Agilní vývoj je způsob tvorby softwaru, kde týmy pracují flexibilně a spolupracují s klientem. Rozdělují práci do krátkých cyklů (iterací) a pružně reagují na změny. Cílem je efektivněji dodat hodnotný výsledek.
Algoritmus je seznam kroků nebo pravidel, které počítač následuje k řešení určitého problému nebo provedení úkolu.
taktéž Umělá inteligence
Anotace pro počítačové vidění zahrnuje označování nebo popis obrázků tak, aby počítačový model mohl porozumět obsahu. Tímto způsobem se model učí rozpoznávat a třídit objekty, což je klíčové pro jeho schopnost "vidět" a chápat vizuální informace.
Automatizace znamená nahrazení lidských úkolů a procesů stroji nebo AI systémy s cílem zvýšit efektivitu, rychlost a přesnost v různých oblastech.
Autonomní systémy jsou takové systémy, které jsou schopny fungovat nezávisle a automaticky bez lidského zásahu.
Bayesovské sítě jsou grafický model, který využívá pravděpodobnostní metody k modelování a analýze vztahů mezi různými událostmi nebo proměnnými. Používají se pro rozhodování v podmínkách nejistoty.
taktéž Velké data
Bounding box je obdélník, který obklopuje objekt na obrázku. Pomáhá počítačům identifikovat a lokalizovat objekty ve vizuálních datech.
Chatbot je software určený pro komunikaci s uživateli prostřednictvím textových nebo hlasových zpráv. Může odpovídat na otázky, vykonávat úkoly nebo simulovat konverzaci s lidskými uživateli. Často se využívají k zlepšení zákaznické podpory, automatizaci úkolů a interakci s uživateli online.
Chytrá města jsou města, která využívají moderní technologie a data pro zlepšení kvality života svých obyvatel a efektivitu městských služeb. Tato technologie zahrnuje internet věcí (IoT), umělou inteligenci, big data a další digitální nástroje k optimalizaci dopravy, energetické spotřeby, veřejné bezpečnosti, správy odpadu a dalších městských funkcí.
Chytré budovy využívají pokročilé technologie a systémy pro zlepšení jejich funkčnosti, efektivity a pohodlí. Tyto technologie zahrnují automatizaci řízení osvětlení, vytápění, klimatizace, zabezpečení a dalších systémů v budově. Chytré budovy se často vybavují senzory a řídicími systémy, které umožňují optimalizaci spotřeby energie, zvyšují bezpečnost a komfort obyvatel a snižují náklady na údržbu.
taktéž Strojové vidění
Dashobard je část uživatelského rozhraní, kde se nachází přehledy informací jako například analýzy, trendy a reporty.
Data mining je proces nalezení vzorů a informací v rozsáhlých datech pomocí metod strojového učení, statistiky a dalších technik.
Databáze je strukturovaný soubor dat organizovaný a uložený tak, aby umožňoval efektivní vyhledávání, přístup a správu informací. V rámci umělé inteligence může databáze sloužit k ukládání dat pro trénink modelů, například textových dat, obrazů nebo časových řad.
Dataset je soubor dat. To může být cokoli, od obrázků po čísla. Je to základ, který počítače používají k učení a tvorbě modelů.
taktéž Hluboké učení
Digitalizace označuje proces převodu fyzických dat a informací do digitální podoby, která je snadno zpracovatelná a uchovatelná na počítačích. Tento proces je klíčový pro zpracování dat a analýzu v oblasti umělé inteligence.
Doporučovací systémy jsou technologie, které analyzují data a dávají doporučení uživatelům na základě jejich chování nebo preferencí.
End-to-End učení je přístup, při kterém je model trénován přímo na vstupních a výstupních datech bez explicitního používání mezikroků nebo reprezentací. Tento přístup umožňuje modelu automaticky odhadovat nejlepší způsob zpracování dat a vytvářet složité vztahy mezi vstupy a výstupy.
Ethernet je technologie používaná pro počítačové sítě, která umožňuje zařízení, jako jsou počítače, servery, směrovače, switche a další zařízení, komunikovat mezi sebou prostřednictvím kabelového připojení. Ethernet se stal jedním z nejrozšířenějších standardů pro propojení zařízení v lokálních sítích.
Etika umělé inteligence se zabývá diskusí o morálních a společenských dopadech vytváření a používání umělé inteligence a autonomních systémů.
Fine-tuning znamená pokračování v tréninku strojového učebního modelu na specifických datech nebo úlohách po jeho počátečním tréninku. Účelem je zlepšit výkon modelu pro konkrétní úlohy a podmínky.
Framework je jako hotový stavební soubor pro tvorbu softwaru. Poskytuje předem vytvořené nástroje a pravidla, které usnadňují vývoj aplikací. Programátoři je mohou použít jako základ a šetřit čas a úsilí při tvorbě programů.
Generativní modely jsou modely AI, které se zaměřují na vytváření nových dat podle vzorů a distribucí naučených z trénovacích dat.
GPT je model strojového učení zaměřený na generování textu na základě dat použitých při tréninku. Například GPT-4 je jedním z největších a nejvýkonnějších textových generátorů, které vyvinula společnost OpenAI.
taktéž Grafická karta
Grafická karta je specializovaný hardware navržený pro rychlé zpracování grafiky. V kontextu AI aplikací hraje klíčovou roli díky paralelnímu zpracování, kdy zvládá mnoho úloh současně. To výrazně zrychluje učení strojů a zpracování dat. Grafická karta poskytuje výpočetní sílu potřebnou pro složité operace neuronových sítí, čímž zlepšuje výkon a efektivitu AI aplikací.
Halucinace v tomto kontextu označuje situaci, kdy strojový učební model generuje informace, které nejsou pravdivé nebo vůbec neexistují. K tomu může dojít, pokud je model špatně vytrénovaný nebo pokud tréninková data nejsou reprezentativní pro skutečné scénáře, se kterými bude model pracovat.
Hardware jsou fyzické součásti počítače, které můžete vidět a dotýkat se, jako například monitor, klávesnice a procesor.
Hluboké učení je specifická metoda strojového učení využívající umělé neuronové sítě s vícero vrstvami pro analýzu dat, která je základem mnoha úspěšných aplikací v AI.
ID je vlastnost objektu, který nám pomáhá od sebe odlišovat objekty a zaručovat tak jejich unikátnost. Pokud se objeví nový objekt, je mu automaticky přiděleno ID (nejčastěji číslo). Pokud se bude chtít počítač k tomuto objektu vrátit, je nutné, aby věděl jeho ID
Image Processing se zabývá analýzou, úpravou a interpretací digitálních obrazů. V rámci umělé inteligence zahrnuje techniky umožňující počítačům pracovat s vizuálními daty, jako je detekce objektů, segmentace obrazu a zpracování obrazových dat.
Inference označuje proces odvozování nových informací nebo závěrů na základě existujících dat a znalostí. V oblasti umělé inteligence tento proces zahrnuje přijímání rozhodnutí a predikcí na základě tréninkových modelů a dostupných dat.
Integrace spojuje ruzné systémy nebo prvky tak, aby pracovaly společně. Je to jak skládání puzzle: různé kousky (data nebo programy) se propojí a spolupracují pro lepší výsledek.
Internet věcí představuje síť fyzických zařízení a objektů, které jsou připojené k internetu a mohou mezi sebou komunikovat a sdílet data. V souvislosti s umělou inteligencí jsou data ze zařízení často využívána pro trénink modelů, analýzu a podporu automatizace či predikce.
taktéž Internet věcí
IP kamera je digitální video kamera, která odesílá a přijímá data přes síť nebo internet. Na rozdíl od analogových kamer, které přenášejí obraz přes koaxiální kabel, IP kamery využívají síťovou infrastrukturu (Ethernet nebo Wi-Fi) a mohou být připojeny přímo do sítě.
Kalibrace se zabývá zpřesněním analýzy díky datům z reálného provozu. Pokud se naříklad jedná o analýzu silničního provozu, tak za pomocí video záznamu komunikace, dokážeme zpřesnit analýzu i ve špatných světelných podmínkách
Konverzační umělá inteligence se zaměřuje na schopnost systémů komunikovat s lidmi v přirozeném jazyce. Zahrnuje chatboty, virtuální asistenty a další technologie, které umožňují plynulou interakci prostřednictvím textu nebo hlasu.
taktéž Lokální síť
Lokální síť je skupina spojených počítačů na jednom místě, například v domácnosti nebo kanceláři. Pomocí lokální sítě můžou zařízení sdílet data, tiskárny nebo připojení k internetu.
taktéž Strojové učení
Model je program, který se učí ze zkušeností a dat, aby vykonával úkoly bez explicitních instrukcí. Například rozpoznává obrázky nebo předpovídá trendy. Je to jak umělá mysl, která se sama zdokonaluje.
Drift modelu nastává, kdy výkon AI modelu postupně klesá v důsledku změn ve trénovacích datech nebo prostředí. Toto vyžaduje pravidelnou aktualizaci a znovutrénování modelu.
Omezená umělá inteligence označuje AI systémy, které jsou navržené pro řešení specifických úkolů nebo pro konkrétní oblasti, aniž by disponovaly všeobecnou inteligencí. Tyto systémy nemohou provádět úkoly mimo svou specializaci a jsou zaměřené například na rozpoznávání obrazu, autonomní řízení vozidel nebo interakci prostřednictvím chatbotů.
Nastavení instrukcí se odvolává na proces optimalizace a ladění pokynů pro strojový učební model, aby uživatel lépe porozuměl výstupním informacím. To může zahrnovat úpravu pravidel nebo pokynů, které ovlivňují chování modelu.
Neuronové sítě tvoří model inspirovaný lidským mozkem, skládající se z umělých neuronů, které spolu komunikují a zpracovávají informace.
Odolnost se týká schopnosti umělého inteligentního systému udržovat svou výkonnost a přesnost v různých situacích nebo při odchylkách od tréninkových dat. Robustní systémy jsou schopny efektivně fungovat i v nepředvídatelných podmínkách nebo při změnách prostředí.
Optimalizace zahrnuje proces hledání nejlepšího řešení pro konkrétní úkol. V oblasti umělé inteligence se často využívá k doladění parametrů modelů, výběru funkcí nebo hledání optimálních hyperparametrů pro dosažení maximálního výkonu.
Podtrénovaný model je model, který kvůli malému datasetu, nechápe dobře souvislost mezi daty, a proto začne často špatně predikovat a tím pádem má zbytečně velkou ztrátu a malou přesnost.
Posouzení dopadu se zaměřuje na analýzu a hodnocení vlivu určitého opatření, politiky nebo technologie na životní prostředí, společnost či ekonomiku. V kontextu umělé inteligence slouží k posouzení důsledků, které může přinést implementace AI systémů.
Prediktivní analýza se zabývá využitím dat, statistikami a technikami strojového učení k predikci budoucích událostí nebo trendů.
Pre-training je proces, při kterém je strojový učební model trénován na datasetu před jeho finálním doladěním pro konkrétní úkol. Tento předtrénink nám pomáhá získat informace, které můžeme následně využít při finalizaci datasetu.
Pre-training model je model vytvořen z datasetu, který ještě není ve finální podobě. Tento model dokáže odhalit nedostatky v daném datasetu.
Průmysl 4.0 představuje koncept digitalizace a automatizace průmyslových procesů za využití moderních technologií, jako jsou umělá inteligence, internet věcí (IoT) a další. Jeho cílem je zlepšit efektivitu, produktivitu a inovace v průmyslovém sektoru..
Python je programovací jazyk, stále populárnější pro široké využití. Vyniká zejména v oblastech umělé inteligence a strojového učení.
Software je soubor instrukcí, který řídí chování počítače nebo zařízení. Je to nehmotná část počítače, která umožňuje provádět různé úkony, např. psát text, sledovat filmy nebo pracovat s obrázky.
taktéž Chytré budovy
taktéž Chytrá města
Strojové učení se zabývá procesy AI, které umožňují počítačům učit se z dat a zkušeností a zdokonalovat své výkony bez explicitního programování.
Strojové vidění se zabývá schopností počítačů rozumět a interpretovat vizuální informace z digitálních obrázků nebo videí. Tento obor zahrnuje techniky pro rozpoznávání objektů, segmentaci obrazu, detekci obličejů a další úkoly spojené s vizuálním vnímáním.
Tracker je technologie, která nám umožnuje od sebe odlišit několik objektů, které se nacházejí ve stejné scéně. Výsledkem této identifikace je to, že můžeme ke každému objektu přiřadit unikátní identifikátor (ID). Tracker přijímá informace od modelu a to takové, že se dozví, kde a jaké objekty se nacházejí. Na základě těchto informací si tracker uvědomí, že např. objekt číslo 1 se pohybuje směrem doleva a objekt číslo 2 směrem doprava. Tímto způsobem tyto dva objekty rozliší.
Trénink modelu je proces, kdy počítačový program (model) zlepšuje své schopnosti učením se z dat. Podobně jako učení dítěte, model se přizpůsobuje a zdokonaluje své dovednosti na základě zkušeností.
Umělá inteligence je obor informatiky, který se zabývá vytvářením systémů a algoritmů, které jsou schopny provádět úkoly, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci.
Umělá obecná inteligence je koncept AI, kterým je myšleno vytvoření systému s inteligencí rovnocennou té lidské, která je schopná adaptace na různé úkoly a prostředí.
Update se zaměřuje na opravy chyb, zlepšení bezpečnosti a obecnější aktualizace stávající verze. Jeho cílem je udržovat software nebo hardware aktuální a efektivní bez nutnosti velkého posunu na novou verzi.
Upgrade znamená posunutí na novější verzi s vylepšenými funkcemi a možnostmi. Je to jakoby "přechod na vyšší úroveň" pro lepší výkon nebo nové vlastnosti.
Velké data označuje obrovské objemy dat, které jsou příliš rozsáhlé, komplexní nebo rychle se měnící, než aby je bylo možné efektivně zpracovat tradičními databázovými nástroji a technikami. Velké zahrnují strukturovaná i nestrukturovaná data z různých zdrojů, jako jsou sociální média, senzory, transakční systémy a další.
Videostream je sledování videa přes internet bez potřeby stahování na počítač.