Umělá inteligence - Náš budoucí svět

Články

Amazon Alexa v Éře ChatGPT: Nové Možnosti a Funkce

Prozkoumejte, jak Amazon Alexa přináší inovace a nové funkce v éře ChatGPT. Od inteligentních konverzací po personalizaci – objevte budoucnost hlasových asistentů!

Číst více

AI a marketing: Revoluce v reklamní branži díky umělé inteligenci

Přečtěte si, jak umělá inteligence transformuje marketing a reklamu. Od personalizované reklamy po optimalizaci procesů – AI otevírá nové možnosti.

Číst více

Technologie

• Neuronové sítě: Základní blok většiny moderních AI systémů, inspirován lidským mozkem.
  • Konvoluční neuronové sítě (CNNs): Pro zpracování vizuálních dat.
  • Rekurentní neuronové sítě (RNNs): Pro sekvenční data.
  • GANs (Generative Adversarial Networks): Generování nových vzorů dat.
  • Hluboké učení (Deep Learning): Podmnožina strojového učení založená na neuronových sítích s mnoha vrstvami. Je obzvláště užitečná pro analýzu obrazů, zpracování přirozeného jazyka a další komplexní úkoly.
    • Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Jak stroje interpretují a reagují na lidský jazyk.
    • Transformátory: V oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP).
  • Attention mechanism: Klíčový prvek v transformátorových architekturách.
  • Self-organizing maps (SOM): Pro klasifikaci a snižování dimenzionality.
  • Siamese networks: Pro rozlišení či srovnání dvou vstupních dat.
  • Capsule networks: Nový koncept pro zlepšení schopnosti CNNs.
  • Neural architecture search (NAS): Automatizovaný proces vyhledávání optimální architektury.
• Strojové učení (Machine Learning, ML): Technika umožňující modelům se učit bez explicitního programování.
  • Posilované učení (Reinforcement Learning): Učení na základě zpětné vazby.
  • Zero-shot learning: Učení rozpoznávat objekty, na kterých nebyl model vyškolen.
  • One-shot learning: Učení modelu z omezeného množství příkladů.
  • Transférní učení (Transfer Learning): Přístup, kde je model upraven pro nový úkol.
  • AutoML (Automated Machine Learning): Automatizace složitých částí ML procesu.
  • Quantum machine learning: Využití principů kvantové mechaniky v ML.
• Optimalizace a vyhledávání: Techniky pro nalezení nejlepšího řešení.
  • Genetické algoritmy: Optimalizace inspirovaná přirozeným výběrem.
  • Evolutionary computation: Rodina algoritmů inspirovaná evoluční biologií.
  • Simulované žíhání (Simulated Annealing): Optimalizační technika inspirovaná metalurgií.
• Robotika a fyzické interakce:
  • Robotika: Kombinace AI a fyzických strojů.
  • Edge AI: Výpočetní operace AI na zařízeních blízko zdroje dat.
• Reprezentace a organizace znalostí:
  • Expertní systémy: Napodobení rozhodovacích schopností experta.
  • Semantické sítě: Grafická reprezentace znalostí.
  • Bayesovské sítě: Grafický model závislostí mezi proměnnými.
  • Knowledge graph: Strukturované grafické zobrazení znalostní databáze.
  • Fuzzy logika: Logika umožňující míru pravdy mezi "pravda" a "nepravda".
  • Hybridní modely: Kombinace více technik a přístupů k AI.
  • Neurosymbolické zpracování: Kombinace hlubokého učení a symbolického zpracování.
• Multi-agentní systémy: Systémy s více agenty pracujícími společně k dosažení cíle.
  • Swarm intelligence: Swarm Intelligence se inspiruje přírodou, konkrétně chováním skupin zvířat, jako jsou hejna ptáků nebo kolonie mravenců, k optimalizaci procesů a řešení problémů.
  • OCR (Optical Character Recognition): Převod obrazů textu na upravitelný text.