— это направление исследований в области искусственного интеллекта, которое стремится создать программы с интеллектом, сравнимым с человеческим, и способностью самостоятельно обучаться.

— это чувство беспокойства, которое возникает у людей из-за страха, что ИИ может заменить их на работе. Это может приводить к стрессу, раздражительности и даже профессиональному выгоранию.

— это программный интерфейс, позволяющий пользователям легко использовать функции искусственного интеллекта. Благодаря этому разработчики могут внедрять ИИ в свои проекты, не создавая собственные сложные алгоритмы

— это этические правила и принципы, которые контролируют разработку и использование искусственного интеллекта. Они помогают избежать возможных негативных последствий

— это сочетание искусственного интеллекта и Интернета вещей (IoT). Это когда умные устройства, подключенные к интернету, обрабатывают данные с помощью ИИ. Примером могут быть фитнес-браслеты или умные дома

— это процесс добавления уникального цифрового «подписи» в контент, созданный ИИ, чтобы можно было узнать, что его автор — искусственный интеллект

— это направление искусственного интеллекта, которое учит компьютеры распознавать и понимать изображения и видео с помощью специальных алгоритмов

— это процесс объединения данных из разных источников, чтобы потом анализировать их с помощью машинного обучения. Это помогает получить более полное и точное представление о ситуации

— это набор данных, с которыми работает ИИ для обучения и принятия решений

— это нейросетевая модель, обученная на огромных текстовых данных. Она помогает ИИ понимать и генерировать тексты, приближенные к человеческому языку

— это способ разработки приложений с использованием простых графических инструментов, который позволяет создавать программы без глубоких знаний в программировании

— это вид нейронных сетей, которые хорошо справляются с обработкой последовательных данных. LSTM может учитывать важные события, произошедшие на разном расстоянии друг от друга во времени, даже если оно неизвестно заранее

— это область ИИ, которая учит компьютеры понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык как в тексте, так и в речи

— это способность ИИ находить повторяющиеся закономерности в данных. Например, распознавание почерка или лица

— это текстовый запрос или команда, которую пользователь вводит, чтобы получить результат от ИИ. Чем лучше сформулирован запрос, тем точнее будет ответ ИИ

— это метод, при котором к запросу пользователя добавляется информация из внешних источников, чтобы языковая модель ИИ могла дать более точный ответ

— это программная платформа, которая помогает управлять роботами и распределять их задачи

— это платформа, которая автоматизирует процесс создания моделей машинного обучения на основе данных и сетевых структур

— это нейросеть, которая учится сжимать данные в более компактный формат, а затем восстанавливать их обратно с минимальными потерями

— это системы, которые могут самостоятельно принимать решения и выполнять задачи без постоянного участия человека

— это процесс создания новых данных на основе уже имеющихся, который используется для улучшения обучения моделей машинного обучения

— метод программирования, использующий большие языковые модели (LLM) и искусственный интеллект (ИИ) для генерации программного кода на основе описания задачи на естественном языке

— это ситуация, когда ИИ уверенно выдает ответ, который на самом деле не соответствует его обученным данным и является выдуманным

— это метод машинного обучения, где две нейронные сети соревнуются друг с другом: одна создает новые данные, а другая пытается отличить их от реальных данных

— это стиль в искусстве, который использует ошибки и сбои в цифровых системах (например, искажения изображений) как выразительные средства

— это тип машинного обучения, который использует многослойные нейронные сети для анализа данных. Такие сети постепенно «учатся» распознавать более сложные закономерности в данных

— это элемент в информационных системах, который описывает свойства объектов. Он помогает идентифицировать различные элементы языка или данных

— создание провокационных или бессмысленных запросов к ИИ с целью получить неподходящие или ошибочные ответы. Иногда используется в развлекательных целях

— это произведения искусства, созданные с помощью искусственного интеллекта, который может генерировать изображения, видео или музыку на основе текстовых запросов

— это процесс, при котором система ИИ учится на основе данных, без необходимости ручного программирования. Она анализирует данные и улучшает свои решения со временем

— это показатели, которые позволяют оценить, насколько точно модель машинного обучения выполняет свои задачи. Исследователи используют эти метрики для принятия решений о качестве модели

— это математическая модель, которая имитирует работу мозга с помощью искусственных нейронных сетей. Эти модели широко используются в ИИ и машинном обучении

— это подход в нейронауке и когнитивистике, который моделирует процессы обучения в искусственных нейронных сетях, вдохновленных биологическими нейронами

— это данные, которые сложны для обработки компьютером, так как они не организованы в четкую структуру. Примеры включают текст, видео или изображения, которые требуют человеческой интерпретации

— неформальное, ироничное или пренебрежительное обозначение контента (текста, музыки, изображений или видео), созданного искусственным интеллектом

— это область ИИ, которая помогает компьютерам понимать и обрабатывать человеческий язык в текстовой или устной форме

— это алгоритм обучения нейронных сетей, который корректирует ошибки, направляя их «обратно» через сеть для улучшения её работы

— это метод машинного обучения, при котором модель анализирует данные без заранее заданных ответов. Модель самостоятельно выявляет скрытые закономерности или структуру данных

— это метод машинного обучения, где агент (программа) учится взаимодействовать с окружающей средой, чтобы получать максимальную награду за свои действия

— это разработка и настройка запросов для взаимодействия с генеративными системами искусственного интеллекта, чтобы получить наилучшие результаты. Это важно для работы с языковыми моделями или системами обработки изображений

— это способность системы искусственного интеллекта стабильно работать даже в условиях нестабильных или неточных данных, не теряя эффективности

— это тип нейронных сетей, которые особенно хорошо справляются с обработкой изображений и данных, имеющих пространственную структуру

— это процесс дообучения модели ИИ на новых данных, чтобы она лучше справлялась с конкретной задачей

— это показатель неопределенности в данных. В ИИ энтропия используется для оценки того, насколько точно модель может предсказать результаты и оптимизировать свой алгоритм

— это человек, чьи слова и действия определяются, полностью или частично, искусственным интеллектом (ИИ)

— это статистическая модель, которая предсказывает, какие слова скорее всего появятся в тексте. Она используется в системах обработки естественного языка для генерации осмысленных предложений