En AI-chip er en specialiseret integreret kreds designet til at håndtere opgaver inden for kunstig intelligens. Disse chips er optimeret til at udføre komplekse beregninger hurtigt og effektivt, hvilket gør dem essentielle for moderne AI-applikationer som maskinlæring, neurale netværk og…
AI bias refererer til systematiske fejl eller forudindtagede beslutninger, som kunstig intelligens (AI) systemer kan udvise. Disse fordomme kan opstå fra data, algoritmer eller designprocesser og kan påvirke AI’ens resultater og beslutninger på måder, der er uretfærdige eller diskriminerende over…
AI alignment refererer til processen med at sikre, at kunstig intelligens (AI) systemer handler i overensstemmelse med menneskelige værdier og mål. Dette område er afgørende for at udvikle sikre og pålidelige AI-teknologier, der kan integreres harmonisk i samfundet. Hvad er…
Agent-baseret modellering er en avanceret metode inden for kunstig intelligens, der simulerer interaktionen mellem autonome enheder, kaldet agenter, for at forstå komplekse systemer og forudsige deres adfærd. Denne tilgang anvendes bredt inden for områder som økonomi, epidemiologi, og miljøstudier for…
Adversarial Networks er en type maskinlæringsmodel inden for kunstig intelligens, der består af to neurale netværk, der konkurrerer mod hinanden. Denne metode anvendes primært til at generere realistiske data og forbedre modellernes robusthed. Hvad er Adversarial Networks Adversarial Networks, ofte…
Adversarial attacks er en type angreb inden for kunstig intelligens (AI), hvor ondsindede aktører manipulerer inputdata for at forårsage fejl eller uønskede resultater i AI-systemer. Disse angreb kan udnyttes til at narre maskinlæringsmodeller til at træffe forkerte beslutninger, hvilket kan…
Adversarial AI refererer til teknikker og metoder, hvor kunstig intelligens (AI) systemer manipuleres eller udsættes for intentionelle angreb for at forvride deres funktion eller beslutningstagning. Disse angreb kan have alvorlige konsekvenser for sikkerheden og pålideligheden af AI-applikationer. Hvad er Adversarial…
Ablationsstudie er en metode inden for kunstig intelligens (AI) og maskinlæring, der bruges til at analysere og forstå betydningen af forskellige komponenter eller funktioner i en model. Ved systematisk at fjerne eller ændre dele af modellen hjælper ablationsstudier med at…
Abduktion i AI er en logisk slutningsmetode, der anvendes inden for kunstig intelligens til at generere de mest plausible forklaringer ud fra tilgængelige data. Denne tilgang hjælper AI-systemer med at træffe informerede beslutninger og løse problemer ved at foreslå hypoteser,…
A/B-testning er en metode inden for kunstig intelligens (AI) og digital markedsføring, der bruges til at sammenligne to varianter af en komponent for at identificere, hvilken der præsterer bedst. Denne teknik hjælper virksomheder og udviklere med at træffe datadrevne beslutninger,…