Dobrodošli u uzbudljiv svet veštačke inteligencije! Ako ste novi u AI i želite da dobro razumete njegove osnovne koncepte, došli ste na pravo mesto. Ovaj sveobuhvatni vodič za početnike će vas provesti kroz osnovnu terminologiju, tehnike i tehnologije veštačke inteligencije, sve organizovane u jasnoj hijerarhiji kako bi učenje bilo lako i prijatno. Za pojedine termine ne postoje jasno definisani prevodi na naš jezik, pa ćemo zadržati i Engleski naziv. Bez daljeg odlaganja, hajde da zaronimo i istražimo fascinantan svet veštačke inteligencije.
Veštačka inteligencija – Artificial Intelligence (AI)
Veštačka inteligencija (AI) je polje koje omogućava kompjuterskim programima da samostalno uče, razmišljaju i preduzimaju akcije, odražavajući kognitivne sposobnosti ljudi. U suštini, AI se odnosi na sposobnost uređaja da oponaša ljudsku inteligenciju, omogućavajući mu da izvrši zadatke koji su tipično rezervisani za ljude. Kao početnik koji roni u svet veštačke inteligencije, neophodno je da se upoznate sa ključnom terminologijom koja pomaže da se definiše ovo fascinantno polje koje se veoma brzo razvija.
Mašinsko učenje – Machine Learning (ML)
Mašinsko učenje je podoblast veštačke inteligencije koja se fokusira na kreiranje algoritama koji omogućavaju računarima da uče iz podataka i da vremenom poboljšavaju svoje performanse. Umesto eksplicitnog programiranja, ML sistemi koriste pristupe zasnovane na podacima za predviđanje ili donošenje odluka.
Nadgledano učenje – Supervised learning (SL)
Potkategorija Mašinskog učenja
U nadgledanom učenju, algoritam se obučava sa označenim podacima, što znači da je svaki ulaz uparen sa željenim izlazom. Cilj je naučiti mapiranje od ulaza do izlaza kako bi algoritam mogao da predviđa nove, neunesene podatke.
Nenadgledano učenje – Unsupervised learning
Potkategorija Mašinskog učenja
Algoritmi Nenadgledanog učenja rade sa neoznačenim podacima, što znači da nema unapred definisanih izlaza. Cilj je pronaći obrasce ili koleraciju unutar podataka, kao što je grupisanje ili smanjenje dimenzionalnosti.
Učenje sa podrškom – Reinforcement Learning (RL)
Potkategorija Mašinskog učenja
Učenje sa podrškom je vrsta ML gde softverski agent uči da donosi odluke u interakciji sa svojim okruženjem. Agent prima povratnu informaciju u obliku nagrada ili kazni i prilagođava svoje akcije kako bi maksimizirao kumulativnu nagradu tokom vremena.
Duboko učenje – Deep Learning (DL)
Potkategorija Mašinskog učenja
Duboko učenje je podskup mašinskog učenja koji se fokusira na neuronske mreže sa mnogo slojeva. Ove duboke neuronske mreže mogu naučiti složene obrasce i prezentacije, što ih čini posebno moćnim za zadatke kao što su prepoznavanje slika i govora.
Neuronske mreže – Neural Networks
Potkategorija Dubokog učenja
Neuralna mreža je računarski model inspirisan strukturom ljudskog mozga. Sastoji se od međusobno povezanih čvorova (neurona) organizovanih u slojevima. Neuronske mreže mogu da uče iz podataka prilagođavanjem težine svojih veza, omogućavajući im da predviđaju i prepoznaju obrasce.
Jednosmerna Neuralna mreža – Feedforward Neural Network
Potkategorija Neuronske mreže
Jednosmerna neuronska mreža je tip neuronske mreže u kojoj informacije teku u jednom pravcu, od ulaznog sloja do izlaznog sloja, bez vraćanja u petlju.
Ponavljajuća neuronska mreža – Recurrent Neural Network (RNN)
Potkategorija Neuronske mreže
Ponavljajuća neuronska mreža je vrsta neuronske mreže koja uključuje veze između neurona unutar istog sloja, omogućavajući mreži da održi skriveno stanje tokom vremena. Ovo je posebno korisno za zadatke koji uključuju nizove podataka, kao što su vremenske serije ili obrada prirodnog jezika.
Konvoluciona neuronska mreža – Convolutional Neural Network (CNN)
Potkategorija Neuronske mreže
Konvoluciona neuronska mreža je tip modela dubokog učenja posebno dizajniran za obradu podataka sličnih mreži, kao što su slike. CNN koriste konvolucione slojeve da skeniraju ulaz za lokalne obrasce, što ih čini veoma efikasnim u zadacima kao što su prepoznavanje slika i detekcija objekata.
Generativna suparnička mreža – Generative Adversarial Network (GAN)
Potkategorija Neuronske mreže
Generativne suparničke mreže su tip modela dubokog učenja koji se sastoji od dve neuronske mreže, generatora i diskriminatora, koje konkuretno jedna naspram druge. Generator stvara lažne podatke, dok diskriminator uči da razlikuje prave i lažne podatke. Ovaj proces dovodi do toga da generator vremenom proizvodi sve realnije podatke.
Midjourney
Potkategorija Neuronske mreže
Midjourney je dizajnerski AI generator koji pretvara tekst u vizuelno upečatljive slike koristeći snagu Generativne suparničke mreže (GAN). Ovaj inovativni alat otvara nove mogućnosti u umetnosti, dizajnu i kreativnom izražavanju, omogućavajući korisnicima da generišu slike od nule na osnovu tekstualnih opisa.
Autoenkoder – Autoencoder
Potkategorija Dubokog učenja
Autoenkoder je vrsta neuronske mreže koja se koristi za zadatke učenja bez nadzora kao što su smanjenje dimenzionalnosti ili učenje karakteristika. Sastoji se od enkodera koji kompresuje ulazne podatke i dekodera koji rekonstruiše podatke iz kompresovane reprezentacije. Automatski enkoderi mogu naučiti efikasne prikaze podataka minimiziranjem razlike između originalnog ulaza i rekonstruisanog izlaza.
Prenos Učenja – Transfer Learning
Potkategorija Dubokog učenja
Prenos Učenja je tehnika mašinskog učenja gde je unapred obučeni model, obično neuronska mreža, fino podešen da reši drugačiji, ali srodan problem. Korišćenjem znanja stečenog iz početnog zadatka, prenosno učenje može uštedeti vreme i resurse u poređenju sa obukom modela od nule.
Obrada prirodnog jezika – Natural Language Processing (NLP)
Obrada prirodnog jezika je podoblast veštačke inteligencije koja se fokusira na interakciju između računara i ljudskog jezika. NLP omogućava AI sistemima da razumeju, tumače i generišu ljudski jezik na način koji je i značajan i koristan.
Razgovorna AI – Conversational AI
Potkategorija Obrade prirodnog jezika
Razgovorna veštačka inteligencija je podoblast AI koja se usmerava na stvaranje sistema koji mogu da se upuste u prirodan, ljudski sličan razgovor. Ova oblast kombinuje različite AI tehnologije, kao što su obrada prirodnog jezika, mašinsko učenje i duboko učenje, kako bi omogućila AI sistemima da razumiju, tumače i efikasno generišu ljudski jezik. Razgovorna AI pokreće aplikacije poput chatbotova, glasovnih asistenata i sistema za podršku korisnicima, omogućavajući besprekoran interakciju između ljudi i mašina.
Chatbotovi – Chatbots
Potkategorija Razgovorne AI
Chatbotovi su programi pokretani veštačkom inteligencijom dizajnirani da simuliraju ljudski sličan razgovor kroz tekstualne ili glasovne interakcije. Mogu se koristiti u različitim aplikacijama, kao što su služba za korisnike, virtuelni asistenti ili zabava. Chatbotovi obično koriste tehnike obrade prirodnog jezika (NLP) da bi razumeli korisnički unos, generisali odgovarajuće odgovore i održavali koherentan razgovor.
Glasovni asistenti – Voice Assistants
Potkategorija Razgovorne AI
Glasovni asistenti su sistemi pokretani veštačkom inteligencijom koji omogućavaju korisnicima da interaguju sa uređajima i aplikacijama koristeći glasovne komande. Ovi sistemi, poput Amazonovog Alexa, Appleovog Siri i Google Assistanta, oslanjaju se na obradu prirodnog jezika i tehnologije prepoznavanja govora.
Računarska vizija – Computer Vision
Računarska vizija je još jedna podoblast veštačke inteligencije koja se bavi omogućavanjem računarima da razumiju i tumače vizualne informacije iz sveta, kao što su slike i video zapisi. Ova oblast se fokusira na zadatke poput prepoznavanja slika, detekcije objekata i sinteze slika.
Prepoznavanje slika – Image Recognition
Potkategorija Računarske vizije
Prepoznavanje slika je tehnika računarske vizije koja uči mašine da identifikuju i klasifikuju objekte unutar digitalnih slika. Ovo se postiže kroz upotrebu algoritama mašinskog učenja, posebno metoda dubokog učenja kao što su konvolucione neuronske mreže (CNN).
Detekcija objekata – Object Detection
Potkategorija Računarske vizije
Detekcija objekata je zadatak računarske vizije koji podrazumeva lociranje i identifikovanje objekata unutar slika ili video zapisa. Ovo se obično postiže korišćenjem algoritama mašinskog učenja, kao što su konvolucione neuronske mreže (CNN), koje su obučene da prepoznaju specifične klase objekata.
AI Modeli i Algoritmi – AI Models and Algorithms
Modeli i algoritmi veštačke inteligencije predstavljaju osnovu različitih AI sistema, omogućavajući im da uče iz podataka i donose predikcije ili odluke. To uključuje tehnike mašinskog učenja, kao što su linearna regresija, odlučujuća stabla i neuronske mreže, kao i optimizacione algoritme poput gradijentnog spusta, koji s vremenom poboljšavaju performanse AI modela.
Algoritam – Algorithm
Potkategorija AI Modela i Algoritama
Algoritam je postupak rešavanja problema ili izvršavanja zadatka korak po korak. U kontekstu AI, algoritmi su metode koje računari koriste da bi učili iz podataka, pravili predikcije ili obavljali druge inteligentne zadatke.
Gradijentni Opadanje – Gradient Descent
Potkategorija AI Modela i Algoritama
Gradijentni opadanje je optimizacioni algoritam koji se koristi u mašinskom učenju za pronalaženje najbolje prilagođenih parametara modela iterativnim minimiziranjem date funkcije troška (ili gubitka). Radi tako što prilagođava parametre modela u pravcu najstrmijeg smanjenja funkcije troška.
Funkcija Aktivacije – Activation Function
Potkategorija AI Modela i Algoritama
Funkcija aktivacije je matematička funkcija koja se primenjuje na izlaz neurona u neuronskoj mreži. Ona uvodi nelinearnost u mrežu, omogućavajući joj da uči složene obrasce i reprezentacije. Česte funkcije aktivacije uključuju sigmoid, ReLU (rectified linear unit) i softmax.
Veliki jezički modeli – Large Language Model
Potkategorija AI Modela i Algoritama
Veliki jezički modeli su tip AI modela koji se treniraju na ogromnim količinama tekstualnih podataka da bi razumeli i generisali ljudski jezik. Ovi modeli, kao što je OpenAI-ov GPT-3, koriste tehnike dubokog učenja i intenzivnu obuku da bi uhvatili nijanse jezika i proizveli visoko koherentan i kontekstualno relevantan tekst. Veliki jezički modeli su pokazali izvanredne performanse u različitim NLP zadacima, uključujući prevod, rezime i odgovaranje na pitanja.
OpenAI
Potkategorija Velikih jazičkih modela
OpenAI je istraživačka organizacija fokusirana na razvoj opšte veštačke inteligencije (AGI) koja donosi koristi celokupnom čovečanstvu. Osnovana od strane Ilona Maska, Sema Altmana i drugih lidera u tehnologiji, OpenAI sprovodi napredna istraživanja u AI i deli svoje nalaze sa širom naučnom zajednicom. OpenAI je poznat i po kreiranju naprednih AI modela, kao što je GPT-4, koji su znatno doprineli polju obrade prirodnog jezika.
ChatGPT
Potkategorija Velikih jazičkih modela
ChatGPT je model jezika AI koji je razvio OpenAI na osnovu GPT arhitekture. Dizajniran je da generiše tekst sličan ljudskom i može se koristiti u različitim aplikacijama, kao što su chatbotovi, generisanje sadržaja i sistemi za odgovaranje na pitanja. Koristeći svoje moćne sposobnosti razumijevanja i generisanja prirodnog jezika, ChatGPT može da se uključi u koherentne i kontekstualno svesne razgovore sa korisnicima.
Prompt Inženjering – Prompt Engineering
Potkategorija Velikih jazičkih modela
Prompt Inženjering je proces stvaranja ulaznih upita ili promptova da bi se usmerilo ponašanje modela jezika AI, kao što su ChatGPT ili GPT-3. Formulisanjem promptova na specifične načine, korisnici mogu uticati na odgovore modela i dobiti precizniji, relevantniji ili kreativniji izlaz. Prompt Inženjering uključuje eksperimentisanje i iteraciju za fino podešavanje performansi AI za određeni zadatak ili slučaj upotrebe.
Razvoj AI i Tehnike – AI Development and Techniques
Razvoj AI uključuje upotrebu različitih tehnika i alata za stvaranje, obučavanje i primenu AI modela. Ovaj proces često uključuje prikupljanje podataka, predobradu i inženjering karakteristika, a zatim izbor modela, obuku i evaluaciju. Programeri neprestano poboljšavaju AI modele kako bi minimizirali greške i poboljšali performanse, uzimajući u obzir faktore kao što su preprilagođavanje, nedovoljna prilagodba, i balans između pristrasnosti i varijanse.
Nauka o podacima – Data Science
Potkategorija Razvoja AI i Tehnike
Nauka o podacima je interdisciplinarna oblast koja koristi naučne metode, procese, algoritme i sisteme za izvlačenje znanja i uvida iz strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Iako nije isključivo vezana za AI, nauka o podacima igra ključnu ulogu u razvoju AI i ML
modela pripremom i analizom podataka koji se koriste za obuku.
Veliki podaci – Big Data
Potkategorija Nauke o podacima
Veliki podaci se odnose na izuzetno velike skupove podataka koji su izazovni za obradu, analizu i skladištenje koristeći tradicionalne alate za upravljanje podacima. Veliki podaci često igraju ulogu u razvoju AI, jer modeli mašinskog učenja zahtevaju ogromne količine podataka da bi efikasno učili.
Obuka i Testiranje – Training and Testing
Potkategorija Razvoja AI i Tehnike
Obuka je proces učenja modela mašinskog učenja pomoću skupa podataka. Model uči prilagođavajući svoje parametre kako bi minimizirao grešku između svojih predviđanja i stvarnih rezultata. Testiranje je proces evaluacije performansi modela na odvojenom skupu podataka koji nije korišćen tokom obuke, pružajući procenu koliko će se model dobro ponašati na novim, neviđenim podacima.
Prekomerno podešavanje – Overfitting
Potkategorija Obuke i Testiranja
Prekomerno podešavanje se javlja kada se model previše specijalizuje za podatke za obuku i loše se ponaša na novim, neviđenim podacima. Ovo je često rezultat prekompleksnog modela koji je naučio šum u podacima, a ne osnovne obrasce.
Nedovoljno podešavanja – Underfitting
Potkategorija Obuke i Testiranja
Nedovoljno podešavanja se javlja kada je model prejednostavan da bi uhvatio osnovne obrasce u podacima, što rezultira lošim performansama na oba skupa podataka – za obuku i testiranje.
Inženjering karakteristika – Feature Engineering
Potkategorija Razvoja AI i Tehnike
Inženjering karakteristika je proces odabira, transformacije ili kreiranja ulaznih karakteristika (promenljivih) za modele mašinskog učenja. To podrazumeva razumijevanje domenskog znanja i izvlačenje smislenih informacija iz sirovih podataka kako bi model bolje učio.
Pristrasnost i Varijansa – Bias and Variance
Potkategorija Razvoja AI i Tehnike
Pristrasnost se odnosi na grešku koja je uvedena aproksimacijom stvarnog problema sa pojednostavljenim modelom. Velika pristrasnost znači da je model previše jednostavan i ne prilagođava se dobro podacima. Varijansa je greška uvedena osetljivošću modela na male fluktuacije u podacima za obuku. Velika varijansa znači da je model previše kompleksan i može doći do preprilagođavanja podataka za obuku.
Okruženje za obuku kroz pojačanje – Reinforcement Learning Environment
Potkategorija Razvoja AI i Tehnike
Okruženje za obuku kroz pojačanje je simulirano ili stvarno okruženje u kojem agent uči da donosi odluke interakcijom sa svojom okolinom. Okruženje daje povratne informacije agentu u obliku nagrada ili kazni, omogućavajući agentu da nauči koje su najbolje akcije koje treba preduzeti u različitim situacijama.
Stanje – State
Potkategorija Okruženja za obuku kroz pojačanje
Stanje u učenju kroz pojačanje predstavlja trenutnu situaciju ili konfiguraciju okruženja. Agent koristi informacije o stanju da bi odlučio koju akciju treba preduzeti.
Akcija – Action
Potkategorija Okruženja za obuku kroz pojačanje
Akcija u učenju kroz pojačanje je izbor koji agent pravi a koji utiče na okruženje. Cilj agenta je da nauči koje akcije rezultiraju najboljim ishodima na osnovu trenutnog stanja.
Nagrada – Reward
Potkategorija Okruženja za obuku kroz pojačanje
Nagrada u učenju kroz pojačanje je povratna informacija koju okruženje pruža kao odgovor na akcije agenta. Cilj agenta je da maksimizira kumulativnu nagradu tokom vremena učeći da bira najbolje akcije u različitim situacijama.
Primene i srodne oblasti – Applications and Related Fields
Mašinsko učenje i AI imaju širok spektar primena u različitim industrijama i domenima. Neki primeri uključuju zdravstvenu zaštitu, gde se ML koristi za dijagnostiku i planiranje tretmana; finansije, za ocenjivanje kreditnog rizika i detekciju prevare; marketing, za segmentaciju publike i preporuke proizvoda; transport, za optimizaciju saobraćaja i autonomna vozila; i proizvodnju, za praćenje procesa i kontrolu kvaliteta.
Robotika – Robotics
Potkategorija Primene i srodne oblasti
Robotika je oblast koja se bavi dizajnom, konstrukcijom, radom i upotrebom robota, koji su mašine sposobne za autonomno ili poluautonomno izvršavanje zadataka. Iako svi roboti ne koriste AI, napredak u AI doprineo je značajnim poboljšanjima u robotičkim sposobnostima, kao što su percepcija, donošenje odluka i kontrola.
I blog often and I genuinely thank you for your information. This great article has truly
peaked my interest. I will bookmark your blog and keep checking
for new information about once per week. I opted in for your RSS feed as well.
Hi colleagues, pleasant piece of writing and
nice urging commented at this place, I am actually enjoying by these.
Superb post however I was wanting to know if you could write a litte more
on this subject? I’d be very thankful if you could elaborate
a little bit further. Cheers!
What’s up, just wanted to mention, I liked this post. It was inspiring.
Keep on posting!
I do accept as true with all the concepts you’ve presented
on your post. They are very convincing and will definitely work.
Nonetheless, the posts are very short for newbies. Could you please extend them a
little from subsequent time? Thanks for the post.