NETZONE

Resursă Educațională Completă

Glosar Termeni AI

Explicații clare și exemple practice pentru termenii tehnici din domeniul inteligenței artificiale. Educă-te și înțelege tehnologiile care transformă lumea.

42+ termeni explicați

6 categorii organizate

Exemple practice

Concepte Fundamentale

Inteligență Artificială (AI/IA)Detalii

Tehnologia care permite mașinilor să simuleze inteligența umană, incluzând învățarea, raționamentul și rezolvarea problemelor.

Exemplu: Sistemele de recomandare Netflix sau asistenții virtuali ca Siri sunt exemple de AI.

Machine Learning (ML/Învățare Automată)Detalii

Subdomeniu al AI care permite calculatoarelor să învețe și să se îmbunătățească din experiență fără programare explicită.

Exemplu: Un sistem care învață să recunoască imagini cu pisici analizând mii de fotografii.

Deep LearningDetalii

Tehnică de ML care folosește rețele neuronale cu multe straturi pentru a procesa date complexe și a identifica pattern-uri.

Exemplu: Recunoașterea vocii în telefonul tău folosește deep learning pentru a înțelege ce spui.

Neural Networks (Rețele Neuronale)

Sisteme computaționale inspirate de structura creierului uman, formate din noduri interconectate care procesează informații.

Exemplu: Ca neuronii din creier, fiecare nod primește informații, le procesează și trimite rezultatul mai departe.

Algoritm

Set de instrucțiuni și reguli pe care le urmează un sistem AI pentru a rezolva o problemă sau a lua o decizie.

Exemplu: Algoritmul de căutare Google decide ce rezultate să afișeze și în ce ordine.

Model AI/ML

Reprezentarea matematică a unei probleme reale, antrenată pe date pentru a face predicții sau clasificări.

Exemplu: Un model care prezice prețul unei case bazat pe locație, dimensiune și caracteristici.

Training Data (Date de Antrenament)

Setul de date folosit pentru a antrena un model AI, conținând exemple cu răspunsuri corecte.

Exemplu: Pentru un model de recunoaștere a pisicilor, datele de antrenament ar fi mii de poze cu pisici și fără pisici.

Dataset

Colecție organizată de date folosită pentru antrenarea, testarea sau evaluarea modelelor AI.

Exemplu: Un dataset de imagini medicale pentru antrenarea unui sistem de diagnostic.

Aplicații Practice

Natural Language Processing (NLP)

Domeniu al AI care se ocupă cu înțelegerea, interpretarea și generarea limbajului uman de către computere.

Exemplu: Traducerea automată Google Translate sau analiza sentiment pe social media.

Computer Vision

Domeniu al AI care permite calculatoarelor să "vadă" și să înțeleagă conținutul imaginilor și videoclipurilor.

Exemplu: Sistemele de siguranță auto care detectează pietoni sau mașinile autonome care navighează.

Predictive Analytics

Utilizarea datelor istorice și AI pentru a prezice evenimente viitoare sau tendințe.

Exemplu: Băncile folosesc predictive analytics pentru a evalua riscul de credit al clienților.

Recommendation Systems

Sisteme AI care sugerează produse, conținut sau acțiuni bazate pe preferințele și comportamentul utilizatorului.

Exemplu: Netflix recomandă filme, Amazon sugerează produse, Spotify creează playlist-uri personalizate.

Chatbots & Virtual Assistants

Aplicații AI care simulează conversații umane pentru a oferi suport, informații sau servicii.

Exemplu: Siri, Alexa, ChatGPT sau chatbot-urile de pe site-urile de e-commerce.

Automation

Utilizarea AI pentru a automatiza procese și sarcini care anterior necesitau intervenție umană.

Exemplu: Procesarea automată a facturilor, programarea întâlnirilor sau gestionarea inventarului.

OCR (Optical Character Recognition)

Tehnologie care convertește text din imagini sau documente scanate în text editabil.

Exemplu: Aplicațiile care scanează facturi și extrag automat datele pentru contabilitate.

Termeni Tehnici Relevanți

API (Application Programming Interface)

Interfață care permite aplicațiilor să comunice între ele și să acceseze funcționalități AI externe.

Exemplu: Integrarea ChatGPT în aplicația ta prin API-ul OpenAI pentru funcții de chat.

Cloud Computing

Furnizarea serviciilor de calcul, stocare și AI prin internet în loc de hardware local.

Exemplu: Folosirea serviciilor AWS, Google Cloud sau Azure pentru a rula modele AI.

EmbeddingsDetalii

Reprezentări vectoriale numerice ale textului care capturează sensul semantic pentru căutare și clasificare.

Exemplu: Doi termeni cu sensuri similare vor avea vectori apropiați în spațiul multidimensional.

Vector Database

Bază de date specializată în stocarea și căutarea eficientă a vectorilor pentru similitudine semantică.

Exemplu: Pinecone, Weaviate, Chroma sunt exemple de vector databases.

Fine-tuning

Proces de antrenare suplimentară a unui model AI pre-antrenat pe date specifice domeniului.

Exemplu: Antrenarea GPT-4 pe terminologie medicală pentru diagnosticare mai precisă.

Inference

Procesul prin care un model AI antrenat face predicții sau ia decizii pe date noi.

Exemplu: Când ChatGPT îți răspunde la o întrebare, face inference pe modelul său antrenat.

Accuracy/Precizie

Măsura în care predicțiile unui model AI sunt corecte comparativ cu răspunsurile reale.

Exemplu: Un model cu 95% accuracy înseamnă că 95 din 100 predicții sunt corecte.

Supervised vs Unsupervised Learning

Supervised: antrenare cu exemple cu răspunsuri cunoscute. Unsupervised: găsirea pattern-urilor în date fără răspunsuri.

Exemplu: Supervised: clasificarea emailurilor (spam/nu spam). Unsupervised: gruparea clienților după comportament.

Termeni Business-Oriented

ROI în AI

Return on Investment - măsurarea beneficiilor financiari obținute din implementarea soluțiilor AI.

Exemplu: Un chatbot care reduce costurile de suport cu 40% și crește satisfacția clienților.

AI Implementation

Procesul de integrare și implementare a tehnologiilor AI în operațiunile business.

Exemplu: Dezvoltarea și lansarea unui sistem de recomandări pentru un magazin online.

Data Quality

Calitatea și fiabilitatea datelor folosite pentru antrenarea și funcționarea sistemelor AI.

Exemplu: Date curate, complete și actualizate duc la modele AI mai precise și utile.

Scalability

Capacitatea unui sistem AI de a gestiona volume crescânde de date și utilizatori.

Exemplu: Un sistem care poate procesa 1000 de cereri/zi și poate crește la 100,000 fără probleme.

Model Deployment

Procesul de punere în funcțiune a unui model AI antrenat în mediul de producție.

Exemplu: Migrarea unui model de la mediul de testare la serverele de producție pentru utilizatori reali.

MLOps

Practici și procese pentru gestionarea ciclului de viață al modelelor ML în producție.

Exemplu: Automatizarea antrenării, testării și actualizării modelelor AI în mod continuu.

Concepte Etice și de Siguranță

Bias în AI

Prejudecăți sau distorsiuni în modelele AI care pot duce la decizii nedrepte sau discriminatorii.

Exemplu: Un sistem de recrutare care discriminează împotriva anumitor grupuri demografice.

Data Privacy

Protecția informațiilor personale și sensibile în procesarea și stocarea datelor pentru AI.

Exemplu: Anonimizarea datelor medicale înainte de antrenarea modelelor de diagnostic.

GDPR Compliance

Conformitatea cu Regulamentul General privind Protecția Datelor în utilizarea AI.

Exemplu: Obținerea consimțământului explicit pentru procesarea datelor personale în sistemele AI.

Explainable AI (XAI)

AI care poate explica și justifica deciziile sale într-un mod înțeles de oameni.

Exemplu: Un sistem de creditare care explică de ce a refuzat o cerere: "Venitul este prea mic".

AI Ethics

Principiile și standardele morale pentru dezvoltarea și utilizarea responsabilă a AI.

Exemplu: Asigurarea că AI-ul respectă drepturile umane și nu cauzează prejudicii.

Termeni Avansați NetZone

RAG (Retrieval-Augmented Generation)Detalii

Tehnică care combină căutarea în baze de date cu generarea de text AI pentru răspunsuri precise bazate pe informații reale.

Exemplu: Un chatbot care răspunde la întrebări căutând mai întâi în documentele companiei, apoi generând răspunsul.

Prompt Engineering

Arta de a formula instrucțiuni (prompts) pentru modele AI astfel încât să obții rezultate optime și consistente.

Exemplu: Formularea unei instrucțiuni clare cu context, exemple și format dorit pentru output.

LLM (Large Language Model)

Model de inteligență artificială antrenat pe volume mari de text pentru înțelegere și generare de limbaj natural.

Exemplu: GPT-4, Claude, Llama3 sunt exemple de LLM-uri.

Semantic Search

Căutare bazată pe înțelegerea sensului interogării, nu doar pe potrivirea cuvintelor cheie.

Exemplu: Căutarea "mașină rapidă" va găsi și documente despre "vehicul cu viteză mare".

Agenți AI

Sisteme AI autonome care pot lua decizii și executa sarcini complexe pe baza obiectivelor definite.

Exemplu: Un agent AI care citește emailuri, extrage task-uri și le adaugă automat în sistemul de management.

Chain of Thought (CoT)

Tehnică în care AI-ul explică pas cu pas raționamentul său înainte de a da răspunsul final.

Exemplu: Pentru rezolvarea unei probleme matematice, AI-ul va arăta toți pașii de calcul.

Context Window

Cantitatea maximă de text (în tokeni) pe care un model AI o poate procesa simultan.

Exemplu: GPT-4 Turbo are un context window de 128K tokeni (~96,000 cuvinte).

Token

Unitatea de bază de procesare a textului în LLM-uri. Un token poate fi un cuvânt, parte din cuvânt sau caracter special.

Exemplu: "Inteligență artificială" = aproximativ 4 tokeni în limba română.

Ai Întrebări despre Tehnologiile AI?

Contactează-ne pentru o consultanță gratuită și explicații detaliate.

Contactează-ne