Wstęp

W dobie cyfryzacji i rosnącego zainteresowania sztuczną inteligencją (AI), istnieje zwiększone zapotrzebowanie na dogłębne zrozumienie jej kluczowych koncepcji. Dla testerów i osób technicznych, którzy pragną rozszerzyć swoją wiedzę lub specjalizować się w aplikacjach AI, prezentujemy podstawowe i zaawansowane pojęcia.

 

Podstawowe pojęcia

Sztuczna Inteligencja (AI) - AI to szerokie pole nauki komputerowej, które zajmuje się tworzeniem maszyn zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji. Możemy wyróżnić dwa główne rodzaje AI: AI wąska (słaba), która jest zaprojektowana do wykonywania konkretnej czynności (np. analiza obrazu) i AI ogólna (silna), mająca zdolności przekraczające specjalizowane zadania i funkcjonująca bardziej jak ludzki umysł.

Uczenie Maszynowe (ML) - Jest to metoda przez którą algorytmy AI uczą się na podstawie danych. Uczenie maszynowe można podzielić na:

  • Uczenie nadzorowane, gdzie model uczy się na etykietowanych danych,
  • Uczenie nienadzorowane, które wykorzystuje nieetykietowane dane do identyfikacji wzorców,
  • Uczenie ze wzmocnieniem, gdzie model uczy się przez eksperymentowanie i otrzymuje nagrody za działania prowadzące do optymalnych wyników.

Głębokie Uczenie (DL) - Podzbiór uczenia maszynowego wykorzystujący głębokie sieci neuronowe do analizowania różnych poziomów abstrakcji danych. DL jest stosowane w rozpoznawaniu mowy, rekomendacji produktów i autonomicznych pojazdach.

Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) - Technika umożliwiająca maszynom rozumienie i reagowanie na tekst lub mowę w sposób naturalny dla człowieka. NLP znajduje zastosowanie w systemach typu chatbot, analizie sentymentu czy tłumaczeniu maszynowym.

Widzenie Komputerowe (CV) - Pole AI, które umożliwia maszynom interpretację i rozumienie wizualnego świata. CV wykorzystywane jest w bezzałogowych pojazdach, systemach monitorujących bezpieczeństwo oraz w rozpoznawaniu obiektów.
 

 

Zaawansowane pojęcia


Modele Językowe - Są to zaawansowane modele NLP, takie jak GPT czy BERT, które generują i rozumieją ludzki język na niezwykle zaawansowanym poziomie. Te modele są fundamentem nowoczesnych interfejsów dialogowych i systemów przetwarzania języka.

Transfer Learning - Metoda w uczeniu maszynowym, która polega na adaptacji modelu wyuczonego na jednym zadaniu do wykonywania innego, podobnego zadania. Jest to kluczowe w szybkim rozwijaniu efektywnych i skalowalnych rozwiązań AI.

Uczenie ze Wzmocnieniem - Technika, w której maszyny uczą się podejmować decyzje na podstawie systemu nagród. Stosowane jest w grach komputerowych, symulacjach oraz zaawansowanej robotyce.

Generative Adversarial Networks (GAN) - Unikalna struktura składająca się z dwóch sieci, rywalizujących ze sobą w generowaniu coraz to bardziej realistycznych danych, które nie można odróżnić od rzeczywistych. GAN-y mają zastosowania w tworzeniu realistycznych obrazów, dźwięków oraz wideo.

Podsumowanie

Zrozumienie i stosowanie tych kluczowych pojęć z dziedziny AI może przyczynić się do rozwoju kariery w branży IT i nie tylko. Każde z powyższych pojęć otwiera nowe możliwości dla twórców technologii, umożliwiając tworzenie innowacyjnych rozwiązań, które zmieniają sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Zachęcamy do pogłębiania wiedzy i eksploracji praktycznych zastosowań AI, aby na własnej skórze doświadczyć potęgi tej transformacyjnej technologii.