Словник штучного інтелекту
Ключові поняття штучного інтелекту та технологій підприємства — практично, без жаргону.
135 термінів
А
Автоматизація процесів з AI
Автоматизація процесів з AI використовує штучний інтелект для прийняття та оптимізації складних бізнес-процесів, що вимагають аналізу та прийняття рішень.
Дізнайтеся більше →Автономні агенти
Агенти автономні — це системи AI, здатні до самостійного планування, прийняття рішень та виконання складних завдань з мінімальним наглядом.
Дізнайтеся більше →Агентова AI (Agentic AI)
Системи штучного інтелекту, здатні до автономного планування, прийняття рішень та виконання багатокрокових завдань без постійного нагляду людини.
Дізнайтеся більше →Аналіз настрою
Техніка NLP, що визначає емоційний тон тексту — позитивний, негативний чи нейтральний — є ключовою для моніторингу бренду та голосу клієнта.
Дізнайтеся більше →Анонімізація даних AI
Автоматичне видалення або маскування персональних даних (PII) у навчальних наборах та запитах до моделей AI, що відповідає вимогам GDPR.
Дізнайтеся більше →Анотація даних (Data Labeling)
Процес позначення тренувальних даних мітками, необхідний для тренування моделей наглядового навчання.
Дізнайтеся більше →Атаки адверсарні на AI
Метою маніпулювання даними введення системи AI є викликання неправильних прогнозів або обхід механізмів безпеки.
Дізнайтеся більше →Аудит AI
Систематична оцінка систем штучного інтелекту з точки зору безпеки, відповідності нормативним вимогам, якості результатів та бізнес-риску.
Дізнайтеся більше →Б
Безпека ланцюга поставок AI
Управління ризиками в ланцюзі поставок систем штучного інтелекту — від моделей, попередньо натренованих до бібліотек та даних для навчання.
Дізнайтеся більше →Бенчмарк штучного інтелекту
Стандартизовані набори тестів для порівняння продуктивності та можливостей моделей штучного інтелекту.
Дізнайтеся більше →В
Вайб-кодінг
Створення програмного забезпечення шляхом опису природною мовою — програміст говорить "що", AI генерує "як".
Дізнайтеся більше →Введення запиту
Атака, що полягає у встроюванні зловмисних інструкцій до вхідних даних моделі AI — з метою захоплення контролю над її поведінкою.
Дізнайтеся більше →Вдосконалення AI — дорожня карта
План розгортання штучного інтелекту (AI) - це план етапового впровадження штучного інтелекту в організації - від пілотного проекту до масштабування виробництва.
Дізнайтеся більше →Векторна база
Спеціалізована база даних, що зберігає дані у вигляді числових векторів — дозволяє семантичний пошук "подібних" змістів.
Дізнайтеся більше →Векторне вкладення (осадзання)
Представлення тексту, зображення або звуку як вектора чисел — основа семантичного пошуку та систем RAG.
Дізнайтеся більше →Версіонування моделей
Систематичне відстеження версій моделей AI разом з даними тренування, конфігурацією та метриками — фундамент репродуковності.
Дізнайтеся більше →Виклик функції
Механізм, який дозволяє моделям AI викликати зовнішні інструменти та API, перетворюючи їх з генераторів тексту на автономних агентів, здатних до дії.
Дізнайтеся більше →Використання комп'ютера (AI)
Здатність моделей AI до безпосереднього керування комп'ютером — клікання, написання, навігація по інтерфейсах, як людина.
Дізнайтеся більше →Вирівнювання ІІ (допасування ІІ)
Шлях узгодження штучного інтелекту - це дисципліна, що забезпечує роботу систем штучного інтелекту у відповідності з намірами, цінностями та цілями людей, які їх проєктують.
Дізнайтеся більше →Відкритий штучний інтелект
Відкритий штучний інтелект - це моделі та інструменти штучного інтелекту, які надаються з відкритим вихідним кодом, що дозволяє їх модифікувати та локально запускати.
Дізнайтеся більше →Відповідальна AI (Відповідальна штучний інтелект)
Підхід до проєктування та впровадження систем штучного інтелекту з урахуванням етики, прозорості, справедливості та соціальної відповідальності.
Дізнайтеся більше →Відсутній заздалегідь навчання та навчання з кількох прикладів
Здатність моделей AI виконувати нові завдання без прикладів (zero-shot) або з мінімальною кількістю прикладів (few-shot) у контексті запиту.
Дізнайтеся більше →Водяний знак AI (позначення вмісту AI)
Техніки вкладення невидимих міток у контент, згенерований за допомогою AI, для ідентифікації їх походження.
Дізнайтеся більше →Г
Генерування відео AI
Генерування відео AI полягає у створенні відеоматеріалів із текстових описів, зображень або існуючих кліпів за допомогою генеративних моделей.
Дізнайтеся більше →Генерування зображень AI
Генерування зображень AI полягає у створенні графіків, ілюстрацій та фотографій на основі текстових описів за допомогою генеративних моделей.
Дізнайтеся більше →Генерування коду з AI
Генерування коду за допомогою ІІ – це використання мовних моделей для автоматичного створення, доповнення та рефакторингу вихідного коду.
Дізнайтеся більше →Гіпераутоматизація
Стратегія, що поєднує AI, RPA, process mining та інші технології для максимальної автоматизації бізнес-процесів — від початку до кінця, без ізольованих систем.
Дізнайтеся більше →Граф знань
Граф знань - це структура даних, яка репрезентує знання у вигляді мережі пов'язаних сутностей та відносин, що дозволяє здійснювати висновування та обґрунтування.
Дізнайтеся більше →Д
Дані пошкодження (затруєння даних)
Атака, що полягає у навмисному маніпулюванні тренувальними даними з метою пониження якості або введення упередженості моделі AI.
Дізнайтеся більше →Дестиляція моделей (Knowledge Distillation)
Процес передачі знань від великої моделі AI ("вчителя") до меншої ("учня"), що зберігає більшу частину можливостей при значно нижчих витратах.
Дізнайтеся більше →Диференційна приватність
Математичний метод захисту приватності особистих даних у навчальних наборах та результатах моделей AI.
Дізнайтеся більше →Діпфейк та виявлення діпфейку
Технологія генерації реалістичних підроблених мультимедійних контентів з використанням AI та методи їх виявлення.
Дізнайтеся більше →Доопрацювання
Доопрацювання моделі AI на спеціалізованих даних — адаптація загального базового моделі до конкретної галузі чи завдання.
Дізнайтеся більше →Досягнення зрілості штучного інтелекту (AI Maturity)
Модель дозрілості AI визначає, на якому етапі впровадження штучного інтелекту перебуває організація — від експериментів до повної інтеграції.
Дізнайтеся більше →Доходність від штучного інтелекту (AI)
Повернення інвестицій у штучний інтелект вимірює співвідношення бізнесових вигод до витрат на впровадження та підтримку AI.
Дізнайтеся більше →Дрейф даних
Явище зміни розподілу вхідних даних у часі, що призводить до погіршення якості передбачення моделі AI.
Дізнайтеся більше →Е
Емерджентні можливості AI
Емерджентні здібності — це навички, які виникають у великих моделях AI несподівано — без явного тренування на конкретному завданні.
Дізнайтеся більше →Етика штучного інтелекту
Дисципліна, що вивчає моральні аспекти проєктування та застосування штучного інтелекту та його вплив на суспільство.
Дізнайтеся більше →З
Забезпечення виробника в штучному інтелекті
Vendor lock-in в AI - це залежність організації від одного постачальника технологій, що ускладнює перехід на альтернативні рішення.
Дізнайтеся більше →Закони масштабування
Правила масштабування описують передбачувану залежність між розміром моделі штучного інтелекту, кількістю даних, обчислювальним бюджетом та якістю результатів.
Дізнайтеся більше →Закріплення AI
Техніка закріплення відповідей моделі AI у фактичних даних — усунення галюцинацій шляхом надання контексту з довірених джерел.
Дізнайтеся більше →Закупівля рішень штучного інтелекту (AI Procurement)
Закупівля рішень AI — це процес відбору, оцінки та укладення контрактів з постачальниками штучного інтелекту, що враховує специфіку технології AI.
Дізнайтеся більше →І
ІІ у маркетингу
Застосування штучного інтелекту в маркетингу — персоналізація, автоматизація кампаній, аналіз настрою, генерація контенту та оптимізація бюджетів.
Дізнайтеся більше →Інженерія ознак
Процес створення та селекції вхідних змінних (ознак) моделі AI, ключовий для якості прогнозування.
Дізнайтеся більше →Інженерія промптів
Мистецтво і наука проєктування інструкцій для моделей AI, що максимізує якість, точність і належність згенерованих відповідей.
Дізнайтеся більше →Інтеграція AI з системами ІТ
Інтеграція AI з існуючими системами IT охоплює поєднання моделей та агентів AI з базами даних, ERP, CRM та іншими додатками підприємства.
Дізнайтеся більше →Інтелектуальна обробка документів (IDP)
Інтелектуальна обробка документів, що поєднує в собі OCR, NLP та машинне навчання для автоматичного видобування, класифікації та валідування даних з документів.
Дізнайтеся більше →Інференція AI
Процес генерації відповідей тренованим моделєм AI — етап виробництва, під час якого модель обробляє вхідні дані та повертає результат.
Дізнайтеся більше →Іштучний інтелект у тестуванні програмного забезпечення
AI у тестуванні використовує штучний інтелект для автоматичного генерації, виконання та аналізу тестів програмного забезпечення.
Дізнайтеся більше →К
Карта моделі AI (Model Card)
Стандартизований документ, що описує модель AI — її можливості, обмеження, дані навчання та призначене застосування.
Дізнайтеся більше →Квантитизація моделей
Техніка зменшення розміру моделей AI шляхом зменшення точності числових ваг, що дозволяє запускати великі моделі на слабшому обладнанні.
Дізнайтеся більше →Класифікація ризику AI Act
Система чотирьох рівнів ризику в регламенті AI Act, що визначає юридичні вимоги до систем штучного інтелекту.
Дізнайтеся більше →Комбінація експертів (MoE)
Архітектура AI, яка активує лише підмножину параметрів для кожного запиту, поєднуючи велику ємність моделі з ефективним використанням ресурсів.
Дізнайтеся більше →Комп'ютерне зору (візія комп'ютера)
Галузь штучного інтелекту, яка дозволяє машинам інтерпретувати та аналізувати зображення та відео — від розпізнавання об'єктів до автономної інспекції якості.
Дізнайтеся більше →Компетенції штучного інтелекту (AI Literacy)
Від лютого 2025 обов'язкова уміння розуміти та відповідально використовувати AI працівниками — вимога AI Act статті 4.
Дізнайтеся більше →Контекстне вікно
Максимальна кількість тексту (токенів), яку модель AI може обробити в одному запиті — ключове обмеження продуктивності LLM.
Дізнайтеся більше →Конфіденційне обчислення
Технологія апаратного захисту даних під час обробки, що забезпечує безпеку моделей AI та даних навіть перед оператором інфраструктури.
Дізнайтеся більше →Краєві штучний інтелект
Запуск моделей AI безпосередньо на кінцевих пристроях — без відправки даних до хмари, з мінімальною затримкою.
Дізнайтеся більше →Л
Ланцюг думок
Техніка промптування, у якій модель AI "думає вголос" — розмовляє крок за кроком, що збільшує точність відповідей на складні питання.
Дізнайтеся більше →Людина в циклі
Шаблон проєкту, у якому людина перевіряє та затверджує рішення, прийняті штучним інтелектом — контроль якості та безпеки.
Дізнайтеся більше →М
Маршрутизація LLM
Інтелектуальне керування запитами до відповідної мовної моделі на основі складності, вартості та необхідної якості відповіді.
Дізнайтеся більше →Масштабування AI в організації
Масштабування AI полягає у переході від окремих пілотів до систематичного використання штучного інтелекту у багатьох процесах та підрозділах.
Дізнайтеся більше →Машинний переклад AI
Машинний переклад AI використовує мовні моделі для автоматичного перекладу текстів між мовами з збереженням контексту та природності.
Дізнайтеся більше →Механізм уваги (Attention)
Техніка, що дозволяє нейронним мережам селективно зосереджуватися на найістотніших фрагментах вхідних даних під час обробки інформації.
Дізнайтеся більше →Модель базова (Foundation Model)
Велика, попередньо натренована модель AI, яка становить основу — налаштовується тонким налаштуванням для конкретних застосувань.
Дізнайтеся більше →Модель сервера
Процес впровадження та надання навчених моделей AI як сервісів продуктивного використання, що охоплює інфраструктуру, масштабування та моніторинг.
Дізнайтеся більше →Моніторинг моделей AI
Постійне спостереження за моделями AI у виробництві — виявлення погіршення якості, дрейфу даних та аномалій у реальному часі.
Дізнайтеся більше →Мультимодальний RAG
Мультимодальний RAG розширює архітектуру пошук-генерація про обробку зображень, таблиць, графіків та інших типів даних поряд з текстом.
Дізнайтеся більше →О
Організаційні обмеження AI
Механізми захисту, що обмежують поведінку моделей AI — фільтри вмісту, валідация результатів, ліміти повноважень та контроль безпеки.
Дізнайтеся більше →Оркестрація AI
Координування багатьох моделей та агентів AI, що працюють разом над складними завданнями — від розподілу ресурсів до керування потоком даних.
Дізнайтеся більше →Отруєння моделі
Атака, що полягає у ціловому забрудненні процесу навчання моделі AI з метою введення прихованих вразливостей.
Дізнайтеся більше →Оцінка моделей AI
Систематичний процес оцінки якості, надійності та корисності моделей AI до та після впровадження у промислову експлуатацію.
Дізнайтеся більше →П
Передавальне навчання
Техніка використання знань з одного завдання AI для прискорення навчання в іншому, що зменшує потребу великих наборів даних та обчислювальних ресурсів.
Дізнайтеся більше →Перерейтингування
Reranking — це етап повторного сортування результатів пошуку за допомогою спеціалізованої моделі AI, що покращує точність відповідей у pipeline RAG.
Дізнайтеся більше →Пісочниця штучного інтелекту (AI)
AI пісочниця — ізольоване середовище для безпечного тестування моделей та агентів AI без впливу на виробничі системи та реальні дані.
Дізнайтеся більше →Порядок штучного інтелекту (AI Governance)
Організаційна структура управління штучним інтелектом в компанії — політики, процеси, відповідальність та відповідність нормативним вимогам.
Дізнайтеся більше →Пошук (пошук інформації)
Пошук інформації - це процес пошуку відповідної інформації з великих масивів даних, що становить основу систем RAG та помічників AI.
Дізнайтеся більше →Прогнозове обслуговування
Використання AI та даних з датчиків IoT для прогнозування несправностей машин та планування обслуговування, перш ніж відбувається неплановий простій.
Дізнайтеся більше →Р
Реєстр моделей
Центральний репозиторій для версіонування, каталогізації та управління циклом життя моделей AI в організації.
Дізнайтеся більше →Резюме документів AI
Автоматичне підрахунок документів AI конденсує обширні тексти до ключової інформації, економлячи час аналізу.
Дізнайтеся більше →Роз'яснювана AI (XAI)
Техніки, що дозволяють зрозуміти, чому модель AI прийняла певне рішення — ключові для довіри, аудиту та відповідності AI Act.
Дізнайтеся більше →Розмовний ІІ
Системи штучного інтелекту, які ведуть природні розмови з людьми — від голосових асистентів до просунутих агентів обслуговування клієнтів у багатьох каналах.
Дізнайтеся більше →Розмову у текст та текст у розмову
Технології STT і TTS дозволяють конвертувати мовлення у текст і текст у мовлення, відкриваючи нові інтерфейси спілкування з системами AI.
Дізнайтеся більше →Розуміння штучного інтелекту (розуміння AI)
Розуміння AI — це здатність моделей до логічного висновку, планування багатокрокових рішень та розв'язання складних проблем крок за кроком.
Дізнайтеся більше →С
Семантичне кешування
Техніка кешування відповідей AI на основі значення запитів, а не точного збігання тексту, що знижує витрати та затримки.
Дізнайтеся більше →Семантичний пошук
Пошук семантичний використовує ембеддинги та моделі AI для знаходження інформації на основі значення, а не тільки співпадіння ключових слів.
Дізнайтеся більше →Синтетичні дані
Іскусно згенеровані набори даних, що зберігають статистичні властивості оригіналу — для тренування AI без порушення конфіденційності.
Дізнайтеся більше →Системи багатокористувателів
Архітектура AI, у якій десятки спеціалізованих агентів співпрацюють над завданнями — кожен із унікальними компетенціями та роллю.
Дізнайтеся більше →Системи рекомендацій
Алгоритми AI, що пропонують користувачам товари, контент чи послуги на основі їхніх поведінкових моделей, переваг та схожості з іншими користувачами.
Дізнайтеся більше →Спостережуваність AI
Моніторинг систем AI в режимі реального часу — відстеження продуктивності, витрат, якості відповідей та аномалій у виробничих розгортаннях.
Дізнайтеся більше →Стратегія AI для компанії
Стратегія AI — це план впровадження штучного інтелекту в організації, який поєднує бізнес-цілі з технологічними можливостями та ресурсами.
Дізнайтеся більше →Стримінг відповідей AI
Техніка передачі відповіді моделі AI токен за токеном у реальному часі, що виключає очікування на повну відповідь.
Дізнайтеся більше →Структурований вихід
Техніка примушення моделей AI генерувати відповіді у суворо визначеному форматі (JSON, XML), ключова для інтеграції з системами IT.
Дізнайтеся більше →Т
Температура і Top-P
Параметри, що контролюють випадковість і креативність відповідей моделей AI — від точних, детерміністичних до творчих і різноманітних.
Дізнайтеся більше →Тести сумісності AI
Систематична перевірка того, чи системи штучного інтелекту відповідають нормативним, етичним та технічним вимогам до впровадження у промислову експлуатацію.
Дізнайтеся більше →Тіньовий ІІ
Недозволене використання інструментів AI працівниками компанії — без відома та контролю департаменту ІТ, з ризиком витоку даних.
Дізнайтеся більше →Токенізація в AI
Процес заміни тексту на токени (фрагменти слів/символів) зрозумілі для моделі AI — безпосередньо впливає на вартість і якість.
Дізнайтеся більше →Трансформер
Архітектура нейронної мережі, заснована на механізмі уваги, яка становить основу сучасних мовних моделей та генеративної AI.
Дізнайтеся більше →У
Упередженість ШІ (AI Bias)
Систематичні упередження у результатах моделей AI, що випливають із нерівних тренувальних даних — ризик дискримінації та невідповідності нормативним вимогам.
Дізнайтеся більше →Управління знаннями з AI
Управління знаннями з AI використовує штучний інтелект для збору, організації та надання організаційних знань.
Дізнайтеся більше →Ц
Центр досконалості штучного інтелекту
AI Center of Excellence (CoE) - це команда в організації, яка відповідає за координацію, стандартизацію та масштабування ініціатив штучного інтелекту.
Дізнайтеся більше →Цифровий двійник (Digital Twin)
Віртуальна репліка фізичного об'єкта, процесу або системи, яку живлять даними в режимі реального часу та розширюють передбаченнями AI.
Дізнайтеся більше →Ч
Чанкинг (сегментація документів)
Chunking - це процес розподілу документів на менші фрагменти (чанки) оптимальні для обробки моделями AI та векторним пошуком.
Дізнайтеся більше →Чатбот проти агента AI
Порівняння простих чат-ботів (відповідей на питання) з автономними агентами штучного інтелекту (AI), здатними до планування, прийняття рішень та виконання дій.
Дізнайтеся більше →Ш
ШІ у хмарі vs локальний сервер
Вибір між хмарою та інфраструктурою on-premise для AI залежить від вимог безпеки, вартості, продуктивності та контролю над даними.
Дізнайтеся більше →Штучний інтелект у логістиці
Застосування штучного інтелекту в логістиці та ланцюгу поставок — оптимізація маршрутів, прогнозування попиту, автоматизація складів.
Дізнайтеся більше →Штучний інтелект у медицині
Застосування штучного інтелекту в охороні здоров'я — від діагностичної візуалізації та відкриття ліків до систем профілактики здоров'я та телемедицини.
Дізнайтеся більше →Штучний інтелект у обслузі клієнта
Застосування штучного інтелекту в автоматизації та підтримці обслуговування клієнта — від чат-ботів до повної автоматизації сервісних процесів.
Дізнайтеся більше →Штучний інтелект у праві
Застосування штучного інтелекту в юридичній сфері — аналіз документів, due diligence, пошук судових рішень та автоматизація роботи юридичних фірм.
Дізнайтеся більше →Штучний інтелект у промисловому виробництві
Застосування штучного інтелекту в промисловості — контроль якості, передбачувате підтримання руху, оптимізація процесів та планування виробництва.
Дізнайтеся більше →Штучний інтелект у фінансах
Застосування штучного інтелекту в фінансовому секторі — від виявлення мошенництва та оцінки ризику до автоматизації банківських процесів та аналізу ринку.
Дізнайтеся більше →Штучний інтелект у HR та рекрутингу
Застосування штучного інтелекту в керуванні людськими ресурсами — від скринінгу CV до аналізу залучення, з урахуванням регуляцій AI Act.
Дізнайтеся більше →Штучний інтелект як послуга (AIaaS)
Модель постачання штучного інтелекту як хмарного сервісу, що дозволяє організаціям користуватися AI без створення власної інфраструктури.
Дізнайтеся більше →Штучний інтелектовий конвеєр
Автоматизований ланцюг обробки даних та навчання моделі AI — від сирих даних до продукційних прогнозів.
Дізнайтеся більше →A
A/B тестування моделей AI
Метод порівняння двох або більше варіантів моделі AI на робочому потоці з метою вибору кращої версії.
Дізнайтеся більше →A2A (Протокол взаємодії агентів)
Протокол спілкування між агентами штучного інтелекту різних постачальників — дозволяє співпрацю агентів Google, Microsoft, Salesforce та інших.
Дізнайтеся більше →AI багатомодальне
Моделі AI, що одночасно обробляють текст, зображення, звук та відео — розуміючи контекст з багатьох джерел інформації.
Дізнайтеся більше →AI генеративна (Generative AI)
Системи штучного інтелекту, здатні створювати новий контент — текст, зображення, код, музику — на основі закономірностей, вивчених з тренувальних даних.
Дізнайтеся більше →AI парне програмування
AI парне програмування — це співпраця програміста з асистентом AI в реальному часі — AI пропонує код, пояснює рішення та допомагає відлагоджувати.
Дізнайтеся більше →AI та GDPR
Ви́клики та вимоги щодо сумісності систем штучного інтелекту з європейським регламентом про захист персональних даних.
Дізнайтеся більше →AI Червоне командування
Перевірка безпеки систем штучного інтелекту шляхом симуляції атак — виявлення вразливостей, обхідних шляхів та способів маніпулювання моделлю.
Дізнайтеся більше →AI Act — довідник
Комплексний посібник до європейського регламенту AI Act, який регулює застосування штучного інтелекту в Євросоюзі.
Дізнайтеся більше →M
MCP (Протокол контекстуальної моделі)
Відкритий стандарт спілкування між моделями штучного інтелекту та зовнішніми джерелами даних та інструментами — «USB-C для штучного інтелекту».
Дізнайтеся більше →MLOps
Збірка практик, які поєднують інженерію ML з DevOps для автоматизації та стандартизації циклу життя моделей AI у виробництві.
Дізнайтеся більше →N
NIS2 та штучний інтелект
Директива NIS2 у контексті AI — вимоги кібербезпеки для підприємств, що застосовують системи штучного інтелекту в критичній інфраструктурі.
Дізнайтеся більше →NLP (обробка природної мови)
Галузь штучного інтелекту, що дозволяє машинам розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову — фундамент для чат-ботів, перекладів та аналізу тексту.
Дізнайтеся більше →R
RAG (Пошук-підтримуване генерування)
Техніка, що поєднує пошук інформації з генерацією — модель AI відповідає на підставі актуальних документів, а не тільки своєї "пам'яті".
Дізнайтеся більше →RLHF (Посилення навчання з людської обратної зв'язності)
Метод навчання моделей AI з використанням людської оцінки відповідей, ключовий для безпеки та корисності сучасних асистентів AI.
Дізнайтеся більше →RPA проти штучного інтелекту
RPA автоматизує повторювані, регульовані завдання, тоді як AI впорствується із завданнями, що вимагають аналізу, прийняття рішень та розуміння контексту.
Дізнайтеся більше →