Rječnik osnovnih AI pojmova

Rječnik osnovnih pojmova iz umjetne inteligencije (AI) – za početnike

ovu sliku generirala je AI

Rječnik osnovnih pojmova iz umjetne inteligencije (AI) – za početnike

Uvod

Umjetna inteligencija (AI) brzo postaje dio naše svakodnevice – bilo da se koristi u pametnim telefonima, tražilicama, društvenim mrežama, medicini, obrazovanju ili poduzetništvu. Ipak, mnogima je i dalje nepoznanica. Ako si početnik, bez tehničkog predznanja, ovaj rječnik je napisan upravo za tebe!

Jednostavnim jezikom objašnjavamo 20 osnovnih pojmova koje vrijedi razumjeti kako bi se lakše snašao/la u digitalnom svijetu i pratila moderna tehnološka zbivanja.

Bilo da si učenik, roditelj, poduzetnik ili znatiželjni građanin, rječnik osnovnih AI pojmova bit će od koristi. Krenimo zajedno u svijet umjetne inteligencije!

1. Umjetna inteligencija (Artificial Intelligence – AI) Sposobnost računala ili stroja da obavlja zadatke koji inače zahtijevaju ljudsku inteligenciju – poput učenja, zaključivanja ili donošenja odluka.

2. Algoritam (Algorithm) Skup preciznih pravila ili koraka koje računalo slijedi kako bi riješilo neki zadatak ili problem.

3. Strojno učenje (Machine Learning – ML) Vrsta AI-a u kojoj računalo „uči” iz podataka i poboljšava svoje rezultate bez dodatnog programiranja.

4. Duboko učenje (Deep Learning) Napredno strojno učenje koje koristi duboke neuronske mreže za složenu analizu podataka.

5. Neuronska mreža (Neural Network) Sustav algoritama koji oponaša način na koji ljudski mozak prepoznaje obrasce i donosi odluke.

6. Podaci (Data) Informacije kao što su brojevi, tekstovi, slike koje AI koristi za učenje i donošenje odluka.

7. Veliki podaci (Big Data) Ogromne količine podataka koje zahtijevaju posebne metode za pohranu, analizu i obradu.

8. Skup za učenje - podaci za trening (Training Data) Početni podaci koji se koriste za „treniranje” AI sustava kako bi naučio obavljati određeni zadatak.

9. Model (Model) Konačan rezultat procesa učenja – ono što je AI „naučio” i koristi za predviđanje i odlučivanje.

10. Testiranje (Testing) Provjera koliko dobro AI model radi na novim, prethodno neviđenim podacima.

11. Obrada prirodnog jezika (Natural Language Processing – NLP) Grana AI-a koja omogućuje računalima da razumiju, analiziraju i generiraju ljudski jezik.

12. Računalni vid (Computer Vision) Grana AI-a koja omogućuje strojevima da prepoznaju i interpretiraju slike i videozapise.

13. Veliki jezični model (Large Language Model – LLM) Vrsta naprednog AI modela koji razumije i generira tekst nalik ljudskom jeziku (npr. ChatGPT, Copilot, Gemini, Perplexity...).

14. Generativna umjetna inteligencija (Generative AI) AI sustavi koji mogu stvarati nov sadržaj – poput teksta, slika, zvuka ili glazbe.

15. Automatizacija (Automation) Uporaba AI-a za obavljanje zadataka bez ljudske intervencije čime se štedi vrijeme i smanjuju pogreške.

16. Pristranost (Bias) Iskrivljeni rezultati AI sustava. Mogu biti uzrokovani npr. neuravnoteženim ili pogrešnim podacima za učenje.

17. Etičnost umjetne inteligencije (Ethics in AI) Smjernice i vrijednosti koje osiguravaju da se AI koristi na pravedan, odgovoran i siguran način.

18. Odgovorna umjetna inteligencija (Responsible AI) Pristup razvoju AI-a koji poštuje ljudska prava, pravdu, sigurnost i transparentnost.

19. Prompt Pitanje ili naredba koju dajemo AI sustavu kako bismo dobili konkretan odgovor ili akciju.

20. Objašnjiva umjetna inteligencija (Explainable AI – XAI) Pristup koji omogućuje ljudima da razumiju kako i zašto je AI sustav donio određenu odluku.

ovaj rječnik generirala je AI

Ovaj rječnik može poslužiti kao prvi korak u razumijevanju umjetne inteligencije – tehnologije koja oblikuje sadašnjost i budućnost.

Znanje je moć, a kada razumijemo osnovne pojmove, lakše donosimo informirane odluke, koristimo tehnologiju odgovorno i prenosimo znanje drugima.