Slovník AI
Kľúčové pojmy z oblasti AI a podnikových technológií — praktické vysvetlenia bez žargónu.
135 termínov
A
A/B testovanie AI modelov
A/B testovanie AI modelov porovnáva viacero verzií modelu v produkcii, aby so štatistickou istotou určilo, ktorá prináša lepšie obchodné výsledky.
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
Adversariálne útoky zneužívajú zraniteľnosti v AI modeloch tým, že vytvárajú vstupy navrhnuté na spôsobenie chybnej klasifikácie alebo neočakávaného správania.
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 systémy vyžaduje starostlivé nakladanie s osobnými údajmi v celom životnom cykle strojového učenia, od trénovania po inferenciu.
Čítať ďalej →AI ako sluzba (AIaaS)
Cloudové AI služby umožňujúce organizáciám pristupovať k schopnostiam umelej inteligencie bez nutnosti budovať infraštruktúru od začiatku.
Čítať ďalej →AI Alignment
Výzva zabezpečiť, aby AI systémy sa správali v súlade s ľudskými hodnotami, zámermi a požiadavkami bezpečnosti.
Čítať ďalej →AI benchmarky
AI benchmarky sú štandardizované hodnotiace rámce, ktoré merajú a porovnávajú schopnosti AI modelov naprieč špecifickými úlohami a doménami.
Čítať ďalej →AI centrum excelencie
Dedikovaná organizačná jednotka, ktorá podporuje prijímanie AI poskytovaním odbornosti, štandardov, osvedčených postupov a zdieľaných zdrojov.
Čítať ďalej →AI generovanie obrazkov
Vytváranie originálnych obrázkov z textových opisov alebo iných vstupov pomocou AI modelov ako difúzne siete a GAN.
Čítať ďalej →AI generovanie videa
Používanie AI na vytváranie, úpravu a vylepšovanie videoobsahu z textových promptov, obrázkov alebo existujúcich záberov s minimálnou ručnou 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 spoločná práca vývojára s AI asistentom na písaní kódu, kde AI navrhuje dokončenia, generuje funkcie a pomáha pri debugovaní v reálnom čase.
Čítať ďalej →AI pipeline
AI pipeline je automatizovaná sekvencia krokov spracovania dát, trénovania modelov, vyhodnocovania a nasadenia, ktorá produkuje produkčne pripravené AI systémy.
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 bezpečné experimentovanie s AI modelmi, testovanie nových prístupov a validáciu riešení pred nasadením v produkcii.
Čítať ďalej →AI v HR a nabori
Aplikácie AI v ľudských zdrojoch, od preskúmania kandidátov po zapojenie zamestnancov, s ohľadom na zaujatosť a regulačné riziká.
Čítať ďalej →AI v logistike
Ako AI optimalizuje dodávateľské reťazce, plánovanie trás, predpovedanie dopytu a prevádzku skladov pre vyššiu efektivitu.
Čítať ďalej →AI v marketingu
Ako AI transformuje marketing prostredníctvom personalizácie, tvorby obsahu, cielenia na publikum a optimalizácie kampaní.
Čítať ďalej →AI v pravnom odvetvi
Ako AI transformuje právnu prácu prostredníctvom analýzy dokumentov, kontroly zmlúv, právneho výskumu a automatizácie zhody.
Čítať ďalej →AI v riadeni dodavatelskych retazcov
AI v Supply Chain optimalizuje prognózovanie dopytu, riadenie zásob, logistiku a vzťahy s dodávateľmi pomocou strojového učenia a analýzy dát v reálnom čase.
Čítať ďalej →AI v testovani softveru
Aplikácia AI na automatizáciu tvorby, vykonávania a údržby testov, zlepšenia pokrytia a skoršieho zachytenia defektov vo vývoji.
Čítať ďalej →AI v zakaznickom servise
Ako umelá inteligencia transformuje zákaznícku podporu prostredníctvom inteligentnej automatizácie, personalizácie a dostupnosti 24/7.
Čítať ďalej →AI v zdravotnictve
Ako AI posúva lekársku diagnostiku, výskum liekov, starostlivosť o pacientov a efektivitu zdravotníckeho systému pri navigovaní regulačnými požiadavkami.
Čítať ďalej →AI vo financiach
Ako AI transformuje finančné služby prostredníctvom detekcie podvodov, hodnotenia rizík, automatizácie obchodovania a regulačnej zhody.
Čítať ďalej →AI vo vyrobe
Ako AI optimalizuje výrobu prostredníctvom kontroly kvality, prediktívnej údržby, optimalizácie procesov a automatizácie inteligentnej továrne.
Čítať ďalej →Analyza sentimentu
AI technológia, ktorá automaticky detekuje a klasifikuje emocionálny tón a názory v textových dátach vo veľkom meradle.
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 →Anotácia dát (označovanie dát)
Anotácia dát je proces označovania surových dát zmysluplnými štítkami na vytvorenie trénovacích dátových sád pre modely strojového učenia s dohľadom.
Čítať ďalej →Audit AI
Systematické hodnotenie AI systémov z hľadiska bezpečnosti, regulačného súladu, kvality výsledkov a obchodných rizík.
Čítať ďalej →Automatizacia procesov pomocou AI
Využitie umelej inteligencie na automatizáciu zložitých obchodných procesov zahŕňajúcich úsudok, neštruktúrované dáta a dynamické rozhodovanie.
Čítať ďalej →Autonomni AI agenti
AI systémy, ktoré nezávisle plánujú, vykonávajú a prispôsobujú sekvencie akcií na dosiahnutie zložitých cieľov s minimálnym ľudským zásahom.
Čítať ďalej →C
CI/CD pre AI
CI/CD pre AI rozširuje postupy kontinuálnej integrácie a dodávky na strojové učenie, automatizujúc testovanie, validáciu a nasadenie modelov a dátových pipeline.
Čítať ďalej →Cloudové AI vs. on-premise AI
Porovnanie cloudového a on-premise modelu nasadenia AI z hľadiska nákladov, kontroly, bezpečnosti, škálovateľnosti 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 konverzačnými chatbotmi a autonómnymi AI agentmi schopnými nezávislej akcie.
Čítať ďalej →Chunking dokumentov
Proces rozdeľovania dokumentov na menšie, zmysluplné segmenty optimalizované pre AI vyhľadávanie a spracovanie v RAG systémoch.
Čítať ďalej →D
Datový drift
Dátový drift nastáva, keď sa štatistické vlastnosti produkčných dát odchyľujú od trénovacích dát, spôsobujúc degradáciu výkonu AI modelu v priebehu času.
Čítať ďalej →Destilácia znalostí
Trénovacia technika, kde menší model 'študent' sa učí napodobniť správanie väčšieho modelu 'učiteľ'.
Čítať ďalej →Detekcia deepfakov
Deepfaky sú AI-generované syntetické médiá presvedčivo napodobňujúce skutočných ľudí, predstavujúce závažné riziká pre podnikovú bezpečnosť a dôveru.
Čítať ďalej →Diferenciálne súkromie
Diferenciálne súkromie je matematický rámec umožňujúci AI systémom učiť sa z dátových sád pri poskytovaní formálnych záruk ochrany individuálnych dát.
Čítať ďalej →Digitálne dvojca
Virtuálna replika fyzického systému, procesu alebo aktíva, ktorá využíva dáta v reálnom čase 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 neočakávane vznikajú u veľkých AI modelov na určitých škálach, neprítomné v menších verziách rovnakej architektúry.
Čítať ďalej →Etika AI
Etika AI skúma morálne princípy a spoločenské dôsledky umelej inteligencie, vedúce organizácie k prospešnému a spravodlivému vývoju AI.
Čítať ďalej →F
Feature engineering
Feature engineering transformuje surové dáta na zmysluplné vstupné premenné, ktoré zlepšujú výkon AI modelu a prediktívnu presnosť.
Čítať ďalej →Federované ucenie
Distribuovaný trénovací prístup umožňujúci AI modelom učiť sa z decentralizovaných dát bez zdieľania surových dát 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 systémy schopné vytvárať nový obsah vrátane textu, obrázkov, kódu, zvuku a videa z naučených vzorov.
Čítať ďalej →Generovanie kódu pomocou AI
Používanie AI modelov na automatické písanie, dopĺňanie a transformáciu zdrojového kódu na základe inštrukcií 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
Špecializované procesory urýchľujúce trénovanie a inferenciu AI modelov prostredníctvom masívnych paralelných výpočtov.
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 výkon modelu pomocou metrík, testovacích dátových sád a doménovo špecifických kritérií na zabezpečenie 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 kombinujúca AI, RPA a viacero automatizačných technológií na automatizáciu čo najväčšieho počtu obchodných 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 existujúcou podnikovou IT infraštruktúrou, od ERP a CRM po databázy a komunikačné platformy.
Čítať ďalej →Inteligentné spracovanie dokumentov (IDP)
AI-poháňané systémy automaticky extrahujúce, klasifikujúce a spracúvajúce informácie z neštruktúrovaných dokumentov vo veľkom meradle.
Čítať ďalej →K
Karta modelu
Karta modelu je štandardizovaný dokumentačný rámec popisujúci schopnosti AI modelu, obmedzenia, zamýšľanú použiteľnosť 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 umožňujúce prirodzený jazykový dialóg medzi ľuďmi a strojmi naprieč textovými a hlasovými kanálmi.
Čítať ďalej →Kvantizácia modelu
Technika na zníženie veľkosti AI modelu a výpočtových požiadaviek použitím numerických reprezentácií 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 neurónových sietí umožňujúca modelom sústrediť sa na najrelevantnejšie časti vstupných dát pri produkovaní výstupov.
Čítať ďalej →Mixture of Experts (MoE)
Mixture of Experts je architektúra neurónovej siete, kde sa vstupné dáta smerujú len k podmnožine špecializovaných podsietí (expertov), čo umožňuje trénovať veľké modely efektívnejšie.
Čítať ďalej →MLOps
MLOps (Machine Learning Operations) je sada praktík, ktoré kombinujú strojové učenie s DevOps princípmi na zefektívnenie vývoja, nasadzovania a správy ML modelov v produkcii.
Čítať ďalej →Model zrelosti AI
Štruktúrovaný rámec pre hodnotenie pripravenosti organizácie, schopností a postupu v prijímaní umelej inteligencie.
Čítať ďalej →Monitorovanie modelov (Model Monitoring)
Monitorovanie modelov je priebežný proces sledovania výkonu a správania ML modelov v produkcii na detekovanie degradácie, data driftu a anomálií.
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
Multimodálne RAG rozširuje Retrieval-Augmented Generation o schopnosť pracovať s rôznymi typmi dát – textom, obrázkami, tabuľkami a grafmi – pre komplexnejšie informačné systémy.
Čítať ďalej →N
Nakup AI
Proces hodnotenia, výberu a nákupu AI riešení, vyžadujúci špecializované kritériá nad rámec tradičného IT nákupu.
Čítať ďalej →Nasadenie AI (AI Deployment)
Nasadenie AI je proces uvedenia natrénovaných AI modelov do produkčnej prevádzky, vrátane infraštruktúry, integrácie, monitorovania a kontinuálneho spravovania životného cyklu.
Čítať ďalej →Nasadzovanie modelov (Model Serving)
Model serving je proces sprístupnenia natrénovaných ML modelov pre reálne použitie prostredníctvom API alebo iných rozhraní, ktoré umožňujú reálny čas alebo dávkové 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 tradičné rozpoznávanie znakov s hlbokým učením na presnú extrakciu textu z obrázkov, skenov a dokumentov.
Čítať ďalej →Odporucacie systemy (Recommendation Systems)
Odporúčacie systémy sú AI algoritmy, ktoré personalizujú obsah, produkty alebo služby pre jednotlivých používateľov na základe ich preferencií, chovania a podobnosti s inými používateľmi.
Čítať ďalej →Open Source AI
Open source AI označuje modely, frameworky a nástroje umelej inteligencie, ktoré sú verejne dostupné so zdrojovým kódom, umožňujúc ich štúdium, modifikáciu a redistribúciu.
Čítať ďalej →Orchestrácia AI
Koordinácia viacerých AI modelov a agentov spolupracujúcich na zložitých úlohách — od prideľovania zdrojov po riadenie dátových tokov.
Čítať ďalej →Otrávenie dát
Útoky otrávením dát poškodzujú trénovacie dátové sady AI, aby manipulovali správaním modelu, zavádzajúc zaujatosti alebo backdoory pretrvávajúce po trénovaní.
Čítať ďalej →Otrávenie modelu (Model Poisoning)
Otrávenie modelu je typ adversariálneho útoku, pri ktorom útočník injektuje škodlivé trénovacie dáta alebo manipuluje s procesom tréningu s cieľom ovplyvniť správanie AI modelu.
Čítať ďalej →P
Pocítacové videnie
AI technológia umožňujúca strojom interpretovať a analyzovať vizuálne informácie z obrázkov, 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)
Prediktívna údržba používa AI a analýzu dát na predpovedanie, kedy je zariadenie alebo stroj pravdepodobne poruchový, čo umožňuje plánovať údržbu pred zlyhaním.
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
Technológie prevodu reči na text (STT) a textu na reč (TTS) umožňujú AI systémom rozumieť hovorenému jazyku a syntetizovať prirodzene znejúcu reč.
Čítať ďalej →Prompt Engineering
Prompt engineering je disciplína navrhovania a optimalizácie vstupných textov (promptov) pre jazykové modely s cieľom získať kvalitné, presné a užitočné 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 prvý komplexný právny rámec pre umelú inteligenciu na svete, stanovujúci pravidlá na základe úrovní 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 centralizované úložisko na spravovanie, verziovanie a sledovanie ML modelov počas celého ich životného cyklu – od vývoja až po produkciu.
Čítať ďalej →Reranking
Reranking je postup v RAG systémoch, kde sa počiatočne retrievované dokumenty preusporiadajú pomocou presnejšieho modelu na základe relevancie k dotazu.
Čítať ďalej →Retrieval (vyhladavanie informacii)
Retrieval v kontexte AI znamená schopnosť systému vyhľadať relevantné informácie z externých zdrojov alebo vektorovej databázy na základe sémantickej podobnosti dotazu.
Čítať ďalej →RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
RLHF je technika trénovania AI modelov, kde ľudskí hodnotitelia poskytujú feedback na výstupy modelu, ktorý sa používa na trénovanie reward modelu a následne na doladenie AI pomocou reinforcement learningu.
Čítať ďalej →ROI AI projektov
ROI (Return on Investment) AI projektov je meranie finančnej návratnosti investícií do umelej inteligencie vrátane priamych úspor, zvýšenia pridanej hodnoty a strategických benefitov.
Čítať ďalej →RPA vs. AI Automatizacia
RPA (Robotic Process Automation) a AI automatizácia sú doplnkové technológie: RPA automatizuje striktne definované procesy, zatiaľ čo AI zvládne neštruktúrované vstupy a premenlivosť.
Čítať ďalej →S
Scaling Laws
Scaling laws sú empirické vzťahy, ktoré popisujú, ako výkon AI modelov rastie so zvyšovaním parametrov, trénovacích dát a výpočtových zdrojov.
Čítať ďalej →Semanticke cachovanie (Semantic Caching)
Sémantické cachovanie ukladá odpovede na predchádzajúce dotazy a vracia ich pre sémanticky podobné, nie len identické, nasledujúce dotazy – čím znižuje latenciu a náklady na LLM.
Čítať ďalej →Semanticke vyhladavanie (Semantic Search)
Sémantické vyhľadávanie používa AI embeddingy na vyhľadávanie dokumentov podľa významovej podobnosti, nie len zhody kľúčových 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
Škálovanie AI systémov je disciplína navrhovania architektúry, ktorá umožňuje AI aplikáciám spoľahlivo fungovať pri rastúcich objemoch dát, používateľov a náročnosti úloh.
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 prirodzeného jazyka (NLP) je oblasť AI, ktorá sa zaoberá porozumením, analýzou a generovaním ľudských jazykov počítačovými systémami.
Čítať ďalej →Spravovanie znalosti (Knowledge Management) s AI
AI-powered knowledge management rozširuje tradičné systémy správy znalostí o sémantické vyhľadávanie, automatickú organizáciu obsahu a inteligentné odporúčanie relevantných informácií.
Čítať ďalej →Strategia AI pre organizacie
AI stratégia je štruktúrovaný plán, ktorý definuje ako organizácia bude využívať umelú inteligenciu na dosiahnutie biznis cieľov, vrátane prioritizácie iniciatív, spravovania zdrojov a riadenia rizík.
Čítať ďalej →Streaming odpovedí LLM
Streaming odpovedí LLM je technika, pri ktorej model posiela generovaný text postupne, token po tokene, namiesto čakania na dokončenie celej odpovede.
Čítať ďalej →Strojovy preklad (Machine Translation)
Strojový preklad (MT) je AI technológia, ktorá automaticky prevádza text z jedného prirodzeného jazyka do druhého s vysokou presnosťou a prirodzenosťou.
Čítať ďalej →Strukturovany vystup (Structured Output)
Štruktúrovaný výstup je schopnosť LLM generovať text v presne definovanom formáte (JSON, XML, tabuľka) namiesto voľného textu, čo umožňuje spoľahlivé automatizované spracovanie.
Čítať ďalej →Sumarizacia dokumentov (Document Summarization)
AI sumarizácia dokumentov automaticky extrahuje kľúčové informácie z dlhých textov a produkuje stručné zhrnutia zachovávajúce podstatný 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 komplexný výpočet všetkých nákladov spojených s AI systémom počas celého jeho životného cyklu – vývoj, prevádzka, údržba a vyradenie.
Čítať ďalej →Temperatura a Top-P sampleovacie parametre
Temperatúra a Top-P sú hyperparametre LLM ovplyvňujúce náhodnosť (kreativitu) generovaného textu. Temperatúra kontroluje rozloženie pravdepodobnosti, Top-P obmedzuje množinu uvažovaných tokenov.
Čítať ďalej →Testy zhody AI (AI Compliance Testing)
AI compliance testing je systematické overovanie, či AI systémy spĺňajú právne požiadavky, etické štandardy a interné politiky organizácie pred nasadením a priebežne 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 strojového učenia, kde sa znalosti získané pri riešení jedného problému prenášajú a adaptujú pre iný, súvisiaci problém.
Čítať ďalej →Transformer architektura
Transformer je architektúra neurónovej siete založená na mechanizme pozornosti (attention), ktorá je základom väčšiny moderných LLM a ďalších 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, keď sa organizácia stane nadmerne závislou od jedného AI dodávateľa, čo komplikuje alebo predražuje prechod na alternatívne riešenia.
Čítať ďalej →Verziovanie modelov (Model Versioning)
Verziovanie modelov je praktika systematického sledovania a spravovania rôznych verzií ML modelov, vrátane ich trénovacích dát, konfigurácie a výsledných váhových súborov.
Čítať ďalej →Vibe Coding
Tvorba softvéru opisom v prirodzenom jazyku — vývojár hovorí „čo", AI generuje „ako".
Čítať ďalej →Volanie funkcií
Schopnosť LLM umožňujúca modelom volať externé nástroje a API generovaním štruktúrovaných 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 schopnosť AI modelu riešiť úlohy, na ktoré nebol explicitne natrénovaný, len na základe popisu úlohy. Few-shot learning používa malé množstvo príkladov.
Čítať ďalej →Znalostný graf
Štruktúrovaná reprezentácia entít a ich vzťahov umožňujúca AI systémom uvažovať o prepojených informáciách.
Čítať ďalej →Zodpovedna AI (Responsible AI)
Zodpovedná AI je sada princípov a praktík, ktoré zabezpečujú, že AI systémy sú vyvíjané a nasadzované spôsobom, ktorý je etický, transparentný, spravodlivý a v súlade s ľudskými hodnotami.
Čítať ďalej →