57 pojmů

    Encyklopedie AI pojmů

    Komplexní slovník umělé inteligence – od základních konceptů po pokročilé technologie.

    A(8)

    🕵️

    AI Agent

    Koncepty

    Autonomní AI systém pracující ve smyčce: plánuj, exekuuj, reviduj, oprav.

    🧭

    AI Alignment

    Etika

    Výzkum zajišťující, aby AI systémy jednaly v souladu s lidskými hodnotami.

    💻

    AI Coding Assistant

    Praxe

    AI nástroj integrovaný do editoru, který pomáhá psát a opravovat kód.

    🐛

    AI Debugging

    Praxe

    Využití AI k nalezení a opravě chyb v kódu.

    ⚖️

    AI regulace

    Etika

    Právní rámce a pravidla pro vývoj a nasazení AI systémů.

    🔌

    API (Application Programming Interface)

    Technologie

    Rozhraní, přes které spolu aplikace komunikují a sdílejí data.

    🧠

    Artificial General Intelligence (AGI)

    Koncepty

    Hypotetická AI schopná řešit jakýkoli intelektuální úkol jako člověk.

    🎯

    Attention Mechanism

    Technologie

    Mechanismus umožňující modelu zaměřit se na relevantní části vstupu.

    B(2)

    📈

    Benchmark

    Praxe

    Standardizovaný test pro porovnávání výkonu AI modelů.

    ⚖️

    Bias (Předpojatost)

    Etika

    Systematická chyba v AI modelu způsobená nevyváženými trénovacími daty.

    C(4)

    🖥️

    Code Interpreter

    Praxe

    AI funkce umožňující spouštět kód a analyzovat data přímo v chatu.

    👁️

    Computer Vision

    Odvětví

    Odvětví AI zaměřené na porozumění vizuálním datům – obrázkům a videu.

    🔗

    Chain-of-thought (CoT)

    Praxe

    Prompt technika, kdy AI model vysvětluje svůj myšlenkový postup krok za krokem.

    🤖

    Chatbot

    Praxe

    Konverzační AI rozhraní umožňující dialogovou interakci s uživatelem.

    D(6)

    📊

    Datová vizualizace

    Praxe

    Grafické zobrazení dat pro snadnější pochopení trendů a vzorců.

    🔬

    Deep Learning

    Technologie

    Podmnožina strojového učení využívající vícevrstvé neuronové sítě.

    🔬

    Deep Research

    Praxe

    Hloubkový AI průzkum s iterativním prohledáváním a citacemi.

    🎭

    Deepfake

    Etika

    AI-generovaný falešný obraz, video nebo hlas napodobující skutečnou osobu.

    🌊

    Difúzní model (Diffusion Model)

    Technologie

    Generativní model, který vytváří obrázky postupným odstraňováním šumu.

    🧪

    Distilace modelu (Model Distillation)

    Technologie

    Komprese velkého AI modelu do menšího při zachování většiny schopností.

    E(2)

    📐

    Embedding

    Technologie

    Číselná reprezentace textu, obrázku nebo jiných dat ve vektorovém prostoru.

    🔎

    Explainability (Vysvětlitelnost)

    Etika

    Schopnost AI systému vysvětlit, proč dospěl ke svému rozhodnutí.

    F(3)

    🤝

    Fairness (Spravedlnost)

    Etika

    Princip zajišťující, že AI systémy zacházejí se všemi skupinami rovně.

    🔢

    Few-shot Learning

    Koncepty

    Technika, kdy AI model řeší úlohu na základě několika málo příkladů.

    🎛️

    Fine-tuning

    Technologie

    Doladění předtrénovaného AI modelu na specifická data nebo úlohu.

    G(3)

    ⚔️

    GAN (Generative Adversarial Network)

    Technologie

    Architektura dvou soupeřících sítí – generátoru a diskriminátoru.

    Generativní AI

    Koncepty

    AI systémy schopné vytvářet nový obsah – text, obrázky, hudbu, video.

    Grounding

    Technologie

    Technika ukotvení AI odpovědí ve faktických, ověřitelných zdrojích.

    H(1)

    🫧

    Halucinace

    Koncepty

    Jev, kdy AI model generuje přesvědčivě znějící, ale fakticky nepravdivé informace.

    I(1)

    Inference (Inferenční proces)

    Technologie

    Proces, při kterém natrénovaný model generuje výstupy na nových datech.

    K(2)

    📏

    Kontextové okno

    Technologie

    Maximální množství textu, které AI model dokáže zpracovat najednou.

    🔲

    Konvoluční neuronová síť (CNN)

    Technologie

    Typ neuronové sítě specializovaný na zpracování obrazových dat.

    L(1)

    📚

    LLM (Velký jazykový model)

    Technologie

    Rozsáhlý AI model trénovaný na obrovském množství textu pro porozumění a generování jazyka.

    M(2)

    🏗️

    Mixture of Experts (MoE)

    Technologie

    Architektura, kde se aktivuje jen část sítě pro každý vstup.

    🎭

    Multimodální AI

    Koncepty

    AI systém zpracovávající více typů dat — text, obrázky, audio, video.

    N(3)

    🕸️

    Neuronová síť

    Technologie

    Výpočetní model inspirovaný biologickými neurony v lidském mozku.

    💬

    NLP (Zpracování přirozeného jazyka)

    Odvětví

    Odvětví AI zaměřené na interakci mezi počítači a lidským jazykem.

    🧱

    No-code

    Praxe

    Přístup k tvorbě automatizací a aplikací bez psaní kódu.

    O(1)

    🔓

    Open Source AI

    Koncepty

    AI modely s otevřeným zdrojovým kódem a váhami dostupnými veřejnosti.

    P(3)

    🔮

    Prediktivní analýza

    Odvětví

    Využití AI k předpovídání budoucích trendů na základě historických dat.

    ✍️

    Prompt Engineering

    Praxe

    Umění a věda formulování vstupních dotazů pro maximální kvalitu AI odpovědí.

    💉

    Prompt Injection

    Etika

    Bezpečnostní útok, kdy uživatel manipuluje AI model skrytými instrukcemi.

    R(4)

    🔍

    RAG (Retrieval-Augmented Generation)

    Technologie

    Technika kombinující vyhledávání v datech s generováním textu pro přesnější odpovědi.

    🔧

    Refaktoring

    Praxe

    Úprava struktury kódu bez změny jeho chování za účelem lepší čitelnosti a údržby.

    🎮

    Reinforcement Learning (RL)

    Technologie

    Typ strojového učení, kde se agent učí interakcí s prostředím metodou pokus-omyl.

    👥

    RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

    Technologie

    Technika doladění AI modelu pomocí zpětné vazby od lidí.

    S(2)

    📊

    Strojové učení (Machine Learning)

    Koncepty

    Odvětví AI, kde se systémy učí z dat bez explicitního programování.

    🧬

    Syntetická data

    Technologie

    Uměle vygenerovaná data používaná k trénování AI modelů.

    T(4)

    🧩

    Tokenizace

    Technologie

    Proces rozdělení textu na menší jednotky (tokeny) pro zpracování AI modelem.

    🔀

    Transfer Learning

    Koncepty

    Přenos znalostí naučených na jedné úloze k řešení jiné.

    🔄

    Transformer

    Technologie

    Architektura neuronové sítě založená na mechanismu self-attention.

    🎯

    Trigger

    Praxe

    Událost, která spustí automatizovaný workflow.

    V(2)

    🗄️

    Vektorová databáze

    Technologie

    Databáze optimalizovaná pro ukládání a vyhledávání vektorových embeddingů.

    🎸

    Vibe Coding

    Praxe

    Tvorba aplikací pomocí přirozeného jazyka a AI agentů.

    W(2)

    🔗

    Webhook

    Technologie

    URL adresa, na kterou aplikace posílá data v reálném čase.

    ⚙️

    Workflow

    Praxe

    Automatizovaný sled kroků spouštěný na základě události (triggeru).

    Z(1)

    🎯

    Zero-shot Learning

    Koncepty

    Schopnost AI modelu řešit úlohy, na které nebyl specificky trénován.