Иигорь

Промпт-
поддержка
для вашего
бренда

Искусственный интеллект (AI) — технологии, которые позволяют компьютеру выполнять задачи, похожие на человеческое мышление: понимать текст, принимать решения и генерировать контент. Применение: чат-боты, медицина, аналитика, автоматизация.
Машинное обучение (Machine Learning) — раздел ИИ, где система обучается на данных и самостоятельно находит закономерности. Применение: прогнозы, аналитика, рекомендации товаров.
Нейросеть — математическая модель, вдохновлённая работой человеческого мозга. Применение: генерация изображений, перевод текста, анализ данных.
Глубокое обучение (Deep Learning) — тип машинного обучения с большими и сложными нейросетями. Применение: генерация контента, аналитика, ИИ-сервисы.
Генеративный ИИ (Generative AI) — ИИ, который создаёт новый контент: тексты, изображения, музыку, видео или код. Применение: ChatGPT, Midjourney, генерация рекламы и дизайна.
Большая языковая модель (LLM) — модель ИИ, обученная на огромном количестве текстов и умеющая общаться почти как человек. Применение: чат-боты, поиск информации, написание текстов.
Промпт-инжиниринг — умение правильно формулировать запросы для ИИ, чтобы получать качественный результат. Применение: генерация текстов, изображений и автоматизация задач.
Обработка естественного языка (NLP) — технологии, позволяющие компьютеру понимать человеческую речь и текст. Применение: переводчики, чат-боты, анализ отзывов.
Датасет — набор данных, на котором обучается ИИ. Применение: обучение нейросетей и ИИ-моделей.
Обучение модели — процесс, в котором ИИ изучает данные и учится выполнять задачи. Применение: создание генераторов текста, изображений и аналитических систем.
Инференс — использование уже обученной модели для получения результата. Применение: ответы чат-ботов, генерация изображений, анализ информации.
Токен — небольшая часть текста, которую ИИ воспринимает как единицу информации. Применение: работа языковых моделей и расчёт стоимости API.
Аномалии ИИ — ситуация, когда ИИ выдаёт выдуманную или неправильную информацию. Применение: проверка качества ответов чат-ботов и генеративных моделей.
Дообучение модели (Fine-tuning) — дополнительное обучение готовой модели под конкретную задачу. Применение: корпоративные чат-боты, специализированные ИИ-сервисы.
Диффузионная модель — тип генеративной модели, создающей изображения постепенно — от шума к готовой картинке. Применение: Midjourney, Stable Diffusion, генерация артов.
Transformer — архитектура нейросетей, на которой работают современные языковые модели. Применение: ChatGPT, Claude, Gemini и другие LLM.
Embedding — числовое представление текста, изображения или данных, понятное ИИ. Применение: поиск информации, рекомендации, семантический анализ.
Context Window — объём информации, который модель может учитывать в одном запросе. Применение: длинные диалоги, анализ документов, работа с большими текстами.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология, при которой ИИ подключается к внешним источникам данных перед генерацией ответа. Применение: корпоративные базы знаний, AI-поиск, ассистенты компаний.
ИИ-агент — программа с ИИ, способная самостоятельно выполнять задачи и принимать решения. Применение: автоматизация бизнеса, цифровые ассистенты, поддержка клиентов.

Предложить идею Глоссарий

Промпты для контента, маркетинга, бренда, исследований и личных задач — от шаблонов до полноценной промпт-системы