Informatica si programare

  Utilizarea Inteligenței Artificiale (IA) în crearea de tabele cu date Inteligența Artificială (IA) are un rol din ce în ce mai important în crearea și gestionarea tabelelor cu date, oferind o gamă largă de beneficii, precum: 1. Automatizarea sarcinilor repetitive: IA poate automatiza sarcini repetitive și consumatoare de timp, cum ar fi colectarea, curățarea și formatarea datelor, eliberând timp pentru sarcini mai analitice și strategice. Instrumentele de IA pot identifica automat erorile și inconsistențele din date, asigurând acuratețea și fiabilitatea informațiilor. Generarea automată a tabelelor cu date din rapoarte, documente sau alte surse ne-structurate poate economisi timp și efort semnificativ. 2. Extragerea și analiza informațiilor: Algoritmii de procesare a limbajului natural (NLP) pot extrage automat informații relevante din text, cum ar fi nume, date, locații sau evenimente, facilitând crearea de tabele cu date structurate din surse ne-structurate. Tehnici de învățare aut

 Inteligența Artificială Generativă Ce este Inteligența Artificială Generativă? Inteligența Artificială Generativă (AI Generativă) este o ramură a inteligenței artificiale (IA) care se concentrează pe crearea de conținut nou, cum ar fi text, imagini, muzică sau video. Spre deosebire de modelele de învățare automată tradiționale, care sunt antrenate pe seturi de date existente, modelele generative pot învăța tiparele din date și pot genera noi instanțe care nu au fost văzute niciodată în setul de date de antrenament. Cum funcționează AI Generativă? Modelele de AI Generativă utilizează o varietate de tehnici, inclusiv: Rețele neuronale adversare (GAN): Două rețele neuronale concurează între ele, una generând conținut nou, iar cealaltă încercând să distingă conținutul generat de conținutul real. Acest proces de competiție antrenează ambele rețele să devină mai bune la sarcinile lor. Autoencoderi: Un tip de rețea neuronală care este antrenată să reconstruiască o intrare ca ieșire. Acest

  Deep learning Deep learning, in română învățare profundă, este o subcategorie a machine learning care utilizează rețele neuronale artificiale cu mai multe straturi pentru a învăța din date. Ce sunt rețelele neuronale artificiale? Rețelele neuronale artificiale (RNA) sunt inspirate din structura și funcționarea creierului uman. Ele sunt alcătuite din noduri simple (neuroni artificiali) conectate între ele. Fiecare conexiune are o pondere asociată care determină influența unui neuron asupra altuia. Prin antrenarea rețelei pe seturi mari de date, se ajustează aceste ponderi, permițând rețelei să recunoască tipare complexe în date. De ce „deep” (profund)? Spre deosebire de rețelele neuronale simple, învățarea profundă folosește mai multe straturi de neuroni artificiali. Aceste straturi suplimentare permit rețelei să extragă caracteristici din date la niveluri din ce în ce mai abstracte, oferindu-i o capacitate mai mare de învățare și generalizare. Cum funcționează deep learning? Procesul

  Machine Learning           Machine learning (ML), cunoscut și ca învățare automată în română, este o ramură a inteligenței artificiale (AI) care permite sistemelor informatice să învețe din date și să-și îmbunătățească performanțele fără a fi programate explicit.           Algoritmii de ML pot identifica tipare și relații complexe în date, permițând sistemelor să facă predicții, să ia decizii sau să automatizeze sarcini. Cum funcționează Machine Learning? Procesul de ML implică mai mulți pași:Colectarea datelor: Se colectează o cantitate semnificativă de date relevante pentru sarcina dorită. Pregătirea datelor: Datele sunt preprocesate pentru a elimina erorile, a le normaliza și a le transforma într-un format adecvat pentru algoritmul de ML. Alegerea algoritmului: Se selectează un algoritm de ML potrivit pentru sarcina specifică, cum ar fi regresia liniară, arborii de decizie sau rețelele neuronale. Antrenarea modelului: Algoritmul este antrenat pe un set de date de antrenament, ajus

                                                                                                                                                                                      Prompting            Prompting-ul se referă la furnizarea de instrucțiuni sau inputuri specifice unui model de limbaj sau unui sistem AI pentru a obține răspunsuri sau rezultate dorite. Eficacitatea prompting-ului poate influența semnificativ calitatea și relevanța conținutului generat.            Iată câteva puncte cheie despre prompting: Claritate și specificitate: Promptele clare și specifice duc la răspunsuri mai precise și utile. Promptele vagi sau ambigue pot rezulta în rezultate irelevante sau neclare. Context: Furnizarea de context în cadrul promptului poate ajuta modelul să genereze răspunsuri mai informate și coerente. Acest lucru include stabilirea scenei, oferirea de informații de fundal sau conturarea formatelor dorite. Exemple și formatare: Includerea de exemple ale rezultatului dorit sau spec

                                                                                                                                                                                                              Inteligenta artificiala(AI)               Inteligența Artificială (IA) este un domeniu vast al informaticii care se concentrează pe crearea de sisteme capabile să îndeplinească sarcini ce necesită inteligență umană.                Acestea pot include recunoașterea vorbirii, învățarea, planificarea și rezolvarea problemelor. Tipuri de AI slabă (Narrow AI): Proiectată pentru a îndeplini o sarcină specifică, cum ar fi recunoașterea facială sau recomandările de produse. AI generală (AGI): Un sistem cu capacități cognitive generale, similar cu inteligența umană, capabil să învețe și să îndeplinească o gamă largă de sarcini. Superinteligență: Un concept ipotetic al unui sistem care depășește în mod semnificativ inteligența umană.                 Tehnologii și tehnici în AI: Machine Learnin