Генеративный искусственный интеллект (ГенИИ, GenAI) — это направление искусственного интеллекта, в рамках которого создаются алгоритмы и модели глубоких нейросетей, направленные на порождение качественно новых объектов: от связного текста и программного кода до реалистичных изображений, видео и аудио. В отличие от классических аналитических систем, генеративный искусственный интеллект не просто анализирует и классифицирует имеющиеся данные, а воссоздаёт…
Инференс в машинном обучении (от англ. inference — логический вывод, заключение) — это процесс применения уже обученной модели искусственного интеллекта к новым, ранее не известным ей «живым» данным для получения практического результата (предсказания, классификации, генерации текста или изображения). Если обучение нейросети можно сравнить с многолетней учебой студента и подготовкой к экзамену, то инференс — это…
В деловой коммуникации, юридических документах и технических заданиях точный выбор слов определяющим образом влияет на взаимопонимание сторон и юридическую чистоту сделок. В эпоху активного внедрения искусственного интеллекта руководители и топ-менеджеры все чаще сталкиваются с речевой дилеммой: агентский или агентный — как правильно сформулировать мысль, чтобы не выглядеть некомпетентно перед юристами или IT-подрядчиками? Разница между этими…
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) — комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их. Модель искусственного интеллекта (AI Model) — программа для электронных вычислительных машин (ее составная часть), предназначенная для выполнения интеллектуальных задач на уровне, сопоставимом с результатами интеллектуального труда…
Машинное обучение (Machine Learning) — процесс автоматического обучения и совершенствования поведения системы искусственного интеллекта на основе обработки массива обучающих данных без явного программирования. Машинное обучение классифицируется на два больших раздела: Классическое машинное обучение (Classic Machine Learning, Classic ML), основанное на «неглубоких» алгоритмах и методах математической статистики. Глубокое обучение (Deep Learning), основанное на архитектурах и технологии…
Исходные данные (Raw Data) — информация, описывающая событие, явление или их сущность, а также их совокупность, представленная в виде, пригодном для обработки с использованием искусственного интеллекта или с применением автоматизированного анализа. Набор данных (Dataset) — состав данных, которые структурированы или сгруппированы по определенным признакам и необходимы для разработки программ электронных вычислительных машин на основе искусственного…
Агент (ИИ-агент, AI Agent) Автономная программная система, которая ставит подзадачи, планирует последовательность действий, обращается к внешним инструментам (API, базам данных, другим моделям) и выполняет многошаговые процессы в рамках заданных правил и ограничений. Агентный ИИ (Agentic AI) Класс решений, в которых ИИ самостоятельно выполняет сложный процесс целиком: сверку счетов, мониторинг лимитов, подготовку материалов для переговоров. Адаптивная…
Вычислительная система (Computing System) — предназначенный для решения задач и обработки данных (в том числе вычислений) программно-аппаратный комплекс или несколько взаимосвязанных комплексов, образующих единую инфраструктуру. Архитектура вычислительной системы (Computing System Architecture) — конфигурация, состав и принципы взаимодействия (включая обмен данными) элементов вычислительной системы. Отказоустойчивость (Fault Tolerance) — способность технической системы сохранять работоспособность при отказе одной…
