Glossary

0-9

2-stage detector 9-layer network 5G + AI 0-shot learning 6DoF pose estimation 3D convolution 8-bit quantization 7D representation 1-shot learning 4D data

A

Algorithm Autoencoder AGI / Artificial General Intelligence Attention Artificial Intelligence (AI)

B

BERT Batch Normalization Backpropagation Bias Boosting

C

Chatbot Classifier / Classification CNN / Convolutional Neural Network Cross-Validation Clustering

D

Deterministic Model Discriminative Model Deepfake Data Augmentation Deep Learning

E

Epoch Encoder Ensemble Learning Embedding Explainable AI (XAI)

F

Foundation Model Feature Extraction Fusion / Multimodal Fusion Forward Propagation Fine-tuning

G

GAN / Generative Adversarial Network Generative AI Gradient Descent Grounding Graph Neural Network (GNN)

H

Hyperparameter Hidden Layer Hallucination Heuristic Hierarchical Model

I

Instance / Sample Instruction tuning Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

JAX Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition Jittering

K

Knowledge Distillation KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means Clustering K-Shot Learning Kernel Trick

L

Large Language Model (LLM)Latent Variable Loss Function Learning Rate LSTM / Long Short-Term Memory

M

Model Machine Learning (ML)Meta-learning Multi-head Attention Multimodal / Multimodality

N

Neural Network Novelty Detection / Anomaly Detection NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding Normalization

O

Optimizer Online Learning Objective Function Overfitting One-hot Encoding

P

Parameter Prompt Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining

Q

Query Quality Estimation Quantization Q-learning Queue / Buffer

R

Representation Learning Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Regularization RNN / Recurrent Neural Network

S

Self-Supervised Learning Supervised Learning Sampling Sequence Modeling Softmax

T

Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning Training Data

U

Unsupervised Learning Uncertainty Estimation Underfitting Universal Approximation Theorem U-Net

V

Variational Autoencoder (VAE)Vector Embedding Validation Set Vanishing / Exploding Gradient Vision Transformer (ViT)

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

X-axis / feature axis XOR problem XAI / Explainable AI XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Yield (model yield / throughput)Yoga of AI Y-transform / YUV YAGNI (You Aren't Gonna Need It)

Z

Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zero-centric / Zero-bias initialization Z-score Normalization Zygosity in augmentation Zero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que le Yoga de l'IA

Le concept de 'Yoga de l'IA' représente l'intersection entre l'intelligence artificielle et les pratiques de yoga. Le yoga, une pratique ancienne qui se concentre sur la connexion entre le corps et l'esprit, met l'accent sur les postures, les techniques de respiration et la méditation. Lorsqu'il est intégré à l'IA, cela suggère l'utilisation de la technologie pour améliorer l'expérience du yoga, par exemple grâce à des conseils personnalisés via des entraîneurs virtuels et des analyses de données qui améliorent les résultats de la pratique.

Dans le monde moderne, l'IA transforme de nombreuses industries, y compris la santé et le fitness. L'IA peut analyser d'énormes volumes de données pour comprendre les besoins des utilisateurs, recommander des cours de yoga adaptés et offrir des retours en temps réel sur les postures et les techniques. Cela aide non seulement les pratiquants à obtenir de meilleurs résultats, mais rend également le yoga plus accessible à un public plus large.

À l'avenir, avec l'évolution de la technologie, on s'attend à ce que l'IA joue un rôle de plus en plus important dans la personnalisation de l'expérience de yoga, des méthodes d'enseignement et des interactions communautaires. Cependant, cela pose également des défis, comme le maintien de la valeur des instructeurs humains et l'évitement de l'érosion de l'esprit traditionnel du yoga. Pour en savoir plus, vous pouvez visiter ce lien.