সাধারণ AI পরিভাষা বোঝা: একটি বিস্তৃত নির্দেশিকা
Brief news summary
এখানে কিছু গুরুত্বপূর্ণ শর্তাদি দেওয়া হল যা আপনাকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এর মৌলিক বিষয়গুলি বুঝতে সাহায্য করবে: 1. AI: এমন সিস্টেম যা মানুষের মতো চিন্তা করে। 2. মেশিন লার্নিং: ডেটা বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যদ্বাণী করা। 3. কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা: মানুষের স্তরের বুদ্ধিমত্তা অর্জন বা অতিক্রম করা। 4. জেনারেটিভ AI: প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে টেক্সট, ছবি বা কোড তৈরি করা। 5. হ্যালুসিনেশন: সীমিত বা পক্ষপাতী ডেটার কারণে জেনারেটিভ AI দ্বারা করা ত্রুটি। 6. পক্ষপাত: যে ডেটাগুলির উপর AI সরঞ্জামগুলি প্রশিক্ষিত হয় সেগুলি দ্বারা সৃষ্ট পক্ষপাত। 7. AI মডেল: স্বাধীনভাবে কাজ সম্পাদন করতে বা সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম প্রশিক্ষিত সিস্টেম। 8. বড় ভাষা মডেল: প্রাকৃতিক ভাষার টেক্সট প্রক্রিয়া এবং প্রজন্মের ক্ষেত্রে বিশেষায়িত। 9. ডিফিউশন মডেল: টেক্সট প্রম্পট ভিত্তিক ছবি, অডিও বা ভিডিও তৈরি করা। 10. ফাউন্ডেশন মডেল: বিভিন্ন উদ্দেশ্যে বৈচিত্র্যময় ডেটার উপর ব্যাপক প্রশিক্ষিত AI মডেল। 11. ফ্রন্টিয়ার মডেল: উন্নত ক্ষমতা সম্পন্ন নতুন AI মডেল। 12. প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ: মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে মানব ভাষা বোঝার AI এর সামর্থ্য। 13. ইনফারেন্স: জেনারেটিভ AI দ্বারা উৎপন্ন প্রতিক্রিয়া। 14. টোকেন: AI মডেল দ্বারা বিশ্লেষণ এবং প্রজন্মের জন্য ব্যবহৃত টেক্সটের ইউনিট। 15. নিউরাল নেটওয়ার্ক: মেশিনগুলিকে মানব মস্তিষ্কের মতো ডেটা প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে। 16. ট্রান্সফর্মার: তথ্য প্রক্রিয়াকরণে অ্যাটেনশন মেকানিজম ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্ক। 17. RAG মডেল: আরও সঠিক প্রজন্মের জন্য বাহ্যিক প্রেক্ষাপট ব্যবহার করে। 18. হার্ডওয়্যার: উচ্চ ক্ষমতাসম্পন্ন হার্ডওয়্যার যেমন এনভিডিয়ার H100 চিপ এবং নিউরাল প্রসেসিং ইউনিট (NPU) AI ইনফারেন্সে দক্ষতার জন্য অপরিহার্য। এই পরিভাষাগুলি জানার মাধ্যমে আপনি AI বিষয়ক ধারণা এবং প্রয়োগ সম্পর্কে আরও উন্নত জ্ঞান অর্জন করতে পারেন।কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রযুক্তি শিল্পের একটি জনপ্রিয় বিষয়, তবে এর পরিভাষা বিভ্রান্তিকর হতে পারে। এখানে কিছু সাধারণ AI পরিভাষার সংক্ষেপ দেওয়া হল: 1. AI: কম্পিউটার বিজ্ঞান শাখা যা মানুষের মতো চিন্তা করতে পারে এমন কম্পিউটার সিস্টেম তৈরি করতে নিবেদিত। 2. মেশিন লার্নিং: ডেটার উপর প্রশিক্ষিত AI সিস্টেমগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং নতুন তথ্য থেকে শিখতে পারে। 3. কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা (AGI): মানুষের চেয়ে চতুর বা সমান বুদ্ধিসম্পন্ন AI। 4. জেনারেটিভ AI: নতুন টেক্সট, ছবি, কোড ইত্যাদি তৈরি করতে সক্ষম প্রযুক্তি। 5. হ্যালুসিনেশন: যখন জেনারেটিভ AI সরঞ্জামগুলি তাদের প্রশিক্ষণ ডেটার কারণে আত্মবিশ্বাসের সাথে উত্তর তৈরি করে, যা ত্রুটি বা ভুল তথ্যের ফলাফল হতে পারে। 6. পক্ষপাত: AI সিস্টেমগুলি তাদের প্রশিক্ষণ ডেটার ভিত্তিতে পক্ষপাত প্রদর্শন করতে পারে। 7. AI মডেল: কাজ সম্পাদন বা সিদ্ধান্ত নিতে ডেটার উপর প্রশিক্ষিত। 8. বড় ভাষা মডেল (LLMs): AI মডেলগুলি প্রাকৃতিক ভাষার টেক্সট প্রক্রিয়াকরণ এবং প্রজন্মের ব্যবহৃত হয়। 9. ডিফিউশন মডেল: AI মডেলগুলি টেক্সট প্রম্পট থেকে ছবি তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। 10. ফাউন্ডেশন মডেল: বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের ভিত্তি হিসেবে ব্যবহৃত বিশাল পরিমাণ ডেটার উপর প্রশিক্ষিত জেনারেটিভ AI মডেল। 11.
ফ্রন্টিয়ার মডেল: ভবিষ্যতের মডেলগুলি যা আরও শক্তিশালী হতে পারে তবে সম্ভাব্য ঝুঁকি সহ আসে। 12. প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP): মেশিনগুলির মানব ভাষা বোঝার সামর্থ্য। 13. ইনফারেন্স: যখন একটি জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশন একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করে। 14. টোকেন: টেক্সটের টুকরা যা AI মডেলগুলি বিশ্লেষণ এবং প্রজন্মের জন্য ব্যবহার করে। 15. নিউরাল নেটওয়ার্ক: নোড ব্যবহার করে ডেটা প্রক্রিয়া করতে সাহায্যকারী কম্পিউটার আর্কিটেকচার। 16. ট্রান্সফর্মার: একটি ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা সিকোয়েন্সে সম্পর্ক বোঝার জন্য অ্যাটেনশন মেকানিজম ব্যবহার করে। 17. RAG (প্রত্যাহার-সম্পূরক প্রজন্ম): AI মডেলগুলি যা প্রাসঙ্গিকতা উন্নত করার জন্য বাহ্যিক প্রেক্ষাপট খুঁজে পেতে এবং অন্তর্ভুক্ত করতে সক্ষম। 18. এনভিডিয়ার H100 চিপ: AI প্রশিক্ষণের জন্য একটি জনপ্রিয় GPU। 19. নিউরাল প্রসেসিং ইউনিট (NPU): ডিভাইসগুলিতে নিবেদিত প্রসেসর যা AI ইনফারেন্স করে। 20. TOPS (প্রতি সেকেন্ডে লক্ষ কোটি অপারেশন): চিপের AI সক্ষমতা প্রদর্শনের জন্য ব্যবহৃত একটি পরিমাপ। এই পরিভাষাগুলি আপনাকে AI এবং এর প্রয়োগগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করবে।
Watch video about
সাধারণ AI পরিভাষা বোঝা: একটি বিস্তৃত নির্দেশিকা
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
