Fedezd fel a mesterséges intelligencia világát!
Ebben a szótárban közérthetően elmagyarázzuk a legfontosabb AI-kifejezéseket a promptoktól a nagy nyelvi modellekig. Ha elakadsz egy szakkifejezésnél, itt megtalálod a válaszokat.
Az AI chatbot egy mesterséges intelligencia alapú virtuális asszisztens, amely képes értelmezni a felhasználók kérdéseit, tanul korábbi interakciókból, és személyre szabott, természetes válaszokat ad. Tovább
Az algoritmus egy pontos utasítássorozat, amelyet az AI követ egy adott feladat elvégzéséhez, például képek felismeréséhez, szövegek értelmezéséhez vagy döntések automatikus meghozatalához. Tovább
Az automatizálás során az AI-rendszerek önállóan végzik el az ismétlődő feladatokat emberi közreműködés nélkül, például ügyfélszolgálati kérdések megválaszolását vagy marketingkampányok futtatását. Tovább
Az AGI olyan mesterséges intelligencia, amely képes bármely emberi feladat elvégzésére, nem csak egy speciális területre korlátozódik – jelenleg még inkább csak tudományos elképzelésként létezik. Tovább
Az alapszintű modell egy hatalmas, sok adatból tanított AI-rendszer, amely képes különböző feladatokat ellátni további tanítás vagy finomhangolás után, mint például a ChatGPT. Tovább
A Big Data nagy mennyiségű, változatos és gyorsan érkező adatok összessége, amelyet az AI-rendszerek elemeznek, hogy mintázatokat találjanak és előrejelzéseket készítsenek. Tovább
Az algoritmikus torzítás akkor fordul elő, ha egy AI-rendszer igazságtalan vagy félrevezető eredményeket ad, például ha bizonyos embercsoportokat hátrányosan kezel, mivel elfogult adatokon tanították. Tovább
A chatbot egy egyszerű, előre programozott virtuális asszisztens, amely meghatározott szabályok alapján válaszol a gyakran feltett kérdésekre. Nem tanul, és nem képes értelmezni a felhasználói szándékot. Tovább
A Computer Vision (számítógépes látástechnológia) egy AI-terület, ahol a gépek képesek vizuális információkat (képeket vagy videókat) értelmezni, felismerni tárgyakat, embereket, vagy akár arcokat. Tovább
A corpus egy nagy szöveggyűjtemény, amelyből az AI-rendszerek, például a ChatGPT tanulnak, hogy képesek legyenek értelmezni és generálni az emberi nyelvet. Tovább
A deepfake egy mesterséges intelligencia által generált hamis kép vagy videó, amely valósághűen helyettesíti egy ember arcát vagy hangját egy másik személyével, például megtévesztő tartalom előállításához. Tovább
A diffúziós modell egy AI-technológia, amely zajból fokozatosan, lépésről-lépésre hoz létre részletes képeket, lehetővé téve például valósághű grafikai elemek vagy művészi illusztrációk készítését. Tovább
A diszkriminátor egy GAN-modell része, amelynek feladata megkülönböztetni az AI által létrehozott tartalmat az eredetitől, így segítve a generátor modell fejlődését a valósághűbb tartalom létrehozásában. Tovább
Az embedding egy AI-technika, amivel szavakat, mondatokat vagy képeket matematikai reprezentációvá alakítanak át, hogy a mesterséges intelligencia könnyebben értelmezhesse és feldolgozhassa azokat. Tovább
Az emergens viselkedés olyan váratlan képesség, amelyet a mesterséges intelligencia fejlesztői nem kifejezetten programoznak be, hanem magától jelenik meg az AI-rendszerek komplex tanulási folyamata során. Tovább
Az Expert System (szakértői rendszer) egy szabályalapú mesterséges intelligencia, amely emberi szakértők tudását tárolja, majd előre megadott szabályok szerint tanácsot ad vagy döntéseket hoz bizonyos szakterületeken. Tovább
A felügyelet nélküli tanulás egy gépi tanulási módszer, ahol a mesterséges intelligencia címkézetlen adatokat vizsgálva önállóan fedez fel mintázatokat, például ügyfélszegmensek azonosításakor. Tovább
A felügyelt tanulás egy gépi tanulási forma, amely során az AI címkézett adatokból tanul, és ezek alapján pontosan megjósolja a jövőbeni eseményeket vagy besorolásokat végez. Tovább
A generatív AI olyan AI-rendszereket jelent, amelyek képesek új, eredeti tartalmak – képek, szövegek, hangok – önálló előállítására, például szövegírás vagy grafikai tervezés során. Tovább
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben az algoritmusok nagy mennyiségű adatból tanulnak mintázatokat felismerni és azok alapján automatikusan előrejelzéseket vagy döntéseket hozni. Tovább
A GAN egy olyan AI-modell, amely két egymással versengő neurális hálózatból áll; az egyik tartalmat generál, a másik pedig értékeli, így egyre valósághűbb képek vagy videók születnek. Tovább
A GPU (grafikus processzor) egy speciális hardveregység, amely nagy számítási teljesítményével jelentősen felgyorsítja a mesterséges intelligencia modellek, különösen a mélytanulási algoritmusok futtatását és tanítását. Tovább
A hátborzongató völgy jelenség akkor lép fel, amikor egy mesterségesen létrehozott emberi arc vagy robot túl valósághűvé válik, ami zavaró, kellemetlen érzést vált ki a felhasználókban. Tovább
Az AI hallucináció akkor jelentkezik, amikor egy mesterséges intelligencia téves vagy nem létező információkat generál, valós tényként feltüntetve őket, például egy chatbot pontatlan válaszaiban. Tovább
A Human-In-The-Loop olyan AI-folyamat, amely során az ember aktívan részt vesz az AI döntéseinek felülvizsgálatában, pontosításában vagy megerősítésében, növelve ezzel a rendszer megbízhatóságát. Tovább
Az LLM egy nagy mennyiségű szövegen tanított mesterséges intelligencia-modell, amely képes megérteni, értelmezni és emberhez hasonló módon generálni szöveges tartalmakat, például cikkeket vagy leveleket. Tovább
A megerősítéses tanulás során a mesterséges intelligencia próba-szerencse alapon tanul, jutalmak és büntetések segítségével fejlesztve stratégiákat, például játékok vagy önvezető autók működtetéséhez. Tovább
A mélytanulás a gépi tanulás egyik fejlett típusa, amely többrétegű neurális hálózatok segítségével képes bonyolult mintázatokat felismerni, például arcfelismeréshez vagy hangalapú asszisztensek működtetéséhez. Tovább
A modell finomhangolás során egy előre betanított AI-modellt egy adott feladathoz igazítanak, kisebb mennyiségű speciális adaton tanítva tovább, így pontosabb eredményeket érhetünk el. Tovább
A multimodális modell olyan AI-rendszer, amely többféle típusú adatot (például képet, szöveget és hangot) egyszerre dolgoz fel, hogy átfogóbb és pontosabb válaszokat adhasson. Tovább
Az NLP lehetővé teszi, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek megértsék, értelmezzék és előállítsák az emberi nyelvet, például chatbotok vagy automatikus fordítók működtetéséhez. Tovább
A neurális hálózat egy emberi agy működését utánzó algoritmus, amely összekapcsolt egységekből áll, és képes tanulni komplex feladatokat, például képek felismerését vagy szövegek értelmezését. Tovább
A névleges entitás felismerő egy NLP-technológia, amely képes szövegekből automatikusan azonosítani és kiemelni fontos információkat, például neveket, dátumokat vagy helyeket. Tovább
Az önfelügyelt tanulásnál az AI-rendszer előzetes emberi címkézés nélkül tanul nagy adatmennyiségből, önállóan felfedezve azok rejtett mintázatait. Tovább
A paraméterek olyan belső változók az AI-modellekben, amelyeket a tanítás során finomhangol a rendszer, hogy pontosabb előrejelzéseket vagy válaszokat adhasson a feladatok során. Tovább
A percepció az AI azon képessége, hogy érzékelje és értelmezze a környezetből érkező információkat, például képek, videók vagy hangok elemzésével. Tovább
A prompt olyan instrukció vagy kérés, amelyet a felhasználó ad az AI-rendszernek, hogy az pontosan tudja, milyen választ vagy tartalmat generáljon, például egy ChatGPT-beszélgetésben. Tovább
A Prompt Engineering az a módszer és technika, amely során optimalizált utasításokat (promptokat) készítenek, hogy az AI-rendszerekből a legpontosabb, leghasználhatóbb válaszokat és tartalmakat hozzák ki. Tovább
A RAG egy AI-technológia, amely külső adatbázisokból információkat keres vissza, majd azok alapján generál pontosabb és tényalapúbb válaszokat, például kérdések megválaszolásánál. Tovább
A szuperintelligencia olyan hipotetikus mesterséges intelligencia, amely képességeiben messze felülmúlja az emberi intelligenciát, például problémák megoldásában, kreativitásban vagy döntéshozatalban. Tovább
A Transformer egy fejlett neurális hálózat-típus, amely lehetővé teszi, hogy az AI-rendszerek hatékonyan értelmezzék a nyelvet, és generáljanak természetes szövegeket, például a ChatGPT működésében. Tovább
A token a természetes nyelvfeldolgozásban a szöveg alapegysége, amely lehet szó vagy szótag, és amire az AI lebontja a mondatokat, hogy könnyebben értelmezze és feldolgozza őket. Tovább
A tudásmenedzsment a szervezet által birtokolt információk és tapasztalatok hatékony összegyűjtését, kezelését és megosztását jelenti, amiben a mesterséges intelligencia eszközei támogatást nyújtanak. Tovább
A Turing-teszt során az AI-rendszerek intelligenciáját úgy mérik, hogy egy emberi bíró eldönti, hogy beszélgetőpartnere gép-e vagy ember – a cél a gépi intelligencia emberi szintjének elérése. Tovább
A utility függvény egy matematikai képlet, amelyet az AI-rendszerek használnak arra, hogy mérjék egy adott döntés vagy cselekedet hasznosságát, így kiválasztva az optimális megoldást. Tovább
A VAE egy mesterséges intelligencia modell, amely képes adatokból új, valósághű tartalmakat generálni – például képeket vagy hangokat –, miután megtanulta azok legfontosabb tulajdonságait. Tovább
2025 © AI Boost Hungary – Minden jog fenntartva! | Adatvédelmi tájékoztató | Süti szabályzat