В данном разделе представлены основные термины из области технологий искусственного интеллекта и обработки больших данных.

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial Intelligence, AI):

• это область информатики, которая занимается созданием компьютерных систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем, распознавание образов и речи, принятие решений и понимание естественного языка.
• это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека.

Генеративный искусственный интеллект (Generative AI, GenAI) - это разновидность ИИ, позволяющая анализировать данные, находить закономерности, обучаться и по результатам создавать новый контент: текст, изображения, аудио- и видеоданные.

Промпт, промт (Prompt) - текстовый запрос или инструкция для генеративного ИИ, небоходимые при генерации данных. В большинстве случаев промпты формулируются на естественных языках.

Дипфейк (Deepfake) — это синтез изображения, голоса, видео с помощью технологий ИИ, позволяющий создавать реалистичные поддельные медиафайлы. Название происходит от английских слов deep learning (глубокое обучение) и fake (подделка). Дипфейки могут использоваться для замены лица человека в видео, создания поддельных аудиозаписей или имитации его голоса, что часто вызывает опасения из-за возможности распространения дезинформации.

ИИ-агент (AI Agent) - программа, способная принимать решения на основе данных. Например: ИИ-агент по бронированию билетов, умеющий проводить анализ и предлагать оптимальный вариант на основе цен и расписания движения.

Большие данные (Big Data) - массивы информации (от 100 млн записей), обширные объемы и многообразие которых делают невозможным их обработку при помощи традиционных систем управления базами данных. Данные массивы включают в себя как структурированные, так и неструктурированные данные, такие как пользовательские данные из социальных сетей, финансовые транзакции, данные мобильных операторов, показания промышленных датчиков, и многое другое. С целью обработки больших данных разрабатываются алгоритмы, позволяющие осуществлять их хранение, классификацию и проводить анализ.