🔴ТОП-20 САМЫХ ВАЖНЫХ ПОНЯТИЙ В ИИ - Машинное обучение — как ИИ учится на данных, чтобы делать прогнозы и принимать решения. - Глубокое обучение — «продвинутая» версия машинного обучения с использованием нейросетей. - Нейронные сети — система из «виртуальных нейронов», которая имитирует работу мозга. - NLP (обработка естественного языка) — учит ИИ понимать, переводить и генерировать человеческий текст. - Компьютерное зрение — позволяет ИИ видеть и распознавать объекты на фото и видео. - Обучение с подкреплением — как у дрессированной собаки: ИИ получает «награду» за правильные действия. - Генеративные модели — создают новые изображения, тексты и звуки, которых раньше не существовало. - Большие языковые модели (LLM) — вроде ChatGPT: понимают язык и пишут почти как человек. - Трансформеры — современная технология, благодаря которой ИИ стал мощным в тексте и изображениях. - Фиче-инжиниринг — превращаем сырые данные в полезные «ингредиенты» для ИИ. - Обучение с учителем — ИИ учится по примеру: ему показывают «вопрос» и «правильный ответ». - Байесовское обучение — метод, при котором ИИ учитывает вероятность и неопределённость. - Промпт-инжиниринг — искусство задавать ИИ правильный вопрос, чтобы получить лучший ответ. - ИИ-агенты — умные «роботы», которые могут сами принимать решения и выполнять задачи. - Донастройка моделей — подгонка ИИ под конкретную задачу или нишу. - Мультимодальные модели — умеют работать с разными типами данных одновременно: текстом, фото, видео. - Эмбеддинги — способ превратить текст или изображение в набор чисел, чтобы ИИ понял, что это. - Поиск по векторам — ищем похожее не по словам, а по смыслу. - Оценка моделей — проверка, насколько хорошо ИИ справляется со своей задачей. - ИИ-инфраструктура — сервера и системы, на которых всё это крутится. ⭐️ Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация