MLOps
שילוב של Machine Learning ו-DevOps — תהליכי העבודה, הכלים והשיטות לניהול, פריסה ותחזוקה של מודלים של למידת מכונה בסביבת ייצור.
NLP (Natural Language Processing)
עיבוד שפה טבעית — תחום ב-AI שעוסק ביכולת של מחשבים להבין, לפרש ולייצר שפה אנושית. הבסיס של צ’אטבוטים, תרגום אוטומטי וניתוח רגשות.
Computer Vision (ראייה ממוחשבת)
תחום ב-AI שמאפשר למחשבים להבין ולנתח תמונות ווידאו. שימושים: זיהוי פנים, סריקת מסמכים, בקרת איכות, רכבים אוטונומיים.
Automation (אוטומציה)
שימוש בטכנולוגיה לביצוע אוטומטי של משימות חוזרות — ללא התערבות ידנית. כולל אוטומציה של תהליכים עסקיים, שיווק, שירות לקוחות ועוד.
Fine-Tuning
תהליך של אימון מודל AI קיים על מידע ספציפי כדי שיתמחה בתחום מסוים. למשל: fine-tuning של GPT על שיחות שירות לקוחות של חברה ספציפית.
AI Wrapper
אפליקציה שבנויה כשכבה מעל מודל AI קיים (כמו GPT) ומוסיפה ממשק, התאמה או ערך מוסף. אתגר: קל לבנות, קשה להתבדל ולשרוד תחרות.
LLM (Large Language Model)
מודל שפה גדול — רשת נוירונים שאומנה על כמויות עצומות של טקסט ומסוגלת להבין ולייצר שפה טבעית. דוגמאות: GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
טכניקה שמשלבת מודל שפה (LLM) עם מאגר מידע חיצוני — ה-AI מחפש מידע רלוונטי ורק אז מייצר תשובה, מה שמפחית הזיות ומשפר דיוק.
Prompt Engineering
האומנות והמדע של כתיבת הנחיות (prompts) ל-AI כדי לקבל תוצאות מדויקות ואיכותיות. מיומנות קריטית לכל מי שעובד עם ChatGPT, Claude, Gemini וכלי AI אחרים.
AI Agent (סוכן AI)
תוכנה אוטונומית מבוססת בינה מלאכותית שמסוגלת לבצע משימות מורכבות באופן עצמאי — מקבלת מטרה, מתכננת שלבים, ומבצעת פעולות ללא התערבות אנושית.