واژه نامه ضروری هوش مصنوعی برای بازاریابان (بیش از 90 اصطلاح)
به میتوانید سایت آموزشی خوش آمدید، درضمن اگر برای کسب و کار به جذب مشتری نیاز دارید پیشنهاد میکنیم روی سایت تبلیغات کلیک کنید تا بزرگترین سایت تبلیغات ایران بشوید.
واژه نامه ضروری هوش مصنوعی برای بازاریابان (بیش از 90 اصطلاح)
هوش مصنوعی چشم انداز کسب و کار را متحول کرده است، و در حالی که همه می توانند از آن بهره ببرند، همه افراد پیشینه فنی لازم برای درک دقیق نحوه کار و عملکرد آن را ندارند.
این قطعه یک واژه نامه هوش مصنوعی از تمام اصطلاحات و تعاریف ضروری است که برای درک کامل فناوری مورد استفاده شما باید بدانید.
فهرست مطالب
چرا هوش مصنوعی برای بازاریابان مهم است
هوش مصنوعی برای بازاریابان مهم است زیرا میتواند از بخشهای حیاتی فرآیند بازاریابی، مانند تحقیقات سئو، شخصیسازی کمپین، تجزیه و تحلیل دادهها و ایجاد محتوا پشتیبانی کند. به عنوان مثال، ابزاری مانند Campaign Assistant از ورودیهای متنی (که به آن درخواست نیز میگویند) برای کمک به بازاریابان کمک میکند تا بهطور یکپارچه و سریع برای صفحات فرود، ایمیلها و کمپینهای تبلیغاتی کپی ایجاد کنند.
و هنگامی که هوش مصنوعی به وظایف کلیدی بازاریابی کمک می کند، در زمان شما نیز صرفه جویی می کند که می توانید برای تمرکز بر بهینه سازی کمپین های خود مجدداً توزیع کنید.
واژهنامه هوش مصنوعی زیر را بخوانید تا درباره نحوه عملکرد ابزارهای هوش مصنوعی که استفاده میکنید بیشتر بدانید.
شرایط هوش مصنوعی که بازاریابان باید بدانند
A
- الگوریتم– الگوریتم فرمولی است که رابطه بین متغیرها را نشان می دهد. در یادگیری ماشینی، مدلها از الگوریتمهایی برای پیشبینی از دادههایی که تجزیه و تحلیل میکنند استفاده میکنند. شبکههای رسانههای اجتماعی الگوریتمهایی دارند که از رفتارهای قبلی در پلتفرم استفاده میکنند تا محتوایی را که پیشبینی میکند به احتمال زیاد از آن لذت میبرند به آنها نشان دهند.
- هوش مصنوعی – هوش مصنوعی حوزهای از علوم رایانه است که در آن ماشینها وظایفی را که در صورت انجام توسط انسان به هوش نیاز دارند، مانند یادگیری، دیدن، صحبت کردن، استدلال یا حل مسئله، تکمیل میکنند.
- هوش عمومی مصنوعی (AGI) – AGI دومین مرحله از سه مرحله هوش مصنوعی است که در آن سیستمها دارای هوش هستند که به آنها اجازه میدهد یاد بگیرند و با موقعیتهای جدید سازگار شوند، به طور انتزاعی فکر کنند و مشکلات را همتراز با هوش انسانی حل کنند. ما در حال حاضر در مرحله اول هوش مصنوعی هستیم و AGI عمدتاً تئوری است. هوش عمومی نیز نامیده می شود.
- تجزیه و تحلیل AI – تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی نوعی تجزیه و تحلیل است که از یادگیری ماشین برای پردازش مقادیر زیادی داده و شناسایی الگوها، روندها و روابط استفاده می کند. نیازی به ورودی انسانی ندارد و کسبوکارها میتوانند از نتایج برای تصمیمگیری مبتنی بر دادهها استفاده کنند و رقابتی باقی بمانند.
- دستیار هوش مصنوعی – یک دستیار هوش مصنوعی، معمولاً یک چت بات یا دستیار مجازی، از هوش مصنوعی برای درک و پاسخ به درخواستهای انسان استفاده میکند. میتواند جلسات را برنامهریزی کند، به سؤالات پاسخ دهد و کارهای تکراری را خودکار کند تا در زمان صرفهجویی کند و کارایی را بهبود بخشد.
- سوگیری AI – تعصب هوش مصنوعی این ایده است که سیستمهای یادگیری ماشینی میتوانند به دلیل دادههای آموزشی مغرضانه، سوگیری داشته باشند، که آنها را به تولید خروجیهایی سوق میدهد که باعث تداوم و تقویت ارتباط با هم میشوند.
- ربات چت هوش مصنوعی – چت ربات هوش مصنوعی برنامه ای است که از یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داشتن مکالمات شبیه انسان استفاده می کند. رباتهای چت هوش مصنوعی در وبسایتها، برنامهها یا سایتهای رسانههای اجتماعی برای مدیریت مکالمات مشتریان محبوب هستند.
- اخلاق هوش مصنوعی – اخلاق هوش مصنوعی به انسانهایی اشاره دارد که باید پیامدهای استفاده از هوش مصنوعی را در نظر بگیرند و اطمینان حاصل کنند که استفاده از آن بهگونهای که برای کاربران و هر کسی که ارتباط متقابل با آن بیخطر باشد. از آنجایی که هوش مصنوعی یک حوزه رو به رشد است، اخلاق هوش مصنوعی به طور مداوم در حال تکامل و تحقیق است.
- انسانسازی – انسانسازی زمانی است که انسانها کیفیتهایی را به سیستمهای هوش مصنوعی اختصاص میدهند زیرا چگونه تواناییهای انسانی را تکرار میکنند. این یکی از دلایلی است که مردم فکر می کنند هوش مصنوعی حساس است، اما کارشناسان و دانشمندان می گویند که هر فرضی در مورد ویژگی های انسانی به این دلیل است که مدل ها کاری را انجام می دهند که برای آن برنامه ریزی شده است. انزو پاسکواله سیلینگو، مهندس زیستی در مرکز تحقیقات E. Piaggio در دانشگاه پیزا در ایتالیا،
B
- Bard – Bard هوش مصنوعی مکالمه ای گوگل است که بر روی LaMDA (مدل زبانی برای برنامه های گفتگو) اجرا می شود. این شبیه به ChatGPT است اما عملکردی برای استخراج اطلاعات از اینترنت اضافه کرده است.
- شبکه بیزی – شبکه بیزی مدل احتمالی است که احتمال وقوع یک رویداد را تخمین می زند. هوش مصنوعی می تواند به ایجاد شبکه های بیزی کمک کند زیرا می تواند داده ها را با سرعت قابل توجهی ارزیابی کند.
- BERT – نمایشهای رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها (BERT) مدل یادگیری عمیق Google است که به صراحت برای کارهای پردازش زبان طبیعی مانند پاسخ به سؤالات، تجزیه و تحلیل احساسات و ترجمه طراحی شده است.
- جستجوی بینگ – جستجوی بینگ ابزار جستجوی یادگیری ماشینی مایکروسافت است که از شبکههای عصبی برای درک ورودیهای سریع، ارائه مرتبطترین نتایج و ارائه پاسخ استفاده میکند. همچنین می تواند محتوا و تصاویر جدید مبتنی بر متن تولید کند.
- رباتها – رباتها که اغلب چتبات نامیده میشوند، برنامههای مبتنی بر متن هستند که انسانها از آنها برای خودکارسازی وظایف یا جستجوی اطلاعات استفاده میکنند. رباتها میتوانند مبتنی بر قانون باشند و فقط میتوانند وظایف از پیش تعریفشده را تکمیل کنند یا عملکرد پیچیدهتری داشته باشند.
C
- Chatbot – یک ربات چت با پاسخ دادن به سؤالات رایج یا مسیریابی افراد به منابع مناسب برای رفع نیازهایشان، مکالمات انسانی را به صورت آنلاین شبیه سازی می کند.
- ChatGPT – ChatGPT یک هوش مصنوعی مکالمه ای است که روی GPT اجرا می شود، یک مدل زبان که از پردازش زبان طبیعی برای درک پیام های متنی، پاسخ دادن به سؤالات یا تولید محتوا استفاده می کند.
- علوم شناختی – علم شناختی ذهن و فرآیندهای آن را مطالعه می کند. هوش مصنوعی کاربرد علم شناختی است که سیستمهای ذهن (مانند شبکههای عصبی) را در مدلهای ماشین به کار میبرد.
- هوش مصنوعی ترکیبی – هوش مصنوعی ترکیبی فنآوریها و تکنیکهای هوش مصنوعی مختلف را ترکیب میکند و باعث میشود آنها برای حل مشکلات و انجام وظایف پیچیده با هم کار کنند.
- دید کامپیوتر – بینایی کامپیوتری مدلهای یادگیری عمیق است که اطلاعات بصری، یعنی تصاویر و ویدئوها را تجزیه و تحلیل، تفسیر و درک میکند. جستجوی عکس معکوس نمونه ای از بینایی کامپیوتری است.
- هوش مصنوعی مکالمه – هوش مصنوعی مکالمه ای فناوری است که سبک مکالمه انسان را تقلید می کند و می تواند مکالمات منطقی و دقیقی داشته باشد. از پردازش زبان طبیعی (NLP) و تولید زبان طبیعی (NLG) برای جمعآوری زمینه و پاسخگویی مناسب استفاده میکند.
.
D
- داده کاوی – داده کاوی کشف الگوها، روابط و روندها برای به دست آوردن بینش از مجموعه داده های بزرگ است. با الگوریتمهای یادگیری ماشینی تسریع میشود که میتواند فرآیند را با سرعت بسیار بیشتری تکمیل کند. یک الگوریتم توصیه، داده کاوی است که مقدار قابل توجهی از داده های کاربر را برای ارائه توصیه ها تجزیه و تحلیل می کند.
- یادگیری عمیق – یادگیری عمیق یک فرآیند هوش مصنوعی است که در آن رایانه ها از داده ها یاد می گیرند و از درک برای ایجاد شبکه های عصبی که مغز انسان را تکرار می کنند، استفاده می کنند.
- DALL-E – DALL-E سیستم مولد OpenAI است که از دستورات دقیق زبان طبیعی برای ایجاد تصاویر و هنر استفاده میکند.
E
- رفتار اضطراری – رفتار اضطراری زمانی است که هوش مصنوعی وظایفی را تکمیل میکند یا مهارتهایی را ایجاد میکند که برای انجام آن ساخته یا برنامهریزی نشده است.
- حاشیه نویسی نهاد – حاشیه نویسی موجودیت یک تکنیک پردازش زبان طبیعی برای طبقه بندی داده ها به دسته های از پیش تعریف شده (مانند نام یک فرد) است تا تجزیه و تحلیل، درک و سازماندهی اطلاعات را آسان تر کند. استخراج موجودیت نیز نامیده می شود.
- سیستم های خبره – یک سیستم خبره توانایی های تصمیم گیری متخصصان انسانی را در یک زمینه خاص تکرار می کند.
- هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) – هوش مصنوعی قابل توضیح میتواند به انسان کمک کند تا بفهمد چگونه کار میکند و چرا تصمیمگیری یا پیشبینی میکند. درک ماشینهایی که استفاده میکنیم اعتماد، مسئولیتپذیری و اخلاق استفاده از خروجیهای هوش مصنوعی را در زندگی روزمره افزایش میدهد.
F
- مهندسی ویژگی– مهندسی ویژگی عبارت است از انتخاب ویژگیهای خاص از دادههای خام تا سیستم بداند هنگام آموزش چه چیزی باید بیاموزد.
- استخراج ویژگی – استخراج ویژگی زمانی است که یک ماشین ورودی را به ویژگیهای خاص تقسیم میکند و از آن ویژگیها برای طبقهبندی و درک آن استفاده میکند. در تشخیص تصویر، یک عنصر خاص از یک تصویر را میتوان به عنوان یک ویژگی تعریف کرد، و از این ویژگی برای پیشبینی احتمال اینکه کل تصویر ممکن است باشد، استفاده میشود.
G
- هوش مصنوعی مولد – هوش مصنوعی مولد با شناسایی الگوها و استفاده از آن الگوها برای تولید خروجیای که با یادگیری اولیهاش مطابقت دارد، مانند متن، دادهها، کدهای صوتی، و حتی پاسخ به یک سوال، پیامها را پردازش میکند.
- اطلاعات عمومی – هوش عمومی دومین مرحله از سه مرحله هوش مصنوعی است. به هوش عمومی مصنوعی (AGI) مراجعه کنید.
- GPT – Generative Pre-trained Transformer (GPT) مدل زبان OpenAI است که بر اساس مقادیر زیادی از زبان انسانی آموزش داده شده است، می تواند به سؤالات طبیعی مانند داده ها، داده ها و پاسخ های انسانی پاسخ دهد. GPT-4 آخرین و پیشرفته ترین تکرار GPT است.
H
- توهم – توهم زمانی است که هوش مصنوعی خروجی ها و اطلاعات نادرست واقعی تولید می کند.
I
- تشخیص تصویر – تشخیص تصویر یک فرآیند یادگیری ماشینی است که از الگوریتمهایی برای شناسایی اشیا، افراد یا مکانها در تصاویر و ویدئوها استفاده میکند. لنز گوگل نمونه ای از تشخیص تصویر است. طبقه بندی تصویر نیز نامیده می شود.
L
- مدل زبان بزرگ (LLM) – یک LLM بر روی یک مجموعه داده تاریخی بزرگ آموزش دیده است و از دانش خود برای تکمیل یک کار(های) خاص استفاده می کند. GPT و LamDA مدل های زبان هستند.
- مدل زبان برای برنامههای گفتگو (LamDA) – LamDA مدل زبان بزرگ Google است که میتواند مکالمات واقعی با انسانها داشته باشد، پاسخهای دقیق بدهد و محتوای جدید تولید کند.
- هوش مصنوعی با حافظه محدود – هوش مصنوعی با حافظه محدود دومین نوع از چهار نوع هوش مصنوعی است، و این سیستمها فقط میتوانند وظایف خود را بر اساس مقدار کمی از دادههای ذخیره شده انجام دهند و نمیتوانند تواناییهای خود را فراتر از آن گسترش دهند. همچنین هیچ خاطره قبلی را برای یادگیری در هنگام تکمیل کارهای آینده حفظ نمی کند.
M
- یادگیری ماشین – یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است که در آن ماشینها از دادهها و الگوریتمها برای تصمیمگیری و انجام کارها و پیشبینیها استفاده میکنند. سیستمهای یادگیری ماشینی با گذشت زمان بهتر و دقیقتر میشوند زیرا تجربیات و دادههای جدیدی برای یادگیری دارند.
- Midjourney – Midjourney یک مدل هوش مصنوعی مولد است که میتواند تصاویر جدیدی از درخواستهای زبان طبیعی تولید کند.
N
- هوش مصنوعی باریک – هوش مصنوعی باریک سیستمی است که برای انجام یک کار یا مجموعه ای از وظایف خاص طراحی شده است اما نمی تواند برای انجام کاری فراتر از آن سازگار شود. این اولین مرحله از سه مرحله هوش مصنوعی است و اکثر سیستمهای امروزی هوش مصنوعی محدودی دارند. هوش مصنوعی ضعیف و هوش محدود نیز نامیده می شود.
- پردازش زبان طبیعی (NLP) – پردازش زبان طبیعی توانایی ماشین برای درک و تفسیر زبان (چه گفتاری و چه نوشتاری) و استفاده از درک برای داشتن تجربیات مکالمه است. بررسی املا یک مثال اساسی است و مدل های زبان شکل پیشرفته تری هستند. درک زبان طبیعی (NLU) نیز نامیده می شود.
- تولید زبان طبیعی (NLG) – تولید زبان طبیعی زمانی است که یک مدل زبان را پردازش میکند و از درک آن برای تکمیل دقیق یک کار استفاده میکند، خواه پاسخ دادن به یک سوال باشد یا ایجاد طرح کلی برای یک مقاله.
- پرسمان زبان طبیعی (NLQ) – یک عبارت جستجوی زبان طبیعی یک ورودی نوشته شده است که اگر با صدای بلند گفته شود، ظاهر میشود، به این معنی که نویسه یا نحو خاصی وجود ندارد.
- شبکه های خنثی – در رابطه با هوش مصنوعی، یک شبکه عصبی یک تکرار کامپیوتری از شبکه عصبی مغز انسان است که به سیستم اجازه می دهد دانش را توسعه دهد و پیش بینی هایی را به روشی مشابه مغز انسان انجام دهد.
O
- OpenAI – OpenAI یک آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی است که GPT، DALL-E و سایر ابزارهای هوش مصنوعی را ایجاد کرده است.
P
- تشخیص الگو – تشخیص الگو توانایی ماشین برای تشخیص الگوها در داده ها بر اساس الگوریتم هایی است که در طول آموزش ایجاد کرده است.
- تحلیل پیشبینیکننده – در هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده از الگوریتمهایی برای پیشبینی احتمال وقوع آینده بر اساس الگوهای موجود در دادههای تاریخی استفاده میکند.
- اعلام – درخواست ورودی زبان طبیعی است که به مدل داده میشود. درخواستها میتوانند سؤالات، وظایفی که باید تکمیل شوند یا شرحی از نوع محتوایی که کاربر میخواهد هوش مصنوعی ایجاد کند باشد. یک تعریف ساده دستورالعملی است که یک مدل را وادار به انجام کاری می کند.
- مهندسی سریع – مهندسی سریع عبارت است از کشف کلمات و عبارات مناسب که به سیستم های مولد کمک می کند تا با هدف دقیق ورودی هماهنگ شوند. بنابراین، برای مثال، پیدا کردن بهترین کلمات برای استفاده از هوش مصنوعی دقیقاً همان چیزی را که میخواهید بنویسد.
R
- ماشین های واکنشی – ماشین های واکنشی دومین نوع از چهار نوع هوش مصنوعی هستند و این سیستم ها هیچ حافظه یا درک زمینه ای ندارند و فقط می توانند یک کار خاص را تکمیل کنند. چت ربات های مبتنی بر قانون، ماشین های واکنشی هستند. هوش مصنوعی واکنشی نیز نامیده می شود.
- یادگیری تقویتی – یادگیری تقویتی یک فرآیند یادگیری ماشینی است که در آن سیستم ها یاد می گیرند و خود را از طریق آزمون و خطا اصلاح می کنند.
- هوش مصنوعی مسئول – هوش مصنوعی مسئول به کارگیری هوش مصنوعی به روشهایی اخلاقی و با نیت خیر برای عدم تداوم تعصبات و کلیشههای مضر است.
- رباتیک – رباتیک طراحی ربات هایی است که می توانند وظایف را انجام دهند و به دلیل هوش مصنوعی برنامه ریزی شده بدون راهنمایی انسان اقدام کنند.
S
- هوش مصنوعی خودآگاه – هوش مصنوعی خودآگاه چهارمین نوع از چهار نوع هوش مصنوعی است. این یک تکامل بیشتر از تئوری ذهن هوش مصنوعی است و ماشینها میتوانند احساسات انسان را درک کنند و احساسات، نیازها و باورهای خود را داشته باشند. هوش مصنوعی هوشیار یک هوش مصنوعی خودآگاه است و در حال حاضر یک مفهوم نظری است.
- تحلیل معنایی – تحلیل معنایی ماشینهایی است که از ورودیهای اطلاعات معنا میگیرند. این شبیه به پردازش زبان طبیعی است، اما میتواند عوامل پیچیدهتری مانند بافت فرهنگی را در بر بگیرد.
- تحلیل احساسات – تحلیل احساسات فرآیند شناسایی سیگنالهای احساسی و صفهای متنی برای پیشبینی احساسات کلی یک عبارت است.
- هوش مصنوعی حساس – هوش مصنوعی حساس احساس و تجربیاتی در سطح انسان دارد. این هوش مصنوعی از نظر احساسی باهوش است و می تواند جهان را درک کند و ادراکات را به احساسات تبدیل کند.
- داده های ساختاریافته – داده های ساختاریافته داده های سازمان یافته ای هستند که الگوریتم های یادگیری ماشینی به راحتی می توانند آن ها را درک کنند.
- یادگیری تحت نظارت – یادگیری تحت نظارت زمانی است که انسان ها بر فرآیند یادگیری ماشین نظارت می کنند و دستورالعمل های خاصی را برای یادگیری و نتایج مورد انتظار ارائه می دهند.
- فوق هوش مصنوعی (ASI) – ASI سومین و پیشرفتهترین مرحله هوش مصنوعی است که در آن سیستمها میتوانند مشکلات پیچیده را حل کنند و تصمیماتی فراتر از تواناییهای هوش انسانی بگیرند. این یک موضوع داغ برای بحث است زیرا پتانسیل و خطرات آن صرفاً حدس و گمان هستند. همچنین Super AI، Strong AI و superintelligence نیز نامیده می شود.
- گسترش پایدار – انتشار پایدار یک مدل تولیدی است که تصاویر را از توضیحات متنی دقیق (اعلانها) ایجاد میکند.
- تکینگی– تکینگی آینده ای فرضی در هوش مصنوعی است که در آن سیستم ها رشد کنترل نشده ای را تجربه می کنند و اقداماتی را انجام می دهند که می تواند به طور قابل توجهی بر زندگی انسان تأثیر بگذارد. ارتباط نزدیک با هوش فوق العاده و هوش مصنوعی.
T
- نظریه هوش مصنوعی ذهن – هوش مصنوعی نظریه ذهن سومین تکامل از چهار نوع هوش مصنوعی است و یک کلاس پیشرفته از فناوری است که میتواند حالات ذهنی انسانها را درک کند و از آن دانش برای داشتن تعاملات واقعی استفاده کند. به عنوان مثال، سیستمی که احساسات یک مشتری ناراضی را درک میکند، میتواند از آن دانش برای پاسخگویی مناسب استفاده کند.
- Token – یک نشانه تکه ای از داده است که یک مدل زبان از آن برای درک ورودی و پیش بینی استفاده می کند. نشانه میتواند یک کلمه، کاراکترهای یک رشته کلمات، زیرکلمهها یا ویژگیهای منفرد در اطلاعات بصری باشد.
- دادههای آموزشی – دادههای آموزشی چیزی است که به یک ماشین داده میشود تا از آن یاد بگیرد تا وظایف آیندهاش را تکمیل کند.
- یادگیری انتقالی – یادگیری انتقالی یک تکنیک یادگیری ماشینی است که در آن یک مدل از قبل آموزش دیده به عنوان نقطه شروع برای یک کار جدید استفاده می شود.
- تست تورینگ – آلن تورینگ تست تورینگ را در سال 1950 اختراع کرد تا اندازهگیری کند که آیا سطح هوش یک ماشین به آن اجازه میدهد به گونهای عمل کند که از عملکرد انسان قابل تشخیص نیست یا خیر. در اصل بازی تقلید نامیده می شد.
U
- یادگیری بدون نظارت – یادگیری بدون نظارت زمانی است که یک سیستم برای یافتن الگوها و استخراج نتیجهگیری و بینش از دادهها بدون ورودی انسانی باقی میماند. این برخلاف یادگیری تحت نظارت است.
V
- واقعیت مجازی (VR) – VR هر نرمافزاری است که کاربران را در یک محیط مجازی حسگر سه بعدی و تعاملی غرق میکند.
W
- هوش مصنوعی ضعیف – به هوش مصنوعی باریک مراجعه کنید.
قبل از هر چیزی اگر به بازارمالی علاقمندید روی اخبار ارزدیجیتال، فارکس و بورس کلیک کنید و اگر ورزش علاقمندید روی اخبار ورزشی و اگه به بازی علاقمندید روی گیم آنلاین کلیک کنید.