Glossary

0-9

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

A

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

B

Backpropagation BERT Boosting Batch Normalization Bias

C

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

D

Deep Learning Deepfake Discriminative Model Deterministic Model Data Augmentation

E

Embedding Encoder Epoch Ensemble Learning Explainable AI (XAI)

F

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

G

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

H

Hyperparameter Heuristic Hidden Layer Hierarchical Model Hallucination

I

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

J

JAX Jittering Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition

K

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

L

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

M

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

N

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

O

Objective Function Online Learning One-hot Encoding Overfitting Optimizer

P

Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining Prompt Parameter

Q

Queue / Buffer Quantization Q-learning Query Quality Estimation

R

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

S

Supervised Learning Self-Supervised Learning Sequence Modeling Sampling Softmax

T

Training Data Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning

U

Universal Approximation Theorem Unsupervised Learning U-Net Underfitting Uncertainty Estimation

V

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

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

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

Y

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

Z

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

5G + AI là gì

5G, thế hệ thứ năm của công nghệ truyền thông di động, đang cách mạng hóa cách chúng ta kết nối và tương tác với thế giới kỹ thuật số. Với tốc độ nhanh hơn, độ trễ thấp hơn và dung lượng lớn hơn, 5G hỗ trợ một số lượng lớn thiết bị trực tuyến đồng thời. Công nghệ này rất quan trọng cho các ứng dụng như thành phố thông minh và xe tự lái.

Trí tuệ nhân tạo (AI), mặt khác, đang chuyển đổi cách xử lý dữ liệu và ra quyết định. Nó cho phép phân tích tự động một lượng lớn dữ liệu thông qua các thuật toán, nâng cao hiệu quả hoạt động. Khi kết hợp, 5G và AI tạo ra một sự cộng hưởng mạnh mẽ cho phép xử lý dữ liệu thời gian thực và phản ứng ngay lập tức, đặc biệt trong các lĩnh vực như hệ thống giao thông thông minh, nơi 5G cung cấp dữ liệu thời gian thực và AI tối ưu hóa lưu lượng giao thông.

Tương lai của sự tích hợp giữa 5G và AI hứa hẹn sẽ thúc đẩy những tiến bộ quan trọng trong chuyển đổi số trên nhiều ngành. Khi mạng 5G trở nên phổ biến, các doanh nghiệp sẽ ngày càng tìm hiểu cách AI có thể nâng cao năng lực của họ. Tuy nhiên, sự phát triển công nghệ nhanh chóng này cũng đặt ra những mối quan tâm về an ninh mạng và quyền riêng tư cần được giải quyết.