استرجاع المعلومات الموسيقية (MIR) هو مجال متعدد التخصصات يهتم باستخراج المعلومات من الموسيقى وتحليلها، ويهدف إلى دراسة العمليات والأنظمة وتمثيلات المعرفة المطلوبة لاسترجاع المعلومات من الموسيقى.

التعلم التعزيزي مع ردود الفعل من الذكاء الاصطناعي (RLAIF) هو نهج تعليمي هجين يسمح لوكيل التعلم بتحسين سلوكه ليس فقط بناءً على المكافآت من البيئة، ولكن أيضًا بناءً على الرؤى المكتسبة من أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى، وبالتالي إثراء عملية التعلم.

يستخدم التعرف على الأنماط خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط والانتظامات في البيانات تلقائيًا. يمكن أن تكون هذه البيانات أي شيء من النصوص أو الصور أو الصوت أو أي صفات أخرى قابلة للتعريف.

التعلم النشط هو حالة خاصة من التعلم الآلي حيث يمكن لخوارزمية التعلم الاستعلام بشكل تفاعلي من المستخدم (أو أي مصدر معلومات آخر) لوضع علامة على نقاط البيانات الجديدة بالإخراج المطلوب.

التحليلات التنبؤية هي عملية استخدام تحليل البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والنماذج الإحصائية للعثور على أنماط يمكنها التنبؤ بالسلوك المستقبلي.

يشير تحليل المشاعر، المعروف أيضًا باسم استخراج الرأي، إلى استخدام معالجة اللغة الطبيعية، واستخراج النصوص، واللغويات الحاسوبية لتحديد المعلومات الذاتية واستخراجها من المواد الأصلية.

Reciprocal Rank Fusion (RRF) هي خوارزمية تقوم بتقييم درجات البحث لنتائج متعددة تم تصنيفها مسبقًا لإنتاج مجموعة موحدة من النتائج.

تقوم الحوسبة الشبكية بتجميع جميع الموارد غير المستخدمة على أجهزة كمبيوتر متعددة واستخدامها لأداء مهمة واحدة. تستخدم المؤسسات الحوسبة الشبكية لأداء مهام كبيرة أو حل مشكلات معقدة يصعب على جهاز كمبيوتر واحد التعامل معها. 

التسلسل العكسي هو أسلوب استدلال يستخدم غالبًا في أنظمة الخبراء ومحركات القواعد في مجال الذكاء الاصطناعي.

التسلسل الأمامي هو أسلوب استدلال يستخدم لاستخلاص النتائج خطوة بخطوة بناءً على الحقائق المعروفة. في نظام الاستدلال المبني على القواعد، يبدأ من حقيقة أو قاعدة أولية معروفة، ويستنتج تدريجيًا استنتاجات جديدة عن طريق مطابقة الجزء الشرطي من القاعدة وإجراء العمليات المقابلة بناءً على نتائج المطابقة.

يمثل إطار عمل الذكاء الاصطناعي العمود الفقري للذكاء الاصطناعي، حيث يوفر البنية التحتية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها.

تشير الذكاء الاصطناعي المستقل إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على أداء المهام دون تدخل بشري.

المربع المحدد، المعروف أيضًا باسم حجم التحديد أو منطقة التحديد، هو مربع مستطيل يستخدم لوصف موقع ونطاق كائن في صورة.

RAG هي تقنية تستخدم الحقائق التي تم الحصول عليها من مصادر خارجية لتحسين دقة وموثوقية نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. يقوم بتحسين مخرجات نماذج اللغة الكبيرة للإشارة إلى قواعد المعرفة المعتمدة خارج مصدر بيانات التدريب قبل إنشاء استجابة.

في علوم الكمبيوتر، الحوسبة الموزعة هي طريقة لجعل أجهزة كمبيوتر متعددة تعمل معًا لحل مشكلة مشتركة.

Neural Radiance Fields (NeRF) عبارة عن شبكة عصبية يمكنها إعادة بناء مشاهد ثلاثية الأبعاد معقدة من مجموعات جزئية من الصور ثنائية الأبعاد.

Raspberry Pi هو جهاز كمبيوتر صغير بحجم بطاقة الائتمان ويمكن استخدامه مع أي جهاز إدخال وإخراج.

إن الميزة المهمة لنماذج خليط الخبراء (MoE) هي أنه يمكن تدريبها مسبقًا بشكل فعال باستخدام موارد حسابية أقل بكثير من النماذج الكثيفة. وهذا يعني أنه من الممكن زيادة حجم النموذج أو مجموعة البيانات بشكل كبير باستخدام نفس ميزانية الحوسبة.

تعد زيادة البيانات إحدى التقنيات المستخدمة بشكل شائع في التعلم العميق، والتي تتضمن إجراء تغييرات طفيفة على مجموعة البيانات أو استخدام التعلم العميق لتوليد نقاط بيانات جديدة. 

النماذج الانحدارية التلقائية هي فئة من نماذج التعلم الآلي (ML) التي تتنبأ تلقائيًا بالمكون التالي في التسلسل عن طريق قياس المدخلات السابقة في التسلسل.

نموذج المحول هو نموذج تعليم عميق يستخدم آلية الاهتمام الذاتي، والتي يمكنها تعيين أوزان مختلفة لأجزاء مختلفة من بيانات الإدخال وفقًا لأهميتها. ويستخدم هذا النموذج بشكل أساسي في مجالات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر (CV).

TensorFlow هي مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر للتعلم الآلي لمجموعة متنوعة من مهام الإدراك وفهم اللغة. يتم استخدامه حاليًا على نطاق واسع في البحث والإنتاج، مثل منتجات Google التجارية مثل التعرف على الكلام، وGmail، وصور Google، والبحث.

نموذج المكافأة هو أسلوب في الذكاء الاصطناعي حيث يتلقى النموذج مكافأة أو درجة لاستجابته لمطالبة معينة.

تُعد الإشارات المعادية موضوعًا مهمًا في هندسة الإشارات لأنها يمكن أن تساعد في فهم المخاطر وقضايا الأمن المرتبطة ببرامج الماجستير في القانون.

استرجاع المعلومات الموسيقية (MIR) هو مجال متعدد التخصصات يهتم باستخراج المعلومات من الموسيقى وتحليلها، ويهدف إلى دراسة العمليات والأنظمة وتمثيلات المعرفة المطلوبة لاسترجاع المعلومات من الموسيقى.

التعلم التعزيزي مع ردود الفعل من الذكاء الاصطناعي (RLAIF) هو نهج تعليمي هجين يسمح لوكيل التعلم بتحسين سلوكه ليس فقط بناءً على المكافآت من البيئة، ولكن أيضًا بناءً على الرؤى المكتسبة من أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى، وبالتالي إثراء عملية التعلم.

يستخدم التعرف على الأنماط خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط والانتظامات في البيانات تلقائيًا. يمكن أن تكون هذه البيانات أي شيء من النصوص أو الصور أو الصوت أو أي صفات أخرى قابلة للتعريف.

التعلم النشط هو حالة خاصة من التعلم الآلي حيث يمكن لخوارزمية التعلم الاستعلام بشكل تفاعلي من المستخدم (أو أي مصدر معلومات آخر) لوضع علامة على نقاط البيانات الجديدة بالإخراج المطلوب.

التحليلات التنبؤية هي عملية استخدام تحليل البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والنماذج الإحصائية للعثور على أنماط يمكنها التنبؤ بالسلوك المستقبلي.

يشير تحليل المشاعر، المعروف أيضًا باسم استخراج الرأي، إلى استخدام معالجة اللغة الطبيعية، واستخراج النصوص، واللغويات الحاسوبية لتحديد المعلومات الذاتية واستخراجها من المواد الأصلية.

Reciprocal Rank Fusion (RRF) هي خوارزمية تقوم بتقييم درجات البحث لنتائج متعددة تم تصنيفها مسبقًا لإنتاج مجموعة موحدة من النتائج.

تقوم الحوسبة الشبكية بتجميع جميع الموارد غير المستخدمة على أجهزة كمبيوتر متعددة واستخدامها لأداء مهمة واحدة. تستخدم المؤسسات الحوسبة الشبكية لأداء مهام كبيرة أو حل مشكلات معقدة يصعب على جهاز كمبيوتر واحد التعامل معها. 

التسلسل العكسي هو أسلوب استدلال يستخدم غالبًا في أنظمة الخبراء ومحركات القواعد في مجال الذكاء الاصطناعي.

التسلسل الأمامي هو أسلوب استدلال يستخدم لاستخلاص النتائج خطوة بخطوة بناءً على الحقائق المعروفة. في نظام الاستدلال المبني على القواعد، يبدأ من حقيقة أو قاعدة أولية معروفة، ويستنتج تدريجيًا استنتاجات جديدة عن طريق مطابقة الجزء الشرطي من القاعدة وإجراء العمليات المقابلة بناءً على نتائج المطابقة.

يمثل إطار عمل الذكاء الاصطناعي العمود الفقري للذكاء الاصطناعي، حيث يوفر البنية التحتية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها.

تشير الذكاء الاصطناعي المستقل إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على أداء المهام دون تدخل بشري.

المربع المحدد، المعروف أيضًا باسم حجم التحديد أو منطقة التحديد، هو مربع مستطيل يستخدم لوصف موقع ونطاق كائن في صورة.

RAG هي تقنية تستخدم الحقائق التي تم الحصول عليها من مصادر خارجية لتحسين دقة وموثوقية نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. يقوم بتحسين مخرجات نماذج اللغة الكبيرة للإشارة إلى قواعد المعرفة المعتمدة خارج مصدر بيانات التدريب قبل إنشاء استجابة.

في علوم الكمبيوتر، الحوسبة الموزعة هي طريقة لجعل أجهزة كمبيوتر متعددة تعمل معًا لحل مشكلة مشتركة.

Neural Radiance Fields (NeRF) عبارة عن شبكة عصبية يمكنها إعادة بناء مشاهد ثلاثية الأبعاد معقدة من مجموعات جزئية من الصور ثنائية الأبعاد.

Raspberry Pi هو جهاز كمبيوتر صغير بحجم بطاقة الائتمان ويمكن استخدامه مع أي جهاز إدخال وإخراج.

إن الميزة المهمة لنماذج خليط الخبراء (MoE) هي أنه يمكن تدريبها مسبقًا بشكل فعال باستخدام موارد حسابية أقل بكثير من النماذج الكثيفة. وهذا يعني أنه من الممكن زيادة حجم النموذج أو مجموعة البيانات بشكل كبير باستخدام نفس ميزانية الحوسبة.

تعد زيادة البيانات إحدى التقنيات المستخدمة بشكل شائع في التعلم العميق، والتي تتضمن إجراء تغييرات طفيفة على مجموعة البيانات أو استخدام التعلم العميق لتوليد نقاط بيانات جديدة. 

النماذج الانحدارية التلقائية هي فئة من نماذج التعلم الآلي (ML) التي تتنبأ تلقائيًا بالمكون التالي في التسلسل عن طريق قياس المدخلات السابقة في التسلسل.

نموذج المحول هو نموذج تعليم عميق يستخدم آلية الاهتمام الذاتي، والتي يمكنها تعيين أوزان مختلفة لأجزاء مختلفة من بيانات الإدخال وفقًا لأهميتها. ويستخدم هذا النموذج بشكل أساسي في مجالات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر (CV).

TensorFlow هي مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر للتعلم الآلي لمجموعة متنوعة من مهام الإدراك وفهم اللغة. يتم استخدامه حاليًا على نطاق واسع في البحث والإنتاج، مثل منتجات Google التجارية مثل التعرف على الكلام، وGmail، وصور Google، والبحث.

نموذج المكافأة هو أسلوب في الذكاء الاصطناعي حيث يتلقى النموذج مكافأة أو درجة لاستجابته لمطالبة معينة.

تُعد الإشارات المعادية موضوعًا مهمًا في هندسة الإشارات لأنها يمكن أن تساعد في فهم المخاطر وقضايا الأمن المرتبطة ببرامج الماجستير في القانون.