Slovník AI
Kľúčové pojmy z oblasti AI a podnikových technológií — praktické vysvetlenia bez žargónu.
135 terms
A
A/B testovanie AI modelov
A/B testovanie AI modelov porovnava viacero verzii modelu v produkcii, aby so statistickou istotou urcilo, ktora prinasa lepsie obchodne vysledky.
Čítať ďalej →A2A (Agent-to-Agent Protocol)
Protokol na komunikáciu medzi AI agentmi od rôznych výrobcov — umožňujúci spoluprácu agentov Google, Microsoft, Salesforce.
Čítať ďalej →Adversarialné utoky na AI
Adversarialné utoky zneuzivaju zranitelnosti v AI modeloch tým, ze vytvarauju vstupy navrhnuté na sposobenie chybnej klasifikacie alebo neocakavaneho spravania.
Čítať ďalej →Agentická AI
AI systémy schopné autonómneho plánovania, rozhodovania a vykonávania viackrokových úloh bez neustáleho ľudského dohľadu.
Čítať ďalej →AI a GDPR
Zhoda s GDPR pre AI systemy vyzaduje starostlive nakladanie s osobnymi udajmi v celom zivotnom cykle strojoveho ucenia, od trenovania po inferenciu.
Čítať ďalej →AI ako sluzba (AIaaS)
Cloudove AI sluzby umoznujuce organizaciam pristupovat k schopnostiam umelej inteligencie bez nutnosti budovat infrastrukturu od zaciatku.
Čítať ďalej →AI Alignment
Vyzva zabezpecit, aby AI systemy sa spravali v sulade s ludskymi hodnotami, zamiermi a poziadavkami bezpecnosti.
Čítať ďalej →AI benchmarky
AI benchmarky su standardizované hodnotiace ramce, ktore meraju a porovnavaju schopnosti AI modelov naipriec specifickymi ulohamii a doménami.
Čítať ďalej →AI centrum excelencie
Dedicovana organizacna jednotka, ktora podporuje prijimanie AI poskytovanim odbornosti, standardov, osvedcenych postupov a zdielanych zdrojov.
Čítať ďalej →AI generovanie obrazkov
Vytváranie originálnych obrazkov z textovych opisov alebo iných vstupov pomocou AI modelov ako difúzne siete a GAN.
Čítať ďalej →AI generovanie videa
Pouzívanie AI na vytváranie, úpravu a vylepšovanie videoobsahu z textovych promptov, obrazkov alebo existujucich záberov s minimálnou rucnou produkciou.
Čítať ďalej →AI gramotnosť
Povinné od februára 2025 — schopnosť rozumieť a zodpovedne používať AI, vyžadovaná článkom 4 AI Act.
Čítať ďalej →AI Guardrails
Ochranné mechanizmy obmedzujúce správanie AI modelu — obsahové filtre, validácia výstupov, obmedzenie oprávnení a bezpečnostné kontroly.
Čítať ďalej →AI Pair Programming
AI pair programming je spolocna praca vyvojara s AI asistentom na pisani kodu, kde AI navrhuje dokoncenia, generuje funkcie a pomaha pri debugovani v realnom case.
Čítať ďalej →AI pipeline
AI pipeline je automatizovana sekvencia krokov spracovania dat, trenovania modelov, vyhodnocovania a nasadenia, ktora produkuje produkcne pripravene AI systemy.
Čítať ďalej →AI Red Teaming
Testovanie bezpečnosti AI systémov prostredníctvom simulovaných útokov — hľadanie zraniteľností, obchádzanie guardrails a metód manipulácie modelu.
Čítať ďalej →AI sandbox
Izolované prostredie pre bezpecne experimentovanie s AI modelmi, testovanie novych pristupov a validaciu rieseni pred nasadenim v produkcii.
Čítať ďalej →AI v HR a nabori
Aplikacie AI v ludskych zdrojoch, od preskumania kandidatov po zapojenie zamestnancov, s ohladom na zaujatost a regulacne riziká.
Čítať ďalej →AI v logistike
Ako AI optimalizuje dodavatelske retazce, planovanie tras, predpovedanie dopytu a prevadzku skladov pre vycssiu efektivitu.
Čítať ďalej →AI v marketingu
Ako AI transformuje marketing prostredníctvom personalizacie, tvorby obsahu, cielenia na publikum a optimalizacie kampani.
Čítať ďalej →AI v pravnom odvetvi
Ako AI transformuje pravnu pracu prostredníctvom analyzy dokumentov, kontroly zmlúv, pravneho vyskumu a automatizacie zhody.
Čítať ďalej →AI v riadeni dodavatelskych retazcov
AI v Supply Chain optimalizuje prognozovanie dopytu, riadenie zasob, logistiku a vzfahy s dodavatelmi pomocou strojoveho ucenia a analyzy dat v realnom case.
Čítať ďalej →AI v testovani softveru
Aplikacia AI na automatizaciu tvorby, vykonavania a udrzby testov, zlepsenia pokrytia a skorsiaho zachytenia defektov vo vyvoji.
Čítať ďalej →AI v zakaznickom servise
Ako umela inteligencia transformuje zakaznicku podporu prostredníctvom inteligentnej automatizacie, personalizacie a dostupnosti 24/7.
Čítať ďalej →AI v zdravotnictve
Ako AI posúva lekársku diagnostiku, vyskum liekov, starostlivost o pacientov a efektivitu zdravotníckeho systemu pri navigovaní regulacnymi poziadavkami.
Čítať ďalej →AI vo financiach
Ako AI transformuje financne sluzby prostrednictvom detekcie podvodov, hodnotenia rizik, automatizacie obchodovania a regulacnej zhody.
Čítať ďalej →AI vo vyrobe
Ako AI optimalizuje vyrobu prostredníctvom kontroly kvality, prediktivnej udrzby, optimalizacie procesov a automatizacie inteligentnej tovarnej.
Čítať ďalej →Analyza sentimentu
AI technologia, ktora automaticky detekuje a klasifikuje emocionalny ton a nazory v textovych datach vo velkom meritku.
Čítať ďalej →Anonymizácia dát pomocou AI
Automatické odstraňovanie alebo maskovanie osobných údajov (PII) v trénovacích sadách a dotazoch na AI modely, v súlade s GDPR.
Čítať ďalej →Anotacia dat (oznacovanie dat)
Anotacia dat je process oznacovani surowych dat zmysluplnymi stitkami na vytvorenie trenovacich datovych sád pre modely strojového ucenia s dohladom.
Čítať ďalej →Audit AI
Systematické hodnotenie AI systémov z hľadiska bezpečnosti, regulačného súladu, kvality výsledkov a obchodných rizík.
Čítať ďalej →Automatizacia procesov pomocou AI
Vyuzitie umelej inteligencie na automatizaciu zlozitych obchodnych procesov zahrnajucich usudok, neštrukturovane data a dynamické rozhodovanie.
Čítať ďalej →Autonomni AI agenti
AI systemy, ktore nezavisle planuju, vykonavaju a prispusobuju sekvencie akcii na dosiahnutie zlozitych cielov s minimalnym ludskym zasahom.
Čítať ďalej →C
CI/CD pre AI
CI/CD pre AI rozsiruje postupy kontinuálnej integrácie a dodavky na strojové ucenie, automatizujuc testovanie, validaciu a nasadenie modelov a datovych pipeline.
Čítať ďalej →Cloudové AI vs. on-premise AI
Porovnanie cloudoveho a on-premise modelu nasadenia AI z hladiska nakladov, kontroly, bezpecnosti, škálovatelnosti a zhody.
Čítať ďalej →Computer Use (AI)
Schopnosť AI modelov priamo ovládať počítač — klikať, písať, navigovať v rozhraniach ako človek.
Čítať ďalej →Chain of Thought
Technika promptovania, kde AI model „premýšľa nahlas" — uvažuje krok za krokom a zlepšuje presnosť pri zložitých otázkach.
Čítať ďalej →Chatbot vs. AI agent
Pochopenie základných rozdielov medzi jednoduchými konverzacnymi chatbotmi a autonomnymi AI agentmi schopnymi nezávislej akcie.
Čítať ďalej →Chunking dokumentov
Proces rozdelovania dokumentov na mensie, zmysluplné segmenty optimalizované pre AI vyhladavanie a spracovanie v RAG systemoch.
Čítať ďalej →D
Datový drift
Datový drift nastáva, ked sa štatistické vlastnosti produkčných dat odchyluju od trenovacích dat, sposobujuc degradáciu vykonu AI modelu v priebehu casu.
Čítať ďalej →Destilácia znalostí
Trenovacia technika, kde mensí model 'student' sa ucí napodonat správanie väcsieho modelu 'ucitel'.
Čítať ďalej →Detekcia deepfakov
Deepfaky su AI-generované syntetické médiá presvedcivo napodobujuce skutocných ludí, predstavujuce závazné riziká pre podnikovú bezpecnost a dôveru.
Čítať ďalej →Diferenciálne súkromie
Diferenciálne súkromie je matematický rámec umoznujuci AI systémom ucit sa z datových sád pri poskytovaní formálnych záruk ochrany individuálnych dat.
Čítať ďalej →Digitálne dvojca
Virtuálna replika fyzického systému, procesu alebo aktíva, ktora vyuziva data v reálnom case a AI pre simuláciu a optimalizáciu.
Čítať ďalej →Dôverné výpocty
Dôverné výpocty chránia AI data a modely pocas spracovania pomocou hardvérovo zalozených dôveryhodnych prostredí pre vykonávanie.
Čítať ďalej →E
Edge AI
Prevádzka AI modelov priamo na koncových zariadeniach — bez odosielania dát do cloudu, s minimálnou latenciou.
Čítať ďalej →Embedding (vektorová reprezentácia)
Reprezentácia textu, obrázkov alebo zvuku ako vektory čísel — základ sémantického vyhľadávania a RAG systémov.
Čítať ďalej →Emergentné schopnosti v AI
Schopnosti, ktoré neocakavane vznikaju u velkych AI modelov na urcitych skalách, neprítomné v mensich verziach rovnakej architektúry.
Čítať ďalej →Etika AI
Etika AI skúma morálne princípy a spolocenské dôsledky umelej inteligencie, vedúce organizácie k prospestnemu a spravodlivému vyvoju AI.
Čítať ďalej →F
Feature engineering
Feature engineering transformuje surové data na zmysluplné vstupné premenné, ktore zlepsuju vykon AI modelu a prediktívnu presnost.
Čítať ďalej →Federované ucenie
Distribuovaný trenovací pristup umoznujuci AI modelom ucit sa z decentralizovaných dat bez zdielainia surowych dat medzi stranami.
Čítať ďalej →Fine-tuning
Pretrénovanie AI modelu na špecializovaných dátach — prispôsobenie všeobecného základného modelu konkrétnej doméne alebo úlohe.
Čítať ďalej →G
Generativna AI
AI systemy schopne vytvarait novy obsah vratane textu, obrazkov, kodu, zvuku a videa z naucenwych vzorov.
Čítať ďalej →Generovanie kódu pomocou AI
Pouzívanie AI modelov na automatické písanie, doplnanie a transformáciu zdrojového kódu na základe inštrukcii v prirodzenom jazyku alebo kontextu.
Čítať ďalej →Governance AI
Organizačný rámec na riadenie AI v podniku — politiky, procesy, zodpovednosť a regulačný súlad.
Čítať ďalej →GPU a TPU pre AI
Specializované procesory urychljujuce trénovanie a inferenciu AI modelov prostredníctvom masívnych paralelnych výpoctov.
Čítať ďalej →Grounding AI
Technika ukotvenia odpovedí AI modelu vo faktických dátach — eliminácia halucinácií poskytnutím kontextu zo spoľahlivých zdrojov.
Čítať ďalej →H
Hodnotenie AI modelu
Hodnotenie AI modelu systematicky posudzuje vykon modelu pomocou metrík, testovacích datovych sád a doménovo specifickych kritérií na zabezpecenie pripravenosti pre produkciu.
Čítať ďalej →Human-in-the-Loop
Návrhový vzor, kde človek overuje a schvaľuje rozhodnutia AI — kontrola kvality a bezpečnosti.
Čítať ďalej →Hyperautomatizácia
Podniková stratégia kombinujuca AI, RPA a viacero automatizacnych technológií na automatizáciu co najvacsieho poctu obchodnych procesov.
Čítať ďalej →I
Inferencia AI
Proces generovania odpovedí natrénovaným AI modelom — produkčná fáza, kde model spracúva vstupy a vracia výsledky.
Čítať ďalej →Integrácia AI s IT systémami
Prepojenie AI schopností s existujucou podnikovou IT infrastruktúrou, od ERP a CRM po databázy a komunikacné platformy.
Čítať ďalej →Inteligentné spracovanie dokumentov (IDP)
AI-poháňané systémy automaticky extrahujuce, klasifikujuce a spracuvávajuce informácie z neštrukturovaných dokumentov vo velkom meritku.
Čítať ďalej →K
Karta modelu
Karta modelu je standardizovaný dokumentacný rámec popisujuci schopnosti AI modelu, obmedzenia, zamyslenú pouzitelnast a výsledky hodnotenia.
Čítať ďalej →Klasifikácia rizika AI Act
EU AI Act klasifikuje AI systémy do styroch úrovní rizika — neprijatelné, vysoké, obmedzené a minimálne — každá s konkrétnymi regulacnymi požiadavkami.
Čítať ďalej →Kontextové okno
Maximálne množstvo textu (tokenov), ktoré AI model dokáže spracovať v jednom dotaze — kľúčové obmedzenie výkonu LLM.
Čítať ďalej →Konverzacná AI
AI systémy umoznujuce prirodzený jazykový dialóg medzi ludmi a strojmi naipriec textovymi a hlasovymi kanálmi.
Čítať ďalej →Kvantizácia modelu
Technika na zníenie velkosti AI modelu a výpocetných požiadavkov pouzitím numerickych reprezentácii nižšej presnosti.
Čítať ďalej →M
MCP (Model Context Protocol)
Otvorený štandard na komunikáciu medzi AI modelmi a externými zdrojmi dát a nástrojmi — „USB-C pre umelú inteligenciu".
Čítať ďalej →Mechanizmus pozornosti
Technika neuronových sietí umoznujuca modelom sústredil sa na najrelevantnejšie casti vstupnych dat pri produkovaní výstupov.
Čítať ďalej →Mixture of Experts (MoE)
Mixture of Experts je architektura neuronovej siete, kde sa vstupne data smeruju len k podmnozine specializovanych podsieti (expertov), co umoznuje trenovat velke modely efektivnejsie.
Čítať ďalej →MLOps
MLOps (Machine Learning Operations) je sada praktik, ktore kombinuju strojove ucenie s DevOps principmi na zefektivnenie vyvoja, nasadzovania a spravy ML modelov v produkcii.
Čítať ďalej →Model zrelosti AI
Strukturovaný rámec pre hodnotenie pripravenosti organizácie, schopností a postupu v prijímaní umelej inteligencie.
Čítať ďalej →Monitorovanie modelov (Model Monitoring)
Monitorovanie modelov je priebezny proces sledovania vykonu a spravanie ML modelov v produkcii na detekovanie degradacie, data driftu a anomalii.
Čítať ďalej →Multiagentné systémy
Architektúra AI, kde desiatky špecializovaných agentov spolupracujú na úlohách — každý s unikátnymi kompetenciami a rolami.
Čítať ďalej →Multimodálna AI
AI modely spracúvajúce text, obrázky, zvuk a video súčasne — porozumenie kontextu z viacerých informačných zdrojov.
Čítať ďalej →Multimodalne RAG
Multimodalne RAG rozsiruje Retrieval-Augmented Generation o schopnost pracovat s roznymy typmi dat – textom, obrazkami, tabulkami a grafikmi – pre komplexnejsie informacne systemy.
Čítať ďalej →N
Nakup AI
Proces hodnotenia, vyberu a nakupu AI rieseni, vyzadujuci specializovane kriteria nad ramec tradicneho IT nakupu.
Čítať ďalej →Nasadenie AI (AI Deployment)
Nasadenie AI je proces uvedenia natrenovaných AI modelov do produkcne prevadzky, vratan infrastruktury, integracie, monitorovania a kontinualneho spravanie zivotnehocyklu.
Čítať ďalej →Nasadzovanie modelov (Model Serving)
Model serving je proces sprístupnenia natrenovanych ML modelov pre realne pouzitie prostredníctvom API alebo inych rozhrani, ktore umoznuju realny cas alebo davkove predikcie.
Čítať ďalej →NIS2 a umelá inteligencia
Smernica NIS2 v kontexte AI — požiadavky na kybernetickú bezpečnosť pre spoločnosti využívajúce AI systémy v kritickej infraštruktúre.
Čítať ďalej →O
OCR a AI
AI-powered OCR (Optical Character Recognition) kombinuje tradicne rozpoznavanie znakov s hlbokym ucenim na presnu extrakciu textu z obrazkov, skenov a dokumentov.
Čítať ďalej →Odporucacie systemy (Recommendation Systems)
Odporucacie systemy su AI algoritmy, ktore personalizuju obsah, produkty alebo sluzby pre jednotlivych pouzivatelov na zaklade ich preferencii, chovanie a podobnosti s inymi pouzivatelmi.
Čítať ďalej →Open Source AI
Open source AI oznacuje modely, frameworky a nastroje umelej inteligencie, ktore su verejne dostupne so zdrojovym kodom, umoznujuc ich studium, modifikaciu a redistribuciu.
Čítať ďalej →Orchestrácia AI
Koordinácia viacerých AI modelov a agentov spolupracujúcich na zložitých úlohách — od prideľovania zdrojov po riadenie dátových tokov.
Čítať ďalej →Otravenie dat
Utoky otravením dat poskodzu trenovacie datové sady AI, aby manipulovali spravanjem modelu, zavádzajuc zaujatosti alebo backdoory pretrvávajuce po trénovaní.
Čítať ďalej →Otravovanie modelu (Model Poisoning)
Otravovanie modelu je typ adversarialneho utoku, pri ktorom utocnik injektuje skodlive trenovacie data alebo manipuluje s procesom treningu s cielom ovplyvnit spravanie AI modelu.
Čítať ďalej →P
Pocítacové videnie
AI technológia umoznujuca strojom interpretovat a analyzovat vizualne informacie z obrazkov, videa a prostredia reálneho sveta.
Čítať ďalej →Pozorovateľnosť AI
Monitorovanie AI systémov v reálnom čase — sledovanie výkonu, nákladov, kvality odpovedí a anomálií v produkčnom nasadení.
Čítať ďalej →Prediktivna udrzba (Predictive Maintenance)
Prediktivna udrzba pouziva AI a analyzu dat na predpovedanie kedy zariadenie alebo stroj je pravdepodobne poruchovy, co umoznuje planovat udrzbu pred zlyhanim.
Čítať ďalej →Predsudky AI (AI Bias)
Systematické predsudky vo výstupoch AI modelu vyplývajúce z nerovnomerných trénovacích dát — riziko diskriminácie a nesúladu s reguláciou.
Čítať ďalej →Prevod reci na text a textu na rec
Technologie prevodu reci na text (STT) a textu na rec (TTS) umoznuju AI systemom rozumiet hovorenemu jazyku a syntetizovat prirodzene zniejucu rec.
Čítať ďalej →Prompt Engineering
Prompt engineering je disciplina navrhovania a optimalizacie vstupnych textov (promptov) pre jazykove modely s cielom ziskat kvalitatne, presne a uzitocne odpovede.
Čítať ďalej →Prompt Injection
Útok vkladajúci škodlivé inštrukcie do vstupných dát AI modelu — za účelom prevzatia kontroly nad jeho správaním.
Čítať ďalej →Pruvodca EU AI Act
EU AI Act je prvy komplexny pravny ramec pre umelou inteligenciu na svete, stanovujuci pravidla na zaklade urovni rizika.
Čítať ďalej →R
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Technika kombinujúca vyhľadávanie informácií s generovaním — AI odpovedá na základe aktuálnych dokumentov, nielen svojej „pamäte".
Čítať ďalej →Registre modelov (Model Registry)
Model registry je centralizovane ulozisko na spravanie, verziovanie a sledovanie ML modelov pocas celeho ich zivotnehocyklu – od vyvoja az po produkciu.
Čítať ďalej →Reranking
Reranking je postup v RAG systemoch, kde sa pociatocne retrieovane dokumenty preusporiadaju pomocou presnejsieho modelu na zaklade relevancie k dotazu.
Čítať ďalej →Retrieval (vyhladavanie informacii)
Retrieval v kontexte AI znamena schopnost systemu vyhladat relevantne informacie z externych zdrojov alebo vektorovej databazy na zaklade semanicke podobnosti dotazu.
Čítať ďalej →RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
RLHF je technika trenovania AI modelov, kde ludski hodnotitelia poskytuju feedback na vystupy modelu, ktory sa pouziva na trenovanie reward modelu a nasledne na doladenie AI pomocou reinforcement learningu.
Čítať ďalej →ROI AI projektov
ROI (Return on Investment) AI projektov je meranie financnej navratnosti investicii do umelej inteligencie vratan priamych usporou, zvysenia pridanej hodnoty a strategickych benefitov.
Čítať ďalej →RPA vs. AI Automatizacia
RPA (Robotic Process Automation) a AI automatizacia su doplnkove technologie: RPA automatizuje striktne definovane procesy, zatial co AI zvladne nestrukturovane vstupy a premenlivosf.
Čítať ďalej →S
Scaling Laws
Scaling laws su empiricke vztahy, ktore popisuju, ako vykon AI modelov rastie so zvysovanim parametrov, trenovacich dat a vypoctovych zdrojov.
Čítať ďalej →Semanticke cachovanie (Semantic Caching)
Semanticke cachovanie ulklada odpovede na predchadzajuce dotazy a vracia ich pre semanticky podobne, nie len identické, nasledujuce dotazy – cim znizuje lateniu a naklady na LLM.
Čítať ďalej →Semanticke vyhladavanie (Semantic Search)
Semanticke vyhladavanie pouziva AI embeddingy na vyhladavanie dokumentov podla vyznamovej podobnosti, nie len zhody klucovych slov.
Čítať ďalej →Shadow AI
Neoprávnené používanie AI nástrojov zamestnancami — bez vedomia alebo kontroly IT oddelenia, s rizikom úniku dát.
Čítať ďalej →Skalovanie AI systemov
Skalovanie AI systemov je disciplina navrhovania architektury, ktora umoznuje AI aplikaciam spolahlivo fungovat pri rastucich objemoch dat, pouzivatelov a narocnosti uloh.
Čítať ďalej →SLM (Small Language Models)
Kompaktné AI modely (1–7B parametrov) bežiace lokálne, rýchlo a lacno — ideálne pre špecializované úlohy bez nákladov na cloud.
Čítať ďalej →Spracovanie prirodzeneho jazyka (NLP)
Spracovanie prirodzeneho jazyka (NLP) je oblast AI, ktora sa zaobera porozumenim, analyzou a generovanim ludskych jazykov pocitacovymi systemami.
Čítať ďalej →Spravovanie znalosti (Knowledge Management) s AI
AI-powered knowledge management rozsiruje tradicicne systemy spravanie znalosti o semanticke vyhladavanie, automaticku organizaciu obsahu a inteligentne odporucanie relevantnych informacii.
Čítať ďalej →Strategia AI pre organizacie
AI strategia je strukturovany plan, ktory definuje ako organizacia bude vyuzivat umelú inteligenciu na dosiahnutie biznis cielov, vratan prioritizacie iniciativ, spravanie zdrojov a riadenia rizik.
Čítať ďalej →Streaming odpovedí LLM
Streaming odpovedí LLM je technika, pri ktorej model posiela generovany text postupne, token po tokene, namiesto cakaania na dokoncenie celej odpovede.
Čítať ďalej →Strojovy preklad (Machine Translation)
Strojovy preklad (MT) je AI technologia, ktora automaticky prevadza text z jedneho prirodzeneho jazyka do druheho s vysokokou presnostou a prirodzenostou.
Čítať ďalej →Strukturovany vystup (Structured Output)
Strukturovany vystup je schopnost LLM generovat text v presne definovanom formate (JSON, XML, tabulka) namiesto volneho textu, co umoznuje spolahlive automatizovane spracovanie.
Čítať ďalej →Sumarizacia dokumentov (Document Summarization)
AI sumarizacia dokumentov automaticky extrahuje klucovedve informacie z dlhych textov a produkuje strusne zhrnutia zachovavajuce podstatny obsah.
Čítať ďalej →Syntetické dáta
Umelo generované dátové sady zachovávajúce štatistické vlastnosti originálov — na trénovanie AI bez porušenia súkromia.
Čítať ďalej →T
TCO AI (Total Cost of Ownership)
TCO AI (Total Cost of Ownership) je komplexny vypocet vsetkych nakladov spojych s AI systemom pocas celeho jeho zivotnehocyklu – vyvoj, prevadzka, udrzba a vyradenie.
Čítať ďalej →Temperatura a Top-P sampleovacie parametre
Temperatura a Top-P su hyperparametre LLM ovplyvnujuce nahodnost (kreativitu) generovaneho textu. Temperatura kontroluje rozlozenie pravdepodobnosti, Top-P obmedzuje mnozinu uvazovanych tokenov.
Čítať ďalej →Testy zhody AI (AI Compliance Testing)
AI compliance testing je systematicke overovanie, ci AI systemy splnaju pravne poziadavky, etické standardy a interné politiky organizacie pred nasadenim a priebezne v produkcii.
Čítať ďalej →Tokenizácia AI
Proces prevodu textu na tokeny (fragmenty slov/znakov) zrozumiteľné AI modelu — priamo ovplyvňuje náklady a kvalitu.
Čítať ďalej →Transfer Learning
Transfer learning je technika strojoveho ucenia, kde sa znalosti ziskane pri riěseni jedneho problemu prenasaju a adaptuju pre iny, suvisiaci problem.
Čítať ďalej →Transformer architektura
Transformer je architektura neuronovej siete zalozena na mechanizme pozornosti (attention), ktora je zakladom vacsiny modernych LLM a dalsiych AI modelov.
Čítať ďalej →V
Vektorová databáza
Špecializovaná databáza ukladajúca dáta ako číselné vektory — umožňujúca sémantické vyhľadávanie „podobného" obsahu.
Čítať ďalej →Vendor lock-in v AI
Vendor lock-in v AI je stav, ked sa organizacia stane nadmerne zavislou na jednom AI dodavatelovi, co komplikuje alebo predrazuje prechod na alternativne riesenia.
Čítať ďalej →Verziovanie modelov (Model Versioning)
Verziovanie modelov je praktica systematickeho sledovania a spravania roznych verzii ML modelov, vratan ich trenovacich dat, konfiguracie a vyslednych vahovych suborov.
Čítať ďalej →Vibe Coding
Tvorba softvéru opisom v prirodzenom jazyku — vývojár hovorí „čo", AI generuje „ako".
Čítať ďalej →Volanie funkcií
Schopnost LLM umoznujuca modelom volat externé nástroje a API generovaním strukturovaných volaní funkcií.
Čítať ďalej →Vysvetliteľná AI (XAI)
Techniky umožňujúce pochopiť, prečo AI model urobil dané rozhodnutie — kľúčové pre dôveru, audit a súlad s AI Act.
Čítať ďalej →Z
Základný model (Foundation Model)
Veľký, predtrénovaný AI model slúžiaci ako základ — prispôsobený pomocou fine-tuningu pre špecifické aplikácie.
Čítať ďalej →Zero-Shot a Few-Shot Learning
Zero-shot learning je schopnost AI modelu riešit ulohy, na ktore nebol explicitne natrenovany, len na zaklade popisu ulohy. Few-shot learning pouziva male mnozstvo prikladov.
Čítať ďalej →Znalostný graf
Strukturovaná reprezentácia entít a ich vzfahov umoznujuca AI systémom uvazovat o prepojených informáciách.
Čítať ďalej →Zodpovedna AI (Responsible AI)
Zodpovedna AI je sada principov a praktik, ktore zabezpecuju, ze AI systemy su vyvijane a nasadzovane sposobom, ktory je eticky, transparentny, spraviedlivy a v sulade s ludskymi hodnotami.
Čítať ďalej →