0:00

hey how's it going everyone so open AI

0:02

recently released the model they used

0:04

for chat GPT as an API service it's

0:07

called GPT 3.5 turbo and the best part

0:10

about this new model is that it's 10

0:12

times cheaper than the DaVinci model

0:14

which we have previously used to create

0:16

a similar chatbot don't worry though you

0:18

don't have to pay anything in order to

0:20

start using this API in this video I'm

0:22

going to show you how to make use of

0:24

this new model in node.js to create a

0:26

Discord chatbot like this if you guys

0:29

want to see a live demo of how this

0:31

chatbot works I have it set up and open

0:33

for everyone in the chat GPT channel of

0:36

my Discord server before we start make

0:38

sure you have node.js installed because

0:40

we're writing server-side JavaScript and

0:42

I'm going to be using visual studio code

0:44

as my code editor of course because

0:46

we're writing JavaScript code make sure

0:48

you know at least the basics just so

0:51

you're not left scratching your head

0:52

anyway let's get started by first

0:54

creating our Discord bot account so head

0:57

over to the Discord developer portal

0:58

which you can find at Discord dot com

1:00

slash developers slash applications from

1:03

here go ahead and create a new

1:05

application I'm going to call my

1:07

application GPT 3.5 and make sure to

1:10

accept the terms of service and click

1:12

create once you have your application

1:14

created go to the bot section on the

1:16

left hand side of your screen and click

1:18

add bot then click on yes do it this

1:20

should create your Bots account from

1:22

here you can go ahead and give your Bot

1:24

in Avatar and change its username

1:26

however I'm just going to leave this the

1:28

way it is next scroll down and I'm going

1:31

to disable public Bots turning off this

1:33

option means only I can invite this bot

1:36

this is your personal preference however

1:38

next scroll down further and enable all

1:41

three of these intense options these

1:44

options will make sure your Bot is

1:46

receiving all the required information

1:47

from the Discord API now we're going to

1:50

be inviting this bot to our server so

1:53

make sure you have a server ready for

1:54

testing your new Discord Bots to invite

1:57

your Bot head over to the oauth 2

1:59

section on the left 10 side of your

2:00

screen and click on URL generator under

2:03

Scopes go ahead and choose bot and if

2:06

you're going to be adding slash commands

2:08

to your Bot make sure you also enable

2:10

application.commands now scroll down and

2:13

select the permissions you want your Bot

2:14

to have of course I only recommend

2:16

giving it the permission to send

2:18

messages because if it does have enough

2:20

permissions then people can potentially

2:22

abuse your Bot and make it ping everyone

2:24

this has happened in my server once but

2:26

luckily it was my friend who caught on

2:28

to it and notified me anyway copy the

2:30

link that you get down here and what I

2:33

like to do is head over to Discord and

2:35

paste the link then click on this and

2:37

invite the bot directly from here

2:40

you'll notice now the bot has joined

2:42

your server and if you click on it

2:43

you'll notice that it's offline don't

2:45

worry we'll work on that in just a

2:47

moment with your Bot added to your

2:49

server we can go ahead and deal with our

2:50

open AI accounts so now head over to

2:54

platform.openai.com and from here first

2:56

of all go ahead and sign into your

2:58

account of course go ahead and register

3:00

if you haven't already and after being

3:02

logged in click on your account and

3:04

click on manage account here you'll

3:06

notice we have a free trial with 18

3:08

worth of free credit now this may not

3:11

seem like a lot to you but this was

3:13

already a decent bit for a free trial

3:15

with the previous DaVinci model you'll

3:17

notice when the new model was announced

3:19

I switched to it and my usage dropped

3:22

drastically even though my bot handles a

3:24

couple hundred messages every day so

3:27

it's safe to say that 18 worth of free

3:29

credit is pretty good and it should be

3:31

enough for most applications we're going

3:33

to come back to this and our Discord

3:35

developer portal in just a moment so go

3:38

ahead and minimize your web browser now

3:39

go ahead and open up your favorite code

3:41

editor I'm using visual studio code

3:43

which I mentioned at the start of this

3:45

video and once you're here go ahead and

3:47

open up a folder which you can do by

3:49

clicking on file and open folder I'm

3:51

going to create a new folder on my

3:53

desktop and I'm going to call this GPT

3:55

3.5 go ahead and click open once you

3:58

have opened up your folder in vs code go

4:00

ahead and open up the terminal which you

4:02

can do by clicking on view and clicking

4:05

on Terminal but I will be using the

4:06

shortcut throughout this video now let's

4:08

initialize a new npm project by typing

4:11

npm init Dash y

4:14

we'll now install a few packages so type

4:16

out npm install

4:18

discord.js open Ai and Dot EnV the

4:22

installation will take some time

4:24

depending on your internet speed once it

4:26

is downloaded go ahead and create a new

4:28

file in the root directory of your

4:30

project called dot EnV here we're going

4:33

to store all our environment variables

4:35

the first thing we're going to add is

4:37

token which is going to be our Discord

4:39

spot token so head back to the Discord

4:42

developer portal go back to the bot

4:44

section on the left hand side of your

4:45

screen scroll up and click on reset

4:48

token

4:49

once you reset your token go ahead and

4:52

copy this then head back to visual

4:54

studio code and paste it over here we're

4:56

also going to create another variable

4:58

called API key and this will be our API

5:01

key from openai so let's go back to our

5:04

browser and go back to open AI from here

5:06

go to API keys and click on create new

5:09

secret key

5:11

now go ahead and copy this key and back

5:13

in your code editor go ahead and paste

5:15

this in the dot EnV file these values

5:18

are important information so make sure

5:20

you don't share it with anybody else

5:22

after this video is done I'm going to go

5:24

ahead and reset both of them we also

5:26

have to create one last variable called

5:28

Channel underscore ID and we're going to

5:30

set this to the ID of the channel where

5:32

we want our AI bot to work so I'm going

5:35

to go back to Discord and let's say I

5:37

want my bots to work in this channel so

5:40

I'm going to right click this and click

5:41

copy ID head back to our code editor and

5:44

I'm going to paste the ID over here so

5:46

save your file and you can close out of

5:49

both the files that we just opened and

5:51

now in your root directory go ahead and

5:53

create a new file called index.js so the

5:56

first thing that we're going to do is

5:57

we're going to import dot EnV config

6:00

using require after this we're going to

6:03

import some stuff from discord.js

6:06

the first thing that we need to import

6:08

is client and the second thing is

6:11

intense bit field now I'm going to go

6:13

ahead and Define a variable called

6:15

client and I should mention that some

6:17

people like to call this bot the choice

6:19

is yours to be honest and we're going to

6:21

set this equals to a new instance of the

6:24

client class now pass in an object and

6:27

the first property is going to be

6:29

intense and this is going to be an array

6:31

we're going to pass in first of all

6:33

intense bit field dot Flags dot guilds

6:36

this will give us access to the guild

6:38

information that our bot is in Guilds by

6:41

the way in Discord development means

6:42

server anyway we can go ahead and

6:44

duplicate this now and we can repeat

6:46

this for Guild messages and this will

6:48

also give us more information on every

6:50

single message sent inside a server we

6:53

can duplicate this one more time and

6:55

we're going to use this for message

6:56

contents and as the name suggests this

6:59

will give us access to the message

7:00

content itself we can now go ahead and

7:02

add an event listener which will be

7:04

triggered every time the bot comes

7:06

online so let's client dot on and the

7:09

event name is ready so add a function

7:11

over here and inside this function we're

7:13

going to go ahead and console log and

7:15

say the bot is online after this make

7:19

sure to log into the bot using

7:21

client.login and if you remember our

7:23

token is actually stored inside the dot

7:26

EnV so to use that we're going to do

7:28

process.env dot token however this is

7:31

not going to work if you did not import

7:33

dot EnV slash config so let's save this

7:36

file and this code should work so open

7:39

up your terminal and type node index.js

7:42

in the terminal we get the bot is online

7:45

and if we go back to Discord our bot is

7:48

actually online so now let's go back and

7:51

listen for messages so back in our code

7:53

I'm going to add another event listener

7:55

so I'm going to say client dot on and

7:57

the other event is message create and

8:00

this will give us access to the message

8:02

object as the parameter and what we can

8:05

do is we can go ahead and also log this

8:07

message object and see what we get I'm

8:10

going to save this file and restart my

8:12

bot using Ctrl C and then using node

8:15

index.js again once our bot comes online

8:18

I can go back to Discord and here I'm

8:20

going to send a message saying let's say

8:22

ping now if I go back to vs code and

8:25

you'll notice we get access to the

8:27

message object itself if we scroll a

8:29

little bit up you're gonna see we get

8:31

the message content saying ping so now

8:33

we know what property to access so let's

8:35

go ahead and close out of this terminal

8:37

and what we're going to do now is we're

8:39

going to configure our open AI so let's

8:41

go ahead and first import openai using

8:44

require

8:45

and from open AI I'm going to import

8:48

first of all configuration and the next

8:50

thing is open AI API now right before

8:53

the message create event listener I'm

8:55

going to define configuration using

8:57

const configuration and I'm going to set

8:59

this to a new configuration class and

9:02

inside I'm going to pass in an object

9:03

and the thing that we're going to pass

9:05

in is the API key if you remember our

9:07

API key is stored as API underscore key

9:10

so let's go ahead and copy that and

9:12

inside index.js we can see

9:16

process.env.api underscore key now we

9:18

can use this configuration to

9:20

communicate with the open AI API so

9:23

let's go ahead and Define a variable

9:24

called open Ai and we're going to set

9:26

this to a new instance of the open AI

9:28

API class and we're going to pass in the

9:31

configuration now we can use this

9:33

variable to communicate with open Ai and

9:35

generate a response however before we

9:38

generate a response we need to first run

9:40

some checks so I'm going to say if

9:43

message author bot return this basically

9:46

means if the message author was a bot

9:48

then we're going to completely return

9:50

from the function and I'm going to do

9:52

the same if the message Channel ID does

9:55

not equal to this channel ID so let's

9:57

say if message dot Channel dot ID does

10:01

not equal to and then we're going to

10:03

pass in

10:05

process.env.channel underscore ID and if

10:08

that's the case we can return again and

10:10

finally I'm going to add a way for

10:12

people to be able to chat in that

10:14

channel normally without having to

10:15

trigger the bot every time we can do

10:17

that by using some sort of prefix so

10:20

let's say if message dot content dot

10:23

starts with and over here I'm going to

10:25

add an exclamation point of course you

10:28

can add whatever you want but if a

10:30

message starts with an exclamation point

10:32

in this channel then we're going to

10:33

completely ignore that message now let's

10:36

go ahead and Define a conversation so

10:38

I'm going to say let conversation log

10:40

and this is going to be an array of

10:42

objects the first object is going to be

10:45

the initial social context that we want

10:47

to give our bots so the role is going to

10:49

be system and the content is going to be

10:52

whatever you want to explain to your Bot

10:54

so I'm going to say you are a friendly

10:57

chatbot and if you guys want your Bot to

10:59

be a little bit more sarcastic like my

11:02

bot then you can basically tell it to be

11:04

sarcastic over here now what I'm going

11:06

to do is I'm going to push the content

11:08

of this message into this conversation

11:10

log so I'm going to see conversation log

11:13

dot push and I'm going to push an object

11:15

the first property is going to be the

11:18

rule which in this case is user and the

11:20

content is of course going to be message

11:22

dot content now before we send an API

11:25

request to open AI let's make our bot

11:28

pretend that it's actually typing so I'm

11:30

going to say await message.channel dot

11:34

send typing and this is a method and

11:36

because we're using a weight our

11:38

function has to be asynchronous now

11:40

after we send a typing status we can go

11:43

ahead and Define results which is going

11:45

to to be a weight open AI dot create

11:48

chat completion and in here we're going

11:51

to pass in an object and the first

11:53

property is going to be the model and as

11:56

I mentioned before the model is GPT 3.5

11:59

Dash turbo the next property that we

12:02

need to pass is messages and this is an

12:05

array of messages if you remember we

12:07

created conversation log so let's go

12:09

ahead and pass it in over here finally

12:11

we can go ahead and reply to this

12:13

message using message dot reply and

12:16

we're going to pass in the result dot

12:19

data dot choices and because choices is

12:22

an array let's go ahead and get the

12:23

first element and we're going to get the

12:25

message from it now go ahead and save

12:27

your file and if we now run our bot

12:30

using node index.js once the bot is

12:34

online let's go to Discord and test our

12:36

bot out I'm going to try saying hey how

12:40

are you and our bot is going to first

12:42

pretend to be typing and once the

12:44

response was generated rated our bot is

12:47

going to reply with it and it does seem

12:49

to be working perfectly fine now what we

12:51

can do is we can go ahead and make it

12:54

hold conversations with people so the

12:56

way we can do that is we can fetch

12:57

previous messages based on the person

12:59

who sent the latest message back in our

13:02

code what I'm going to do is I'm going

13:03

to remove the send typing actually I'm

13:05

going to cut it and I'm going to go

13:07

ahead and put it right after defining

13:10

conversation log and then after that

13:12

what I'm going to do is I'm going to

13:14

Define a variable called previous

13:15

messages and we're going to set this to

13:18

await message dot Channel dot messages

13:21

dot Fetch and we're going to pass in an

13:24

object with a limit of 15. this means

13:28

our bot is going to fetch 15 of the

13:31

previous messages to add to this

13:33

conversation log now we're going to go

13:35

ahead and reverse these previous

13:36

messages because they are sorted in

13:38

latest to oldest order so I'm going to

13:41

go ahead and say previous messages dot

13:43

reverse and we can now Loop through all

13:46

of these messages and push them to the

13:48

conversation log so what I'm going to do

13:50

is I'm going to save previous messages

13:51

for each and we're going to refer to

13:54

each of the messages as MSG basically

13:57

short for message and as we did here

13:59

before if the message content starts

14:01

with an exclamation point then we want

14:03

to ignore that completely so let's go

14:05

ahead and add that line of code now what

14:07

we want to do is we want our bot to

14:10

ignore other Bots but not itself so the

14:13

way we can do that is we can say if

14:15

message author ID is not equal to client

14:19

user ID and message author is a bot if

14:24

that is the case we can return finally

14:26

because we're trying to hold only a

14:28

single conversation with one person we

14:30

can say if message author ID does not

14:33

equal to message author ID then we can

14:38

return as well so if a new person is

14:40

trying to send a message we're not going

14:42

to be using anybody else's user ID in

14:44

this conversation log however you can

14:46

feel free to of course modify this to

14:48

your liking but this is all the

14:50

conditions that we have so what I'm

14:52

going to do is I'm going to go ahead and

14:54

push this to conversation log using

14:56

conversation log dot push and then we're

14:58

going to push it as an array the role is

15:01

going to be user and the content is

15:03

going to be message dot content and

15:06

outside of this for each method we can

15:08

go ahead and remove the previous

15:09

conversation log push method now I can

15:11

go ahead and save this file and restart

15:13

our bot now I'm going to go back to

15:16

Discord and ask it what was my previous

15:18

question

15:22

so it did correctly answer by saying hey

15:25

how are you was my previous question

15:27

which it was in this case so anyway I

15:30

really hope you guys enjoyed this video

15:31

If it helped you out make sure to give

15:32

it a like if you guys are having any

15:34

sort of problems be sure to join my

15:36

Discord server and ask your questions in

15:38

the discord.js channel anyway thanks for

15:40

watching and I'm gonna see you guys in

15:42

the next one

What is Artificial Intelligence and how does it work? What are the 3 types of AI? The 3 types of AI are: General AI: AI that can perform all of the intellectual tasks a human can. Currently, no form of AI can think abstractly or develop creative ideas in the same ways as humans.  Narrow AI: Narrow AI commonly includes visual recognition and natural language processing (NLP) technologies. It is a powerful tool for completing routine jobs based on common knowledge, such as playing music on demand via a voice-enabled device.  Broad AI: Broad AI typically relies on exclusive data sets associated with the business in question. It is generally considered the most useful AI category for a business. Business leaders will integrate a broad AI solution with a specific business process where enterprise-specific knowledge is required.  How can artificial intelligence be used in business? AI is providing new ways for humans to engage with machines, transitioning personnel from pure digital experiences to human-like natural interactions. This is called cognitive engagement.  AI is augmenting and improving how humans absorb and process information, often in real-time. This is called cognitive insights and knowledge management. Beyond process automation, AI is facilitating knowledge-intensive business decisions, mimicking complex human intelligence. This is called cognitive automation.  What are the different artificial intelligence technologies in business? Machine learning, deep learning, robotics, computer vision, cognitive computing, artificial general intelligence, natural language processing, and knowledge reasoning are some of the most common business applications of AI.  What is the difference between artificial intelligence and machine learning and deep learning? Artificial intelligence (AI) applies advanced analysis and logic-based techniques, including machine learning, to interpret events, support and automate decisions, and take actions.  Machine learning is an application of artificial intelligence (AI) that provides systems the ability to automatically learn and improve from experience without being explicitly programmed.  Deep learning is a subset of machine learning in artificial intelligence (AI) that has networks capable of learning unsupervised from data that is unstructured or unlabeled.  What are the current and future capabilities of artificial intelligence? Current capabilities of AI include examples such as personal assistants (Siri, Alexa, Google Home), smart cars (Tesla), behavioral adaptation to improve the emotional intelligence of customer support representatives, using machine learning and predictive algorithms to improve the customer’s experience, transactional AI like that of Amazon, personalized content recommendations (Netflix), voice control, and learning thermostats.  Future capabilities of AI might probably include fully autonomous cars, precision farming, future air traffic controllers, future classrooms with ambient informatics, urban systems, smart cities and so on.  To know more about the scope of artificial intelligence in your business, please connect with our expert.

מהי בינה מלאכותית וכיצד היא פועלת? מהם 3 סוגי הבינה המלאכותית? שלושת סוגי הבינה המלאכותית הם: בינה מלאכותית כללית: בינה מלאכותית שיכולה לבצע את כל המשימות האינטלקטואליות שאדם יכול. נכון לעכשיו, שום צורה של AI לא יכולה לחשוב בצורה מופשטת או לפתח רעיונות יצירתיים באותן דרכים כמו בני אדם. בינה מלאכותית צרה: בינה מלאכותית צרה כוללת בדרך כלל טכנולוגיות זיהוי חזותי ועיבוד שפה טבעית (NLP). זהו כלי רב עוצמה להשלמת עבודות שגרתיות המבוססות על ידע נפוץ, כגון השמעת מוזיקה לפי דרישה באמצעות מכשיר התומך בקול. בינה מלאכותית רחבה: בינה מלאכותית רחבה מסתמכת בדרך כלל על מערכי נתונים בלעדיים הקשורים לעסק המדובר. זה נחשב בדרך כלל לקטגוריית הבינה המלאכותית השימושית ביותר עבור עסק. מנהיגים עסקיים ישלבו פתרון AI רחב עם תהליך עסקי ספציפי שבו נדרש ידע ספציפי לארגון. כיצד ניתן להשתמש בבינה מלאכותית בעסק? AI מספקת דרכים חדשות לבני אדם לעסוק במכונות, ומעבירה את הצוות מחוויות דיגיטליות טהורות לאינטראקציות טבעיות דמויות אדם. זה נקרא מעורבות קוגניטיבית. בינה מלאכותית מגדילה ומשפרת את האופן שבו בני אדם קולטים ומעבדים מידע, לעתים קרובות בזמן אמת. זה נקרא תובנות קוגניטיביות וניהול ידע. מעבר לאוטומציה של תהליכים, AI מאפשר החלטות עסקיות עתירות ידע, תוך חיקוי אינטליגנציה אנושית מורכבת. זה נקרא אוטומציה קוגניטיבית. מהן טכנולוגיות הבינה המלאכותית השונות בעסק? למידת מכונה, למידה עמוקה, רובוטיקה, ראייה ממוחשבת, מחשוב קוגניטיבי, בינה כללית מלאכותית, עיבוד שפה טבעית וחשיבת ידע הם חלק מהיישומים העסקיים הנפוצים ביותר של AI. מה ההבדל בין בינה מלאכותית ולמידת מכונה ולמידה עמוקה? בינה מלאכותית (AI) מיישמת ניתוח מתקדמות וטכניקות מבוססות לוגיקה, כולל למידת מכונה, כדי לפרש אירועים, לתמוך ולהפוך החלטות לאוטומטיות ולנקוט פעולות. למידת מכונה היא יישום של בינה מלאכותית (AI) המספק למערכות את היכולת ללמוד ולהשתפר מניסיון באופן אוטומטי מבלי להיות מתוכנתים במפורש. למידה עמוקה היא תת-קבוצה של למידת מכונה בבינה מלאכותית (AI) שיש לה רשתות המסוגלות ללמוד ללא פיקוח מנתונים שאינם מובנים או ללא תווית. מהן היכולות הנוכחיות והעתידיות של בינה מלאכותית? היכולות הנוכחיות של AI כוללות דוגמאות כמו עוזרים אישיים (Siri, Alexa, Google Home), מכוניות חכמות (Tesla), התאמה התנהגותית לשיפור האינטליגנציה הרגשית של נציגי תמיכת לקוחות, שימוש בלמידת מכונה ואלגוריתמים חזויים כדי לשפר את חווית הלקוח, עסקאות בינה מלאכותית כמו זו של אמזון, המלצות תוכן מותאמות אישית (Netflix), שליטה קולית ותרמוסטטים ללמידה. יכולות עתידיות של AI עשויות לכלול כנראה מכוניות אוטונומיות מלאות, חקלאות מדויקת, בקרי תעבורה אוויריים עתידיים, כיתות עתידיות עם אינפורמטיקה סביבתית, מערכות עירוניות, ערים חכמות וכן הלאה. כדי לדעת יותר על היקף הבינה המלאכותית בעסק שלך, אנא צור קשר עם המומחה שלנו.

Google Colab: Google Colab היא פלטפורמה מקוונת המאפשרת למשתמשים לשתף ולהריץ סקריפטים של Python בענן Graphics Processing Unit(GPU): GPU, או יחידת עיבוד גרפית, הוא סוג מיוחד של שבב מחשב שנועד להתמודד עם המורכבות חישובים הדרושים להצגת תמונות ווידאו במחשב או במכשיר אחר. זה כמו המוח של המערכת הגרפית של המחשב שלך, והוא ממש טוב לעשות הרבה מתמטיקה ממש מהר. GPUs משמשים סוגים רבים ושונים של מכשירים, כולל מחשבים, טלפונים וקונסולות משחקים. הם שימושיים במיוחד למשימות הדורשות כוח עיבוד רב, כמו משחקי וידאו, עיבוד גרפיקה תלת-ממדית או הפעלת אלגוריתמים של למידת מכונה. מודל שפה גדול (LLM): סוג של מודל למידת מכונה שאומן על כמות גדולה מאוד של נתוני טקסט ומסוגל ליצור טקסט בעל צליל טבעי. Machine Learning (ML): שיטה ללמד מחשבים ללמוד מנתונים, מבלי להיות מתוכנתים במפורש. עיבוד שפה טבעית (NLP): תת-תחום של AI המתמקד בהוראת מכונות להבין, לעבד וליצור שפה אנושית רשתות עצביות: סוג של אלגוריתם למידת מכונה המבוססת על המבנה והתפקוד של המוח. שדות קרינה עצביים (NeRF): שדות קרינה עצביים הם סוג של מודל למידה עמוקה שיכול לשמש למגוון משימות, כולל יצירת תמונה, זיהוי אובייקטים ופילוח. NeRFs שואבים השראה מהרעיון של שימוש ברשת עצבית למודל של זוהר תמונה, שהוא מדד לכמות האור שנפלט או מוחזר על ידי אובייקט. OpenAI: OpenAI הוא מכון מחקר המתמקד בפיתוח וקידום טכנולוגיות בינה מלאכותית שהן בטוחות, שקופות ומועילות לחברה. Overfitting: בעיה נפוצה בלמידת מכונה, שבה המודל מתפקד היטב בנתוני האימון אך גרועים בחדשים, בלתי נראים. נתונים. זה מתרחש כאשר המודל מורכב מדי ולמד יותר מדי פרטים מנתוני האימון, כך שהוא לא מכליל היטב. הנחיה: הנחיה היא פיסת טקסט המשמשת לתכנון מודל שפה גדול ולהנחות את הדור שלו Python: Python היא שפת תכנות פופולרית ברמה גבוהה הידועה בפשטות, בקריאות ובגמישות שלה (כלי AI רבים משתמשים בה) למידת חיזוק: סוג של למידת מכונה שבה המודל לומד על ידי ניסוי וטעייה, מקבל תגמולים או עונשים על מעשיו ומתאים את התנהגותו בהתאם. מחשוב מרחבי: מחשוב מרחבי הוא השימוש בטכנולוגיה כדי להוסיף מידע וחוויות דיגיטליות לעולם הפיזי. זה יכול לכלול דברים כמו מציאות רבודה, שבה מידע דיגיטלי מתווסף למה שאתה רואה בעולם האמיתי, או מציאות מדומה, שבה אתה יכול לשקוע במלואו בסביבה דיגיטלית. יש לו שימושים רבים ושונים, כמו בחינוך, בידור ועיצוב, והוא יכול לשנות את האופן שבו אנו מתקשרים עם העולם ואחד עם השני. דיפוזיה יציבה: דיפוזיה יציבה מייצרת תמונות אמנותיות מורכבות המבוססות על הנחיות טקסט. זהו מודל AI של סינתזת תמונות בקוד פתוח הזמין לכולם. ניתן להתקין את ה-Stable Diffusion באופן מקומי באמצעות קוד שנמצא ב-GitHub או שישנם מספר ממשקי משתמש מקוונים הממנפים גם מודלים של Stable Diffusion. למידה מפוקחת: סוג של למידת מכונה שבה נתוני האימון מסומנים והמודל מאומן לבצע תחזיות על סמך היחסים בין נתוני הקלט והתוויות המתאימות. למידה ללא פיקוח: סוג של למידת מכונה שבה נתוני האימון אינם מסומנים, והמודל מאומן למצוא דפוסים ויחסים בנתונים בעצמו. Webhook: Webhook הוא דרך של תוכנת מחשב אחת לשלוח הודעה או נתונים לתוכנית אחרת דרך האינטרנט בזמן אמת. זה עובד על ידי שליחת ההודעה או הנתונים לכתובת URL ספציפית, השייכת לתוכנית האחרת. Webhooks משמשים לעתים קרובות כדי להפוך תהליכים לאוטומטיים ולהקל על תוכניות שונות לתקשר ולעבוד יחד. הם כלי שימושי למפתחים שרוצים לבנות יישומים מותאמים אישית או ליצור אינטגרציות בין מערכות תוכנה שונות.