Dicționarul
Inteligenței Artificiale

Descifrează limbajul mașinilor. Definiții simple, îngrijite, fără jargon tehnic inutil.

94 termeni

Agent

Un software de AI capabil să acționeze autonom pentru a atinge un obiectiv. Nu se limitează să îți răspundă (ca ChatGPT), ci poate 'face lucruri': trimite e-mailuri, rezervă zboruri sau navighează pe web pentru tine.

AGI (Artificial General Intelligence)

'Sfântul Graal' al AI. Este o AI ipotetică din viitor care egalează sau depășește inteligența umană în orice sarcină, nu doar într-una specifică.

AI Act

Prima lege completă din lume privind inteligența artificială, adoptată de Uniunea Europeană, care clasifică sistemele de AI în funcție de nivelul de risc.

Algoritm

'Rețeta'. Este o serie de instrucțiuni pas cu pas pe care computerul le urmează pentru a rezolva o problemă. În AI, algoritmul este metoda prin care mașina învață din date.

Aliniere (Alignment)

Procesul prin care ne asigurăm că obiectivele AI rămân aliniate cu valorile și intențiile umane, pentru a evita consecințe neintenționate sau dăunătoare.

Benchmark

Un test standardizat folosit pentru a măsura cât de 'inteligent' sau performant este un model de AI în comparație cu altele.

Bias

Prejudecăți prezente în datele de antrenament pe care modelul le absoarbe și le poate reproduce (de ex. stereotipuri de gen sau rasă).

Bias Algoritmic

Erori sistematice în rezultatele AI cauzate de prejudecăți prezente în datele de antrenament (de ex. stereotipuri de gen sau rasă).

Big Data

Seturi de date atât de mari și complexe încât software-ul tradițional nu le poate gestiona. Sunt 'hrana' cu care se hrănește AI ca să învețe.

Bot

Prescurtare de la robot. Un program automatizat care execută sarcini repetitive pe internet.

Canvas

O interfață care adaugă chatului un editor persistent pentru a colabora la texte sau cod fără copy-paste continuu.

Chain of Thought

O tehnică de prompting în care ceri AI-ului să 'gândească cu voce tare' sau să arate pașii logici înainte de a da răspunsul final.

Chatbot

Un program conceput să simuleze o conversație cu oamenii; poate fi simplu sau bazat pe LLM-uri avansate.

Computer Vision

Domeniul AI care învață computerele să 'vadă' și să înțeleagă imagini și clipuri video (de ex. recunoașterea facială).

Copilot

Un asistent AI care lucrează alături de tine (scriind cod, e-mailuri sau documente), lăsându-ți însă ție controlul final.

Cutie Neagră (Black Box)

Se referă la faptul că adesea nu știm de ce o AI a luat o anumită decizie. Raționamentul intern este opac chiar și pentru creatorii ei.

Data Mining

Procesul de a scormoni prin cantități mari de date pentru a descoperi tipare, tendințe și informații utile ascunse.

Dataset

Ansamblul ordonat de date (texte, imagini, numere) folosit pentru a instrui AI-ul.

Deep Learning

O tehnică avansată de Machine Learning inspirată din structura creierului uman (rețele neuronale profunde).

Deepfake

Videoclipuri, imagini sau materiale audio create de AI care par reale dar sunt false, folosite adesea pentru a imita persoane cunoscute.

Diffusion Model

Tehnologia din spatele generatoarelor de imagini precum Midjourney. Creează imagini pornind de la 'zgomot' și curățându-l până ia forma subiectului cerut.

Ecosistem AI

Ansamblul de hardware, software, date, cercetători și companii care permit AI-ului să existe și să se dezvolte.

Embeddings

Traducerea cuvintelor sau imaginilor în liste de numere (vectori) care permit computerului să înțeleagă apropierea semantică dintre concepte.

Epocă (Epoch)

Un ciclu complet de antrenament în care AI-ul a văzut întregul dataset o dată.

Etica AI

Ramura care studiază implicațiile morale ale AI-ului, precum confidențialitatea, bias-ul și impactul asupra locurilor de muncă.

Etichetare (Labeling)

Munca umană de a clasifica datele (de ex. 'acesta este o pisică') pentru a permite AI-ului să învețe.

Explainable AI (XAI)

O abordare pentru a construi AI care își poate explica deciziile într-un mod pe care oamenii îl pot înțelege.

Fals Pozitiv/Negativ

Erori de clasificare. Fals Pozitiv: semnalează o problemă care nu există. Fals Negativ: ignoră o problemă care există.

Feedback Loop

Ciclul în care AI-ul acționează, primește feedback despre rezultat și folosește acea informație pentru a se îmbunătăți.

Fereastră de Context (Context Window)

'Memoria de scurtă durată' a AI-ului în timpul unei conversații. Indică cât text poate reține și analiza AI-ul deodată.

Few-shot Learning

Capacitatea unui model de a învăța o sarcină nouă văzând doar câteva exemple.

Fine-tuning

Specializarea unui model generic printr-un antrenament suplimentar pe date specifice unui domeniu.

Foundation Model

Un model uriaș și generalist, antrenat pe cantități imense de date, pe baza căruia se construiesc aplicații specifice.

GAN (Generative Adversarial Network)

Două rețele neuronale care concurează între ele (una creează falsuri, cealaltă încearcă să le descopere) pentru a genera date foarte realiste.

GenAI (Generative AI)

AI-ul care creează conținut nou (text, audio, video, cod) în loc să se limiteze la a analiza conținutul existent.

GPT

Acronim pentru Generative Pre-trained Transformer. Desemnează un model generativ, pre-antrenat și bazat pe arhitectura Transformer.

GPU (Graphics Processing Unit)

Procesoare create inițial pentru grafică, dar esențiale pentru AI datorită capacității lor de calcul paralel.

Grounding

Procesul de a ancora răspunsurile AI-ului în date reale și verificabile, pentru a evita halucinațiile.

Halucinație (Hallucination)

Atunci când AI-ul afirmă cu siguranță lucruri complet inventate sau false.

Hardware AI

Cipuri specifice (NPU, TPU) proiectate exclusiv pentru a procesa calcule de inteligență artificială.

Hiperparametru

Parametrii pe care inginerii îi configurează înainte de antrenament pentru a decide cum trebuie să învețe modelul.

Hugging Face

O platformă esențială unde comunitatea partajează modele și dataseturi open source ('GitHub-ul AI-ului').

Human-in-the-loop

Un sistem în care AI-ul face treaba, dar un om verifică sau aprobă rezultatul final.

Inferență

Momentul în care AI-ul 'lucrează' pentru a răspunde la o întrebare folosind ceea ce a învățat în timpul antrenamentului.

Input

Tot ce i se oferă AI-ului: prompturi, imagini, fișiere sau date.

Instruction Tuning

Etapă de antrenament în care AI-ul este învățat să urmeze instrucțiuni specifice, dincolo de simpla predicție a textului.

Inteligență Artificială

O ramură a informaticii care se ocupă cu crearea de sisteme inteligente.

Inteligență Îngustă (ANI)

AI-ul de astăzi, super-competent la sarcini specifice, dar lipsit de conștiință sau de inteligență generală.

Interpretabilitate

Posibilitatea de a înțelege cauza logică din spatele unei decizii luate de un model de AI.

Latență

Timpul de așteptare dintre trimiterea cererii și începutul răspunsului AI-ului.

LLM (Large Language Model)

Modele de limbaj uriașe, antrenate pe fragmente vaste din internet — baza chatboturilor precum ChatGPT.

Loss Function

Valoarea matematică ce îi arată AI-ului cât de mult a greșit în timpul antrenamentului; obiectivul este să fie minimizată.

Machine Learning

Domeniul informaticii care învață computerele să învețe din date fără reguli fixe programate.

Machine Translation

Traducere automată avansată care folosește rețele neuronale pentru a înțelege contextul și nuanțele lingvistice.

Metadata

Informații suplimentare despre date (dată, loc, autor) care ajută AI-ul să organizeze cunoștințele.

Model

Fișierul software final care conține 'inteligența' dobândită după antrenament.

Multimodal

O AI capabilă să înțeleagă și să genereze simultan diferite tipuri de conținut: text, imagini, audio și video.

Natural Language Processing (NLP)

Ramura AI-ului care se ocupă cu a-i face pe calculatoare să înțeleagă limbajul uman.

NLG (Natural Language Generation)

Tehnologia care permite software-ului să scrie texte care par scrise de un om.

NPU

Neural Processing Unit, un procesor dedicat accelerării operațiunilor de AI pe dispozitive.

OCR

Tehnologie care citește textul din imagini sau documente scanate, făcându-l editabil.

One-shot Learning

Atunci când un model învață să facă ceva după ce vede un singur exemplu.

Open Source AI

Modele de AI al căror cod și structură sunt publice și pot fi folosite sau modificate liber.

Optimizare

Procesul de a face un model mai eficient, mai rapid sau mai ușor.

Overfitting

Atunci când AI-ul memorează datele în loc să învețe din ele și nu reușește să generalizeze la exemple noi.

Parametri

Variabilele interne ale modelului; numărul lor indică, aproximativ, complexitatea și capacitatea AI-ului.

Pre-training

Prima etapă masivă de antrenament pe date generice, înainte de specializare.

Predictive AI

AI folosită pentru a prezice evenimente viitoare pe baza datelor istorice (de ex. previziuni de vânzări).

Prompt

Textul sau comanda oferită AI-ului pentru a obține un răspuns.

Prompt Engineering

Abilitatea de a formula prompturi precise și eficiente pentru a ghida AI-ul spre cel mai bun rezultat.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

O tehnică ce îi permite AI-ului să consulte documente externe specifice înainte de a răspunde, îmbunătățind acuratețea.

Raționament (Reasoning)

Capacitatea modelelor avansate de a descompune probleme complexe în pași logici.

Reinforcement Learning

Metodă de învățare bazată pe recompense și penalizări, menită să ghideze AI-ul spre obiectiv.

Rețea Neuronală (Neural Network)

Un sistem software organizat pe straturi care imită vag funcționarea neuronilor din creierul uman.

RLHF

Reinforcement Learning from Human Feedback: antrenament bazat pe evaluări umane, menit să facă AI-ul mai util și mai sigur.

Robotică

Aplicarea inteligenței artificiale la mașini fizice din lumea reală.

Scalabilitate

Capacitatea unui sistem de AI de a gestiona sarcini de lucru tot mai mari fără să piardă din performanță.

Semantic Search

Căutare bazată pe sens și intenție, nu doar pe cuvinte-cheie exacte.

Sentiment Analysis

Folosirea AI-ului pentru a identifica tonul emoțional (pozitiv, negativ, neutru) dintr-un text.

Singularitate

Momentul ipotetic în care AI-ul va deveni capabil să se auto-îmbunătățească, depășind controlul uman.

Spațiu Latent (Latent Space)

O reprezentare matematică multidimensională în care AI-ul organizează conceptele în funcție de similaritatea lor.

Supervised Learning

Antrenament în care AI-ul învață din perechi de input-uri și răspunsuri corecte oferite de oameni.

Synthetic Data

Date generate artificial de algoritmi pentru a suplini lipsa datelor reale sau din motive de confidențialitate.

Temperature

Parametru care reglează creativitatea AI-ului: scăzut înseamnă precis și determinist, ridicat înseamnă creativ și variat.

Text-to-Image / Video

Modele care generează imagini sau videoclipuri pornind de la o descriere textuală.

Token

Unitatea fundamentală de text pentru AI; corespunde unor fragmente de cuvinte.

Training Data

Ansamblul de informații folosit pentru a antrena modelul.

Transformer

Arhitectura de rețea neuronală care a revoluționat AI-ul, permițând gestionarea eficientă a limbajului și a contextului.

Unsupervised Learning

Învățare în care AI-ul descoperă singur tipare în date, fără etichete sau îndrumare umană.

Validare

Etapă de testare din timpul antrenamentului, menită să verifice că AI-ul învață corect pe date noi.

Vector Database

Bază de date optimizată pentru a stoca vectori (reprezentări matematice ale conceptelor) și a face căutări semantice rapide.

Vision Transformer (ViT)

Aplicarea arhitecturii Transformer la analiza imaginilor.

Zero-shot Learning

Capacitatea AI-ului de a îndeplini o sarcină fără să fi văzut în prealabil exemple specifice pentru aceasta.

Zgomot (Noise)

Date inutile sau corupte care pot deruta AI-ul în timpul antrenamentului.

Continuă să explorezi

Ghiduri, cursuri și instrumente alese pentru tine, pornind de la această pagină.

Ghid

Google Search Console în Claude Code

Datele Search Console direct în terminal.

Curs

Deploy de la zero: de la cod la link

Deploy pe Vercel, fără tehnicisme: de la proiectul pe care îl ai pe GitHub la un link pe care îl poți trimite oricui — și apoi propriul domeniu deasupra.

5 lecții

Asset

Brief Clar

Foaia de adus la call

Ghid

De la brief confuz la UX/UI complet

Un brief confuz devine o aplicație funcțională.

Curs

Git și GitHub pentru vibe coder

Ai creat un proiect cu Claude Code sau Codex: aici înveți să-l pui pe GitHub, să te întorci înapoi dacă se strică, și să te lași ajutat de alții.

8 lecții

Asset

Skill-uri de Design

Skill-uri AI pentru designeri