Alapfogalmak
Mesterséges intelligencia (AI)
Definíció: Olyan rendszerek, amelyek képesek emberi intelligenciát utánzó feladatok elvégzésére.
Gépi tanulás (Machine Learning)
Definíció: Az AI egy ága, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy adatokból tanuljanak és fejlődjenek.
Mélytanulás (Deep Learning)
Definíció: A gépi tanulás egy speciális formája, amely neurális hálózatokat használ összetett adatok feldolgozására.
Algoritmusok
Döntési fa (Decision Tree)
Klaszterezés (Clustering)
Regresszió (Regression)
Neurális hálózat (Neural Network)
Adatok és feldolgozás
Adatbázis (Database)
Nagy adatok (Big Data)
Adatfeldolgozás (Data Processing)
Adatvizualizáció (Data Visualization)
Alkalmazások
Természetes nyelv feldolgozás (Natural Language Processing, NLP)
Képfeldolgozás (Image Processing)
Számítógépes látás (Computer Vision)
Robotika (Robotics)
Értékelés és teljesítmény
Pontosság (Accuracy)
Teljesség (Recall)
Precizitás (Precision)
Etikai és társadalmi vonzatok
AI etika (AI Ethics)
Oktatás (Education)
Munkaerőpiac (Labor Market)
Felelősség (Accountability)
Jövőbeli irányok
Általános mesterséges intelligencia (Artificial General Intelligence, AGI)
Önálló rendszerek (Autonomous Systems)
Ember-gép együttműködés (Human-AI Collaboration)
Mesterséges intelligencia (AI)
Definíció
Célok
Gépi tanulás (ML)
Felügyelt tanulás
Felügyelet nélküli tanulás
Félig felügyelt tanulás
Mélységi tanulás (Deep Learning)
Neurális hálózatok
Konvolúciós neurális hálózatok (CNN)
Rekurrens neurális hálózatok (RNN)
Természetes nyelv feldolgozás (NLP)
Szövegértés
Szövegfordítás
Beszédfelismerés
Robotika
Autonóm robotok
Humanoid robotok
Ipari robotok
Alkalmazások
Önvezető járművek
Számítógépes látás
Játék AI
Egészségügyi diagnosztika
Ügyfélszolgálati chatbotok
Technológiák
Algoritmusok
Döntési fák
Klaszterezési algoritmusok
Haddam algoritmusok
Adatbányászat
Big Data
Felhőszámítástechnika
Etikai és társadalmi kérdések
Adatvédelem
Bias és diszkrimináció
Munkapiaci hatások
Intelligens döntéshozatal
Fejlesztési eszközök
Programozási nyelvek
Python R
Java
Könyvtárak és keretrendszerek
TensorFlow
PyTorch
Scikit-learn
Platformok
Google Cloud AI
Microsoft Azure AI
IBM Watson
Jövőbeli trendek
Generatív modellek (pl. GAN)
Szuperintelligencia
Emberi és gépi együttműködés
AI és fenntarthatóság
Robot: Programozható gép, amely automatizált feladatokat végez.
Automatizálás: A folyamatok gépesítése vagy automatizálása emberi beavatkozás nélkül.
Mesterséges intelligencia (MI): Olyan rendszerek, amelyek képesek tanulni és döntéseket hozni.
Szenzorok: Olyan eszközök, amelyek információkat gyűjtenek a robot környezetéről.
Aktuátorok: Olyan mechanizmusok, amelyek fizikai mozgást hajtanak végre.
Robotika típusa
Ipari robotok: Gyártási folyamatok automatizálására használt robotok.
Szervorobotok: Rugalmas mozgású robotok, amelyek precíziós feladatokat látnak el.
Mobiles robotok: Olyan robotok, amelyek képesek mozogni a környezetükben.
Humanoid robotok: Emberi formával és viselkedéssel rendelkező robotok.
Robotikai rendszerek
Robotikai vezérlés: A robot mozgásainak és működésének irányítása.
Robot-szenzor integráció: A szenzorok és robotok közötti kapcsolatok kezelése.
Navigációs rendszerek: A robotok helymeghatározására és útvonaltervezésére szolgáló technológiák.
Főbb területek
Képalkotás és gépi látás: A robotok képessége a képek feldolgozására és értelmezésére.
Robotprogramozás: A robotok működésének programozása, gyakran speciális nyelveken (pl. ROS, Python).
Robotika etika: A robotok alkalmazásával kapcsolatos etikai kérdések és dilemmák.
Alkalmazások
Gyártás: Automatizált gyártócellák és összeszerelő robotok.
Egészségügy: Sebészeti robotok, rehabilitációs eszközök.
Kereskedelem: Kereskedelmi robotok, mint például automatikus bolt és szolgáltató robotok.
Bányászat és építés: Robotok nehéz terhek mozgatására és építkezések automatizálására.
Jövőbeli trendek
Önvezető járművek: Autók és drónok fejlesztése, amelyek képesek önállóan közlekedni.
Robotok és MI integrációja: A robotok intelligenciájának fejlesztése a gépi tanulás révén.
Vezeték nélküli kommunikáció: A robotok közötti hatékony adatátvitel fejlesztése.
Általános Mesterséges Intelligencia (AGI): Az intelligencia egy fajtája, amely képes bármilyen kognitív feladat elvégzésére, mint egy ember.
Specializált Mesterséges Intelligencia: Olyan rendszerek, amelyek egy adott feladatra vagy szűk területre specializálódtak (pl. gépi fordítás, arcfelismerés).
Technológiák
Gépi Tanulás (ML): Az adatokból való tanulás folyamata algoritmusok segítségével.
Mély Tanulás (DL): A gépi tanulás egyik ága, amely neurális hálózatokat használ.
Természetes Nyelv Feldolgozás (NLP): A számítógépek és az emberi nyelv közötti interakció tanulmányozása.
Kép- és Hangfelismerés: Olyan technológiák, amelyek képesek az emberi érzékszervek működését imitálni.
Alkalmazások
Robotika: Az AGI egy potenciális alkalmazási területe, ahol a gépek önállóan képesek végrehajtani feladatokat.
Személyi Asszisztensek: Olyan alkalmazások, mint Siri vagy Google Assistant, amelyek mesterséges intelligenciát használnak.
Autonóm Járművek: Olyan autók, amelyek képesek önállóan navigálni.
Etikai és Társadalmi Kérdések
Mesterséges Intelligencia Etika: Az MI fejlesztése és használata során felmerülő etikai kérdések.
Felelősség és Átláthatóság: Ki a felelős az AGI döntéseiért, és hogyan biztosítható a rendszerek átláthatósága?
Munkahelyek Hatása: Az AGI által okozott munkahelyi átalakulások és a munkanélküliség kérdése.
Kihívások
Technológiai Kihívások: Az AGI fejlesztésének technikai nehézségei, mint például az általánosítóképesség.
Biztonság: Az AGI rendszereinek biztonságos használata, beleértve a hackerek ellen védelmet.
Szabályozás: A mesterséges intelligencia szabályozásának szükségessége és a jogi keretek kidolgozása.
Neurális Hálózat: Olyan számítógépes rendszer, amely az emberi agy működését modellezi adatok feldolgozása és mintázatok felismerése céljából.
Neuron: A legkisebb egysége a neurális hálózatoknak, amely egy bemenetet (input) vesz, és egy kimenetet (output) generál.
Hálózati Topológia: A neuronok elrendezése és kapcsolatai a hálózaton belül.
Típusok
Szimpla Rétegű Hálózat (Single-layer Network): Olyan hálózat, amely csak egy kimeneti réteggel rendelkezik.
Többrétegű Percepton (MLP): Két vagy több rétegből álló neurális hálózat, amely képes összetett mintázatok feldolgozására.
Konvolúciós Neurális Hálózat (CNN): Kép- és videófeldolgozásra optimalizált hálózat.
Rekurzív Neurális Hálózat (RNN): Olyan hálózat, amely visszacsatolt kapcsolódásokat használ, segítve a sorozatok és időszakos adatok feldolgozását.
Tanulási Módszerek
Feldolgozó Tanulás (Supervised Learning): A hálózat tanítási folyamat, ahol az adatok címkéket kapnak.
Tévesztett Tanulás (Unsupervised Learning): Olyan tanulás, amelynek során a rendszer önállóan talál párhuzamokat az adatok között.
Megerősítő Tanulás (Reinforcement Learning): A tanulás egy olyan formája, amely során a rendszer visszajelzéseket kap a teljesítményéről, és ez alapján módosítja a viselkedését.
Speciális Kifejezések
Aktiválási Folyamat (Activation Function): A neuron kimenetét meghatározó matematikai függvény, pl. Sigmoid, ReLU, Tanh.
Hiperparaméterek: A neurális hálózatok beállításai, amelyek a tanulási folyamat előtt kerülnek meghatározásra (pl. tanulási ráta, rétegek száma).
Visszafelé Terjedő Hiba (Backpropagation): Az a folyamat, amely során a hálózat a hibákat a kimenettől a bemenetig terjeszti vissza a tanulás során.
Alkalmazások
Kép- és Hangfeldolgozás: Neurális hálózatok széles körben használatosak felnagyításban, szegmentálásban és azonosításban.
Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP): Szövegek és beszédfeldolgozás neurális hálózatok segítségével, mint például gépi fordítás és érzelem-elemzés.
Autonóm Járművek: Neurális hálózat alkalmazása a környezet érzékelésére és navigálásra.
Jövőbeli Irányok
Generatív Modellek: Mint például GAN-ok (Generative Adversarial Networks), amelyek képesek új, hasonló adatok előállítására a tanult minták alapján.
Transfer Learning: Egy meglévő modell alkalmazása új feladatokhoz, elősegítve a tanulási folyamat gyorsítását.
Nincsenek megjegyzések:
Megjegyzés küldése