforskere og utviklere å raskt bygge, trene og ta i bruk maskinlæringsmodeller ved hjelp av et omfattende sett med integrerte verktøy, rammeverk og MLOps-funksjonalitet.
Anaconda er en omfattende, åpen kildekode-distribusjon av Python og R, designet for å forenkle pakkehåndtering og distribusjon for vitenskapelig databehandling, data science og maskinlæring. Utviklet av Anaconda, Inc., tilbyr den en robust plattform med verktøy for dataforskere, utviklere og IT-team.
Anomali-deteksjon i bilder identifiserer mønstre som avviker fra normalen, avgjørende for applikasjoner som industriell inspeksjon og medisinsk bildediagnostikk. Lær om usuperviserte og svakt-superviserte metoder, AI-integrering og virkelige brukstilfeller.
Antropomorfisme er tilskrivelse av menneskelige trekk, følelser eller hensikter til ikke-menneskelige vesener som dyr, planter eller livløse objekter. Dypt forankret i menneskets psykologi og kultur, dukker det opp i fortellinger, religion, media og hverdagsliv, og fremmer emosjonelle bånd og forståelse.
Anyword er et AI-drevet tekstskrivingsverktøy utviklet for å hjelpe markedsføringsteam med å generere slagkraftig og merkevaretilpasset innhold. Det forenkler innholdsproduksjonen ved å bruke datadrevne innsikter for å optimalisere tekst for ulike markedsføringskanaler.
En applikasjonsspesifikk integrert krets (ASIC) er en type integrert krets som er designet for spesifikke oppgaver, og gir høy effektivitet, redusert strømforbruk og optimalisert ytelse. ASIC-er er viktige innen AI, automatisering og kryptovalutautvinning for effektiv databehandling.
Arealet under kurven (AUC) er en grunnleggende metrikk i maskinlæring som brukes til å evaluere ytelsen til binære klassifiseringsmodeller. Den kvantifiserer modellens samlede evne til å skille mellom positive og negative klasser ved å beregne arealet under ROC-kurven (Receiver Operating Characteristic).
Assosiativt minne i kunstig intelligens (KI) gjør det mulig for systemer å hente frem informasjon basert på mønstre og assosiasjoner, på samme måte som menneskelig hukommelse. Denne minnemodellen forbedrer mønstergjenkjenning, datahenting og læring i KI-applikasjoner som chatboter og automatiseringsverktøy.
Automatisering av kundeservice utnytter AI, chatbots, selvbetjeningsportaler og automatiserte systemer for å håndtere kundehenvendelser og servicetjenester med minimal menneskelig innblanding—strømlinjeformer interaksjoner, reduserer kostnader og forbedrer effektiviteten, samtidig som det opprettholdes en balanse med menneskelig støtte.
Utforsk autonome kjøretøy—selvkjørende biler som bruker KI, sensorer og tilkobling for å operere uten menneskelig innblanding. Lær om deres nøkkelteknologier, KIs rolle, LLM-integrasjon, utfordringer og fremtiden for smart transport.
Avhengighetsanalyse er en syntaktisk analysemetode innen NLP som identifiserer grammatiske relasjoner mellom ord, og danner tre-lignende strukturer som er essensielle for applikasjoner som maskinoversettelse, sentimentanalyse og informasjonsuttrekk.
Avkastning på kunstig intelligens (ROAI) måler virkningen av AI-investeringer på en bedrifts drift, produktivitet og lønnsomhet. Lær hvordan du vurderer, måler og maksimerer avkastningen fra dine AI-initiativer med strategier, virkelige eksempler og forskningsinnsikt.
En kunnskapsavskjæringsdato er det spesifikke tidspunktet etter hvilket en AI-modell ikke lenger har oppdatert informasjon. Lær hvorfor disse datoene er viktige, hvordan de påvirker AI-modeller, og se avskjæringsdatoene for GPT-3.5, Bard, Claude og flere.
Oppdag hva en avsnittsombryter er, hvordan den fungerer, dens nøkkelfunksjoner, og hvordan den kan forbedre skrivekvaliteten, unngå plagiat og forbedre SEO gjennom avanserte språkprosesseringsteknikker.
Avviksdeteksjon er prosessen med å identifisere datapunkter, hendelser eller mønstre som avviker fra det forventede normalen i et datasett, ofte ved bruk av AI og maskinlæring for sanntids, automatisert deteksjon på tvers av bransjer som cybersikkerhet, finans og helsetjenester.
Backpropagation er en algoritme for å trene kunstige nevrale nettverk ved å justere vekter for å minimere prediksjonsfeil. Lær hvordan det fungerer, dets steg, og prinsipper i trening av nevrale nettverk.
Bagging, kort for Bootstrap Aggregating, er en grunnleggende ensemble-læringsteknikk innen AI og maskinlæring som forbedrer modellens nøyaktighet og robusthet ved å trene flere basismodeller på bootstrap-samplinger av datasett og aggregere deres prediksjoner.
Batchnormalisering er en transformerende teknikk innen dyp læring som betydelig forbedrer treningsprosessen for nevrale nettverk ved å håndtere intern kovariatforskyvning, stabilisere aktiveringer og muliggjøre raskere og mer stabil trening.
Et Bayesisk nettverk (BN) er en sannsynlighetsbasert grafmodell som representerer variabler og deres betingede avhengigheter via en rettet asyklisk graf (DAG). Bayesiske nettverk modellerer usikkerhet, støtter inferens og læring, og brukes mye innen helsevesen, kunstig intelligens, finans og mer.
BeenVerified er en nettbasert bakgrunnssjekkplattform som samler offentlige registre og sosiale medier-data for å tilby omfattende bakgrunnsrapporter om personer og eiendommer. Den tilbyr personsøk, omvendt telefon- og e-postoppslag, samt eiendomssøk via nett- og mobilapplikasjoner.
Benchmarking av AI-modeller er en systematisk evaluering og sammenligning av kunstig intelligens-modeller ved bruk av standardiserte datasett, oppgaver og ytelsesmetrikker. Det muliggjør objektiv vurdering, modell-sammenligning, fremdriftssporing, og fremmer åpenhet og standardisering i AI-utvikling.
Oppdag BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), et åpen kildekode maskinlæringsrammeverk utviklet av Google for naturlig språkprosessering. Lær hvordan BERTs toveis Transformer-arkitektur revolusjonerer AI-forståelse av språk, dets bruksområder innen NLP, chatboter, automasjon, og viktige forskningsfremskritt.
Et beslutningstre er et kraftig og intuitivt verktøy for beslutningstaking og prediktiv analyse, brukt både i klassifisering og regresjonsoppgaver. Den trelignende strukturen gjør det lett å tolke, og det er mye brukt innen maskinlæring, finans, helsevesen og mer.
Et beslutningstre er en overvåket læringsalgoritme som brukes til å ta beslutninger eller forutsi basert på inndata. Det visualiseres som en trelignende struktur der interne noder representerer tester, grener representerer utfall, og bladnoder representerer klasselabels eller verdier.
Bidireksjonal Long Short-Term Memory (BiLSTM) er en avansert type Recurrent Neural Network (RNN)-arkitektur som prosesserer sekvensielle data i både forover- og bakoverretning, noe som forbedrer kontekstuell forståelse for applikasjoner innen NLP, talegjenkjenning og bioinformatikk.
BigML er en maskinlæringsplattform designet for å forenkle opprettelse og distribusjon av prediktive modeller. Siden oppstarten i 2011 har deres mål vært å gjøre maskinlæring tilgjengelig, forståelig og rimelig for alle, med et brukervennlig grensesnitt og robuste verktøy for automatisering av maskinlæringsprosesser.
Finn ut hva bildetolkning er innen AI. Hva brukes det til, hvilke trender finnes, og hvordan skiller det seg fra lignende teknologier.
BLEU-score, eller Bilingual Evaluation Understudy, er en kritisk målemetode for å evaluere kvaliteten på tekst produsert av maskinoversettelsessystemer. Utviklet av IBM i 2001, var det et banebrytende mål som viste sterk korrelasjon med menneskelige vurderinger av oversettelseskvalitet. BLEU-score er fortsatt en hjørnestein innen naturlig språkprosessering (NLP) og brukes mye for å vurdere maskinoversettelsessystemer.
Blokkering av AI-boter forhindrer AI-drevne roboter fra å få tilgang til nettstedets data ved hjelp av robots.txt, og beskytter innholdet mot uautorisert bruk. Det ivaretar innholds integritet, personvern og immaterielle rettigheter, samtidig som det tar hensyn til SEO og juridiske hensyn.
BMXNet er en åpen kildekode-implementering av binære nevrale nettverk (BNNs) basert på Apache MXNet, som muliggjør effektiv AI-distribusjon med binære vekter og aktiveringer for strømsvake enheter.
Boosting er en maskinlæringsteknikk som kombinerer prediksjonene til flere svake lærere for å skape en sterk lærer, noe som forbedrer nøyaktigheten og håndterer komplekse data. Lær om viktige algoritmer, fordeler, utfordringer og virkelige bruksområder.
Lær om Botpress, en AI-plattform for å bygge chatboter. Oppdag nøkkelfunksjoner, fordeler og ulemper, prisalternativer og de beste alternativene for å hjelpe deg å velge riktig løsning for konversasjons-AI.
En Braggbok er en personlig samling av profesjonelle prestasjoner, utmerkelser og håndfaste bevis på ens ferdigheter og oppnådde resultater. Den fungerer som et kraftfullt verktøy for å vise frem din ekspertise, følge din karriereutvikling og gi konkret bevis på din verdi i profesjonelle sammenhenger.
Cache Augmented Generation (CAG) er en ny tilnærming for å forbedre store språkmodeller (LLM) ved å forhåndslaste kunnskap som forhåndsberegnede nøkkel-verdi-cacher, noe som muliggjør AI-ytelse med lav ventetid, høy nøyaktighet og effektivitet for oppgaver med statisk kunnskap.
Caffe er et åpen kildekode dyplæringsrammeverk fra BVLC, optimalisert for hastighet og modularitet i bygging av konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN). Caffe er mye brukt innen bildeklassifisering, objektdeteksjon og andre AI-applikasjoner, og tilbyr fleksibel modellkonfigurasjon, rask prosessering og sterk fellesskapsstøtte.
Chainer er et åpen kildekode-rammeverk for dyp læring som tilbyr en fleksibel, intuitiv og høytytende plattform for nevrale nettverk, med dynamiske define-by-run-grafer, GPU-akselerasjon og bred støtte for ulike arkitekturer. Utviklet av Preferred Networks med store bidrag fra teknologigiganter, er det ideelt for forskning, prototyping og distribuert trening, men er nå i vedlikeholdsmodus.
Chatboter er digitale verktøy som simulerer menneskelig samtale ved hjelp av KI og NLP, og tilbyr døgnåpen support, skalerbarhet og kostnadseffektivitet. Oppdag hvordan chatboter fungerer, deres typer, fordeler og reelle bruksområder med FlowHunt.
Viser 1 av 6
