Glossary

0-9

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

A

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

B

Batch Normalization Boosting Backpropagation Bias BERT

C

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

D

Deterministic Model Data Augmentation Deep Learning Discriminative Model Deepfake

E

Explainable AI (XAI)Ensemble Learning Encoder Embedding Epoch

F

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

G

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

H

Hierarchical Model Hidden Layer Hyperparameter Hallucination Heuristic

I

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

J

Juxtaposition Joint Embedding Jittering JAX JSONL / JSON-lines

K

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

L

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

M

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

N

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

O

Objective Function Overfitting Online Learning Optimizer One-hot Encoding

P

Parameter Policy / Reinforcement Learning Policy Prompt Pretraining Pooling

Q

Quantization Query Queue / Buffer Quality Estimation Q-learning

R

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

S

Supervised Learning Sampling Sequence Modeling Self-Supervised Learning Softmax

T

Transfer Learning Tokenizer Tuning / Hyperparameter Tuning Transformer Training Data

U

Uncertainty Estimation Unsupervised Learning Underfitting Universal Approximation Theorem U-Net

V

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

W

Whitening / Whitening Transformation Weak Supervision Word Embedding Workflow Weight Decay

X

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

Y

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

Z

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

AI 요가는 무엇인가

‘AI 요가’라는 개념은 인공지능과 요가 실습의 교차점을 나타냅니다. 요가는 몸과 마음의 연결을 강조하는 고대의 실습으로, 자세, 호흡 및 명상에 중점을 둡니다. 인공지능과 통합될 때, 이는 기술을 사용하여 요가 경험을 향상시키는 것을 의미하며, 예를 들어 개인화된 지도와 데이터 분석을 통해 요가 실습의 효과를 개선할 수 있습니다.

오늘날 사회에서 인공지능은 건강 및 피트니스 분야를 포함한 여러 산업을 변화시키고 있습니다. 인공지능은 방대한 데이터를 분석하여 개인의 필요에 맞는 요가 세션을 맞춤화하고, 특정 과정을 추천하며 자세와 기술에 대한 실시간 피드백을 제공합니다. 이는 연습자가 더 나은 결과를 얻도록 도와줄 뿐만 아니라 더 넓은 청중이 요가를 더 쉽게 접할 수 있도록 합니다.

앞으로 기술이 계속 발전함에 따라 인공지능은 개인화된 요가 경험, 교육 방법 및 커뮤니티 상호작용에서 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 그러나 이는 인간 강사의 가치를 유지하고 전통 요가의 정신을 희석하는 것을 피하는 등 몇 가지 도전 과제를 제기합니다. 자세한 내용은이 링크를 방문하세요.