Szeretnél eligazodni a mesterséges intelligencia (AI) világában? Ez az átfogó AI szótár tökéletes kiindulópont mindenkinek, aki meg akarja érteni az AI legfontosabb fogalmait, legyen szó gépi tanulásról, mélytanulásról vagy természetes nyelvi feldolgozásról.
Kezdő vállalkozóként, vagy markerting szakemberként fontos tudnod, hogy az AI egyes területei szorosan kapcsolódnak a marketinghez is, hiszen a modern kampányok, adatvezérelt döntések és személyre szabott ügyfélélmények mögött mind ott áll ez a technológia.
A szótárban az alapoktól a speciális kifejezésekig minden megtalálható, egyszerű és érthető magyarázatokkal. Ismerd meg az AI kulcsfogalmait, és tarts lépést a technológia rohamos fejlődésével – itt az idő, hogy te is szakértővé válj a témában!
A
Artificial Intelligence (AI – Mesterséges intelligencia)
Az AI olyan számítógépes rendszerek fejlesztését jelenti, amelyek képesek emberi intelligenciát igénylő feladatok végrehajtására, például tanulásra, problémamegoldásra vagy döntéshozatalra.
Adatbányászat
Nagy mennyiségű adat elemzésének folyamata, melynek célja rejtett mintázatok, összefüggések és hasznos információk felfedezése. Az MI gyakran alkalmaz adatbányászati technikákat a prediktív modellek létrehozásához.
Adatvédelem és Adatbiztonság
Az információk védelmének gyakorlata az illetéktelen hozzáférés, módosítás vagy megsemmisítés ellen. Az MI rendszerekben kiemelten fontos az adatvédelem biztosítása a felhasználói adatok biztonságának megőrzése érdekében.
Algoritmus
Az algoritmus egy lépésről lépésre meghatározott utasításkészlet, amelyet az AI rendszerek használnak feladatok megoldására vagy adatok feldolgozására.
Agent
Az agent (magyarul ügynök) egy autonóm AI entitás (egy okos AI), amely érzékeli a környezetét, gondolkodik és cselekszik, és céljai elérése érdekében döntéseket hoz.
AGI (Általános Mesterséges Intelligencia)
Olyan MI, amely képes az emberi intelligenciához hasonlóan széleskörű feladatok elvégzésére és tanulásra. Az AGI még fejlesztés alatt áll, és célja, hogy a gépek emberi szintű kognitív képességekkel rendelkezzenek.
Argumentative language models (Érvelő nyelvi modellek)
Az ALMs olyan mesterséges intelligencia modellek, amelyek célja, hogy strukturált és logikailag koherens érvelést hozzanak létre adott témában.
B
Big Data (Nagy adat)
A Big Data hatalmas mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot jelöl, amelyet az AI rendszerek elemzésre és predikciókra használnak fel.
Bias (Elfogultság)
Az AI elfogultsága akkor lép fel, amikor egy modell torz eredményeket produkál az adatokban lévő előítéletek vagy kiegyensúlyozatlan képzési adatbázis miatt.
C
Computer Vision (Számítógépes látás)
A számítógépes látás az AI azon ága, amely lehetővé teszi a gépek számára képek vagy videók értelmezését és elemzését, például arcfelismerés vagy tárgyak azonosítása révén.
D
Deep Learning (Mélytanulás)
A mélytanulás a gépi tanulás egy alágazata, amely több rétegű neurális hálózatokat használ komplex mintázatok felismerésére, például beszédfelismerésben vagy képfeldolgozásban.
Deepsearch (Mélykeresés)
A deepsearch egy okos AI eszköz, ami nagyon alaposan keres adatokat, hogy megtalálja a legjobb válaszokat vagy információkat.
Dataset (Adatkészlet)
Az adatkészlet egy strukturált adatgyűjtemény, amelyet az AI modellek tanítására és tesztelésére használnak.
E
Expert System (Szakértői rendszer)
A szakértői rendszer egy AI-alapú program, amely emberi szakértők tudását utánozza egy adott szakterületen, például orvosi diagnosztikában.
Ethics in AI (AI etika)
Az AI etika a mesterséges intelligencia fejlesztésével és használatával kapcsolatos morális kérdéseket vizsgálja, például adatvédelem, elfogultság vagy autonóm döntéshozatal.
F
Feature Engineering (Jellemzőtervezés)
A jellemzőtervezés az a folyamat, amelynek során az AI modellek számára releváns változókat választanak ki vagy alakítanak át az adatokból a jobb teljesítmény érdekében.
Fuzzy Logic (Fuzzy logika)
A fuzzy logika egy olyan megközelítés, amely az igazság fokozatosságát kezeli, nem pedig a bináris (igen/nem) logikát, és az AI-ban bizonytalan helyzetek modellezésére használják.
Fine-tuning (finomhangolás)
Az a folyamat, amikor egy általános modellt specifikus feladatokra vagy témákra specializálnak.
G
Generative AI (Generatív AI)
A generatív AI olyan modelleket jelöl, amelyek képesek új tartalmat létrehozni, például szövegeket, képeket vagy zenét, mint például a GPT vagy DALL-E.
GAN (Generatív Adverzárius Hálózatok)
Két neurális hálózatból álló rendszer: egy generátorból, amely új adatokat hoz létre, és egy diszkriminátorból, amely megkülönbözteti a valós és a generált adatokat. A GAN-ok különösen hasznosak képek és videók generálásában.
Gradient Descent (Gradiens ereszkedés)
A gradiens ereszkedés egy optimalizálási technika, amelyet az AI modellek tanítása során használnak a hibák minimalizálására.
H
Hyperparameter (Hiperparaméter)
A hiperparaméterek az AI modellek konfigurációs beállításai, amelyeket a tanítás előtt állítanak be, például a tanulási sebesség vagy a rétegek száma egy neurális hálózatban.
Human-in-the-Loop (Ember a hurokban)
Ez egy olyan megközelítés, ahol emberi beavatkozást használnak az AI modellek finomhangolására vagy döntéseik ellenőrzésére.
I
Image Recognition (Képfelismerés)
A képfelismerés az AI azon képessége, hogy azonosítson objektumokat, személyeket vagy mintázatokat képeken, például önvezető autókban vagy biztonsági rendszerekben.
Inference (Következtetés)
A következtetés az a folyamat, amikor egy betanított AI modell új adatok alapján előrejelzéseket vagy döntéseket hoz.
Inpainting
Az inpainting egy olyan folyamat, ahol a mesterséges intelligencia egy adott kép hiányzó vagy károsodott részeit tölti ki vagy javítja.
J
Jupyter Notebook
A Jupyter Notebook egy nyílt forráskódú eszköz, amelyet AI fejlesztők használnak kódok írására, tesztelésére és vizualizációk készítésére interaktív környezetben.
K
Knowledge Graph (Tudásgráf)
A tudásgráf egy strukturált adatbázis, amely összefüggéseket tárol entitások között, és az AI használja például keresőmotorok vagy ajánlórendszerek működtetésére.
L
Large Language Model (LLM – Nagy nyelvi modell)
Az LLM egy olyan AI modell, amelyet hatalmas szövegkorpuszokon tanítanak be, és képes emberi nyelvet értelmezni vagy generálni, mint például a Grok vagy ChatGPT.
Large Language and Vision Assistant (Nagyméretű Nyelvi és Látássegítő Asszisztens)
A LlaVA egy mesterséges intelligencia alapú eszköz, amely ötvözi a nyelvi és vizuális képességeket, hogy komplex feladatokat oldjon meg.
LSTM (Long Short-Term Memory)
Az LSTM egy speciális neurális hálózat típus, amelyet időbeli adatok (pl. beszéd vagy idősorok) feldolgozására használnak, mivel képes „emlékezni” a korábbi bemenetekre.
M
Machine Learning (ML – Gépi tanulás)
A gépi tanulás az AI egyik ága, amely lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy adatokból tanuljanak és javuljanak emberi beavatkozás nélkül.
Model Training (Modelltanítás)
A modelltanítás az a folyamat, amelynek során egy AI modellt adatokkal „betanítanak”, hogy képes legyen pontos előrejelzéseket tenni.
Model hallucination (Modell-hallucináció)
Az a jelenség, amikor a rendszer magabiztosan, de tévesen válaszol. Olyan tartalmat generál, ami nem felel meg a valóságnak.
N
Natural Language Processing (NLP – Természetes nyelvi feldolgozás)
Az NLP az AI azon területe, amely az emberi nyelv megértésére és generálására fókuszál, például fordítás vagy szövegelemzés céljából.
ettel a gépek által hozott döntések morális és etikai vetületeire.SzamoldKi.hu
Narrow AI (Szűk Mesterséges Intelligencia)
Olyan mesterséges intelligencia, amely a feladatoknak csak egy szűk köréhez ért, például jól sakkozik vagy képes felismerni az emberi arcokat, de más tipikusan emberi intelligenciát igénylő feladatokat nem tud elvégezni.
Neural Network (Neurális hálózat)
A neurális hálózat egy olyan algoritmus, amely az emberi agy működését utánozza, és az AI-ban mintázatok felismerésére használják.
NLP (Természetes Nyelvfeldolgozás)
Az MI egy ága, amely szöveges adatok elemzésére és az emberi nyelv értelmezésére specializálódott, lehetővé téve a gépek és az emberek közötti kommunikációt.
O
Overfitting (Túlillesztés)
A túlillesztés akkor történik, amikor egy AI modell túlságosan az edzési adatokhoz igazodik, és nem általánosít jól új adatokra.
P
Prompt (Utasítás)
A prompt egy utasítás vagy kérdés, amelyet egy AI modellnek adnak meg, hogy specifikus választ vagy tartalmat generáljon, például szövegíráshoz vagy problémamegoldáshoz.
Prompt injection (Prompt-befecskendezés)
Egy biztonsági kockázat, amikor valaki olyan prompt tartalmat ad a rendszernek, ami felülírja az eredeti utasításokat vagy korlátozásokat.
Predictive Analytics (Prediktív analitika)
A prediktív analitika AI-alapú technikákat használ múltbeli adatok elemzésére és jövőbeli események előrejelzésére, például vásárlási szokások.
Q
Quantum AI (Kvantum AI)
A kvantum AI a kvantumszámítástechnikát és az AI-t ötvözi, hogy gyorsabb és hatékonyabb számításokat végezzen komplex problémák megoldására.
R
Reinforcement Learning (Megerősítéses tanulás)
A megerősítéses tanulás egy gépi tanulási módszer, ahol az AI jutalmak és büntetések alapján tanul, például játékok vagy robotika területén.
RNN (Visszatérő Neurális Hálózatok)
Olyan neurális hálózatok, amelyek képesek figyelembe venni a bemeneti adatok sorrendjét és megtartani az előző lépések információit, így különösen jól alkalmazhatók időbeli adatok, például beszédfelismerés és természetes nyelvfeldolgozás területén.
Robotics (Robotika)
A robotika az AI-t fizikai gépek vezérlésére használja, például gyártósorokon vagy önvezető járművekben.
S
Supervised Learning (Felügyelt tanulás)
A felügyelt tanulás során az AI modellt címkézett adatokkal tanítják, hogy előrejelzéseket vagy osztályozásokat végezzen.
Synthetic Data (Szintetikus adat)
A szintetikus adat mesterségesen generált adat, amelyet az AI modellek tanítására használnak, ha valódi adatok nem állnak rendelkezésre vagy adatvédelmi okokból nem használhatók.
T
Transfer Learning (Transzfer tanulás)
A transzfer tanulás során egy előre betanított modellt finomhangolnak egy specifikus feladatra, így csökkentve a tanítási időt és az adatigényt.
TensorFlow
A TensorFlow egy nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet az AI modellek fejlesztésére és tanítására használnak, például mélytanulási projektekben.
Token
A nyelvi modellek szempontjából alapvető feldolgozási egység. Nem pontosan egyenlő a szavakkal, lehet rövidebb vagy hosszabb.
Training data (Tanítási adat)
Az a hatalmas szöveg- és információhalmaz, amin a modellt betanították.
U
Unsupervised Learning (Felügyelet nélküli tanulás)
A felügyelet nélküli tanulás során az AI modellek címkézetlen adatokból keresnek mintázatokat vagy csoportokat, például klaszterezéshez.
Underfitting (Alulilleszkedés)
Az a helyzet, amikor egy gépi tanulási modell nem képes megfelelően megtanulni a tanuló adatokat, így nem tudja jól reprezentálni az adatok közötti összefüggéseket. Ez gyenge prediktív teljesítményhez vezet.
V
Voice Recognition (Hangfelismerés)
A hangfelismerés lehetővé teszi az AI számára a beszélt nyelv értelmezését és átalakítását szöveggé, például virtuális asszisztensekben.
W
Weak AI (Gyenge AI)
A gyenge AI olyan rendszereket jelöl, amelyek egy specifikus feladatra vannak optimalizálva, például egy sakkprogram vagy egy chatbot, szemben az általános intelligenciával.
X
XGBoost
Az XGBoost egy hatékony gépi tanulási algoritmus, amelyet osztályozási és regressziós feladatokra használnak, különösen adatversenyeken népszerű.
Y
YOLO (You Only Look Once)
A YOLO egy valós idejű objektumfelismerő algoritmus, amelyet számítógépes látásprojektekben használnak, például videóelemzésre.
Z
Zero-Shot Learning (Nulla lövéses tanulás)
A nulla lövéses tanulás során az AI olyan feladatokat old meg, amelyekre nem kapott közvetlen tanítási adatokat, például új kategóriák felismerését.
A fenti AI szótár csak a kezdet, hiszen a mesterséges intelligencia világa folyamatosan bővül, és napról napra új fogalmakkal gazdagodik. Ha mélyebben érdekel az AI, használd ezt az útmutatót alapként, és merülj el a témában!
Maradj naprakész az AI trendekkel, és oszd meg másokkal is ezt az értékes tudást!
Ki maradt valami? Írd meg nekünk, és bővítsük együtt ezt a szótárat a legfrissebb AI kifejezésekkel!