Home-theater-designers
Khám phá trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giống như bước vào mê cung của các thuật ngữ kỹ thuật khó hiểu và biệt ngữ vô nghĩa. Không có gì ngạc nhiên khi ngay cả những người quen thuộc với AI cũng có thể thấy mình phải gãi đầu bối rối.
Với ý nghĩ đó, chúng tôi đã tạo ra một thuật ngữ AI toàn diện để trang bị cho bạn những kiến thức cần thiết. Từ bản thân trí tuệ nhân tạo đến học máy và khai thác dữ liệu, chúng tôi sẽ giải mã tất cả các thuật ngữ AI thiết yếu bằng ngôn ngữ đơn giản và dễ hiểu.
LÀM VIDEO TRONG NGÀY CUỘN ĐỂ TIẾP TỤC VỚI NỘI DUNG
Cho dù bạn là người mới bắt đầu tò mò hay đam mê AI, việc hiểu các khái niệm AI sau đây sẽ đưa bạn đến gần hơn với việc khai phá sức mạnh của AI.
1. Thuật toán
Thuật toán là một tập hợp các hướng dẫn hoặc quy tắc mà máy tuân theo để giải quyết vấn đề hoặc hoàn thành một nhiệm vụ.
2. Trí tuệ nhân tạo
AI là khả năng máy móc bắt chước trí thông minh của con người và thực hiện các nhiệm vụ thường liên quan đến những sinh vật thông minh.
3. Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI)
AGI hay còn gọi là AI mạnh, là một loại AI sở hữu khả năng trí tuệ tiên tiến tương tự như con người. Trong khi trí tuệ tổng hợp nhân tạo trước đây chủ yếu là một khái niệm lý thuyết và là một sân chơi phong phú để nghiên cứu, nhiều nhà phát triển AI hiện tin rằng nhân loại sẽ đạt được AGI vào một lúc nào đó trong thập kỷ tới.,
4. Lan truyền ngược
Lan truyền ngược là một thuật toán mạng thần kinh sử dụng để cải thiện độ chính xác và hiệu suất của chúng. Nó hoạt động bằng cách tính toán lỗi ở đầu ra, truyền nó trở lại qua mạng và điều chỉnh trọng số cũng như độ lệch của các kết nối để có kết quả tốt hơn.
5. Thiên vị
AI thiên vị đề cập đến xu hướng của một mô hình đưa ra những dự đoán nhất định thường xuyên hơn những dự đoán khác. Xu hướng có thể được gây ra do dữ liệu đào tạo của một mô hình hoặc các giả định vốn có của nó.
6. Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn là một thuật ngữ mô tả các bộ dữ liệu quá lớn hoặc quá phức tạp để xử lý bằng các phương pháp truyền thống. Nó liên quan đến việc phân tích các tập hợp thông tin khổng lồ để rút ra những hiểu biết và mô hình có giá trị nhằm cải thiện việc ra quyết định.
7. Chat bot
Chatbot là một chương trình có thể mô phỏng các cuộc trò chuyện với người dùng thông qua văn bản hoặc lệnh thoại. Chatbots có thể hiểu và tạo ra các phản hồi giống như con người, khiến chúng trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng dịch vụ khách hàng.
8. Điện toán nhận thức
Điện toán nhận thức là một lĩnh vực AI tập trung vào việc phát triển các hệ thống bắt chước khả năng nhận thức của con người, chẳng hạn như nhận thức, học tập, lý luận và giải quyết vấn đề.
phim mới miễn phí trực tuyến mà không cần tải xuống hoặc đăng ký
9. Lý thuyết học tính toán
Một nhánh của trí tuệ nhân tạo nghiên cứu các thuật toán và mô hình toán học của máy học. Nó tập trung vào các cơ sở lý thuyết của việc học để hiểu cách máy móc có thể thu nhận kiến thức, đưa ra dự đoán và cải thiện hiệu suất của chúng.
ứng dụng giao đồ ăn nào trả nhiều tiền nhất
10. Thị giác máy tính
Tầm nhìn máy tính đề cập đến khả năng của máy trích xuất thông tin trực quan từ hình ảnh và video kỹ thuật số. Các thuật toán thị giác máy tính được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như phát hiện đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, hình ảnh y tế và xe tự hành.
11. Khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu là quá trình thu thập kiến thức có giá trị từ các tập dữ liệu lớn. Nó sử dụng các kỹ thuật phân tích thống kê và học máy để xác định các mẫu, mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu nhằm cải thiện việc ra quyết định.
12. Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu liên quan đến việc trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu bằng các phương pháp, thuật toán và hệ thống khoa học. Nó toàn diện hơn khai thác dữ liệu và bao gồm nhiều hoạt động, bao gồm thu thập dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và lập mô hình dự đoán để giải quyết các vấn đề phức tạp.
13. Học sâu
Học sâu là một nhánh của AI sử dụng mạng thần kinh nhân tạo có nhiều lớp (các nút được kết nối với nhau trong mạng thần kinh) để học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ. Nó cho phép máy móc thực hiện các tác vụ phức tạp, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên , hình ảnh và nhận dạng giọng nói.
14. AI sáng tạo
AI sáng tạo mô tả các hệ thống và thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể tạo văn bản, âm thanh, video và mô phỏng. Các hệ thống AI này học các mẫu và ví dụ từ dữ liệu hiện có và sử dụng kiến thức đó để tạo ra các kết quả đầu ra mới và nguyên bản.
15. Ảo giác
ảo giác AI đề cập đến các trường hợp mà một mô hình tạo ra kết quả thực tế không chính xác, không liên quan hoặc vô nghĩa. Điều này có thể xảy ra vì một số lý do, bao gồm thiếu ngữ cảnh, hạn chế về dữ liệu đào tạo hoặc kiến trúc.
16. Siêu tham số
Siêu tham số là các cài đặt xác định cách thuật toán hoặc mô hình máy học học và hoạt động. Siêu tham số bao gồm tốc độ học tập, cường độ chính quy hóa và số lượng lớp ẩn trong mạng. Bạn có thể sửa đổi các tham số này để tinh chỉnh hiệu suất của mô hình theo nhu cầu của mình.
17. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
LLM là một mô hình máy học được đào tạo dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ và sử dụng phương pháp học có giám sát để tạo mã thông báo tiếp theo trong một ngữ cảnh nhất định nhằm tạo ra các phản hồi có ý nghĩa, theo ngữ cảnh cho đầu vào của người dùng. Từ 'lớn' biểu thị việc sử dụng các tham số mở rộng bằng mô hình ngôn ngữ. Ví dụ, Các mô hình GPT sử dụng hàng trăm tỷ tham số để thực hiện một loạt các nhiệm vụ NLP.
18. Học máy
học máy là một cách để máy học và đưa ra dự đoán mà không cần lập trình rõ ràng. Nó giống như cung cấp dữ liệu cho máy tính và trao quyền cho máy tính đưa ra quyết định hoặc dự đoán bằng cách xác định các mẫu trong dữ liệu.
19. Mạng lưới thần kinh
Mạng lưới thần kinh là một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ bộ não con người. Nó bao gồm các nút hoặc nơ-ron được kết nối với nhau, được tổ chức thành các lớp. Mỗi nơ-ron nhận đầu vào từ các nơ-ron khác trong mạng, cho phép nó học các mẫu và đưa ra quyết định. Mạng lưới thần kinh là một thành phần quan trọng trong các mô hình học máy cho phép chúng vượt trội trong nhiều loại nhiệm vụ.
20. Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG)
Tạo ngôn ngữ tự nhiên liên quan đến việc tạo văn bản mà con người có thể đọc được từ dữ liệu có cấu trúc. NLG tìm thấy các ứng dụng trong việc tạo nội dung, chatbot và trợ lý giọng nói.
21. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là khả năng diễn giải, hiểu và phản hồi của máy móc đối với văn bản hoặc lời nói mà con người có thể đọc được. Nó được sử dụng trong các ứng dụng khác nhau, bao gồm phân tích tình cảm, phân loại văn bản và trả lời câu hỏi.
22. OpenAI
OpenAI là phòng thí nghiệm nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo, được thành lập vào năm 2015 và có trụ sở tại San Francisco, Hoa Kỳ. Công ty phát triển và triển khai các công cụ AI có vẻ thông minh như con người. Sản phẩm nổi tiếng nhất của OpenAI, ChatGPT, được phát hành vào tháng 11 năm 2022 và được đánh giá là chatbot tiên tiến nhất nhờ khả năng cung cấp câu trả lời cho nhiều chủ đề.
23. Nhận dạng mẫu
Nhận dạng mẫu là khả năng của một hệ thống AI xác định và giải thích các mẫu trong dữ liệu. Các thuật toán nhận dạng mẫu tìm thấy các ứng dụng trong nhận dạng khuôn mặt, phát hiện gian lận và nhận dạng giọng nói.
24. Mạng thần kinh tái phát (RNN)
Một loại mạng thần kinh có thể xử lý dữ liệu tuần tự bằng các kết nối phản hồi. RNN có thể giữ lại bộ nhớ của các đầu vào trước đó và phù hợp với các tác vụ như NLP và dịch máy.
25. Học tăng cường
Học tăng cường là một kỹ thuật học máy trong đó một tác nhân AI học cách đưa ra quyết định thông qua các tương tác bằng cách thử và sai. Tác nhân nhận phần thưởng hoặc hình phạt từ một thuật toán dựa trên các hành động của nó, hướng dẫn nó nâng cao hiệu suất theo thời gian.
26. Học có giám sát
Một phương pháp học máy trong đó mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn với đầu ra mong muốn. Mô hình khái quát hóa từ dữ liệu được dán nhãn và đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu mới.
27. Token hóa
Mã thông báo là quá trình chia tài liệu văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn được gọi là mã thông báo. Các mã thông báo này có thể đại diện cho các từ, số, cụm từ, ký hiệu hoặc bất kỳ thành phần nào trong văn bản mà chương trình có thể làm việc. Mục đích của mã thông báo là làm cho dữ liệu phi cấu trúc trở nên có ý nghĩa nhất mà không cần xử lý toàn bộ văn bản dưới dạng một chuỗi đơn, điều này không hiệu quả về mặt tính toán và khó lập mô hình.
28. Thử nghiệm Turing
Được Alan Turing giới thiệu vào năm 1950, bài kiểm tra này đánh giá khả năng thể hiện trí thông minh của máy móc không thể phân biệt được với trí thông minh của con người. Các phép thử Turing liên quan đến việc một thẩm phán con người tương tác với con người và máy móc mà không biết cái nào là cái nào. Nếu thẩm phán không phân biệt được máy với người, máy được coi là đã vượt qua bài kiểm tra.
29. Học không giám sát
Một phương pháp học máy trong đó mô hình đưa ra suy luận từ các bộ dữ liệu chưa được gắn nhãn. Nó phát hiện ra các mẫu trong dữ liệu để đưa ra dự đoán về dữ liệu chưa nhìn thấy.
đọc hfs + trên windows 10
Nắm bắt ngôn ngữ của trí tuệ nhân tạo
AI là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ. Tuy nhiên, với rất nhiều từ thông dụng mới liên tục xuất hiện, thật khó để theo kịp những phát triển mới nhất trong lĩnh vực này.
Mặc dù một số thuật ngữ có vẻ trừu tượng mà không có ngữ cảnh, ý nghĩa của chúng trở nên rõ ràng khi được kết hợp với hiểu biết cơ bản về học máy. Việc hiểu các thuật ngữ và khái niệm này có thể đặt nền tảng vững chắc giúp bạn đưa ra các quyết định sáng suốt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.