Întrebare |
Răspuns |
Artificial Intelligence (AI) începe să înveți
|
|
A branch of computer science that deals with the creation of intelligent machines that can perform tasks that typically require human intelligence, such as learning, reasoning, problem-solving, and decision-making.
|
|
|
începe să înveți
|
|
A subset of AI that involves training machines to learn from data without being explicitly programmed. It uses algorithms and statistical models to analyze data and make predictions or decisions.
|
|
|
începe să înveți
|
|
A type of machine learning that uses neural networks to simulate the human brain's learning process. It allows machines to learn from large amounts of data and improve their accuracy over time.
|
|
|
Natural Language Processing (NLP) începe să înveți
|
|
A field of AI that deals with teaching machines to understand and interpret human language. It enables machines to perform tasks such as language translation, sentiment analysis, and text summarization.
|
|
|
începe să înveți
|
|
A field of AI that focuses on enabling machines to interpret and analyze visual data from the world around them. It allows machines to perform tasks such as object recognition, facial recognition, and image classification.
|
|
|
începe să înveți
|
|
A type of AI model that is inspired by the structure and function of the human brain. It consists of interconnected nodes that process information and learn from experience.
|
|
|
începe să înveți
|
|
A type of machine learning that involves training machines to learn from their own actions and the resulting feedback. It is commonly used in robotics and game development.
|
|
|
Generative Adversarial Networks (GANs) începe să înveți
|
|
A type of deep learning model that involves two neural networks working together to generate new data. It is commonly used in image and video synthesis.
|
|
|
începe să înveți
|
|
A field of AI that aims to develop transparent and interpretable AI systems. It enables humans to understand how an AI system arrived at its decisions or recommendations.
|
|
|
începe să înveți
|
|
A type of machine learning that involves transferring knowledge from one task to another. It allows machines to learn new tasks with less training data and time.
|
|
|
începe să înveți
|
|
Intelligent machines that can perform tasks without human intervention or control. Examples include self-driving cars and drones.
|
|
|
începe să înveți
|
|
A method of processing data at the edge of the network, closer to the devices and sensors that generate it. It enables faster and more efficient processing of data for AI applications.
|
|
|
începe să înveți
|
|
A network of interconnected devices that can communicate and exchange data with each other. It provides a vast source of data for AI applications.
|
|
|
începe să înveți
|
|
Artificially generated data that can be used to train machine learning models. It is useful when real data is scarce, expensive, or difficult to obtain.
|
|
|
începe să înveți
|
|
The use of AI and other advanced technologies to automate as many business processes as possible. It enables organizations to increase efficiency and reduce costs.
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
uporać się (z czymś), stawiać czoło (problemom)
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
uprzedzenie, stronniczość
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
rozumowanie, argumentacja
|
|
|
începe să înveți
|
|
przejrzysty, jawny, zrozumiały
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|
începe să înveți
|
|
|
|
|