5 STAR AI.IO

TOOLS

FOR YOUR BUSINESS

HELLO & WELCOME TO THE

5 STAR AI.IO

TOOLS

FOR YOUR BUSINESS

Ready Player Me

Generate Your First Professional Ready Player Me AI AVATAR & Get Your BUSINESS 2 Another Level. 


Taking Your Existing Business With AI Ready Player Me

Creating an uber-realistic video animation from an avatar with Stable Diffusion



Ready Player Me raises $56M for metaverse avatars



Ready Player Me raises $56M for metaverse avatars

 a cross-game metaverse avatar platform that allows users to explore virtual worlds with one consistent identity, has closed a $56 million funding round led by Andreessen Horowitz (a16z).

The New York company has seen success with its cross-platform metaverse approach, where it is advocating the use of interoperable avatars. To date, Ready Player Me has partnerships with more than 3,000 game and app companies using its avatars.

 

 

Notable investors include David Baszucki, cofounder of Roblox; Justin Kan, cofounder of Twitch; Sebastian Knutsson and Riccardo Zacconi, King cofounders; sports and entertainment company Endeavor; Kevin Hart’s Hartbeat VenturesD; Amelio family; Punk6529; Snowfro; Collab Currency; Plural; Konvoy Ventures and more.

 

The 3,000 apps across both Web2 and Web3 already integrate Ready Player Me, including VRChat, Spatial, Somnium Space, RTFKT and many more. The company also already works with individual creators and fashion brands such as Adidas, New Balance, Dior, Pull&Bear, and Warner Brothers (Dune movie outfits) to enable cross-game avatar assets across the metaverse.

 

 

Ready Player Me founders. Timmu Toke is on the left.

 

Timmu Tõke, CEO of Ready Player Me, said in an interview with GamesBeat that interoperability will unlock the true metaverse experience between games, worlds, and applications where users can have a consistent identity across all experiences.

 

“We’re doing cross-game answers for the metaverse, as we saw that people spend a lot of time in virtual worlds,” said Tõke. “The metaverse is not one app, or one game or one platform. It’s a network of thousands of different virtual worlds. So it makes sense for users to have an avatar to traverse across many different virtual worlds.”

 

Tõke added, “And from a developer’s point of view, when you’re building a new game or a new world, you need to build that out or system or character creator. And building one takes six months to a few years. And it’s a major pain for developers. And we take that pain away. We give them an avatar system. They integrate it in a few days or a week.”

 

By focusing on the tools for the developer side of the network, the company has made it easier for developers to build games, and that in turn makes it easier for players to craft their avatars, Tõke said. The company has 50 people and it is hiring.

Ready Player Me provides developers an avatar system, allowing the teams to focus on creating worlds and experiences. The platform also provides distribution through its network, and opens new revenue opportunities through interoperable avatar asset sales and a cross-game economy.

 

“What will unlock the true metaverse experience is interoperability between games, worlds and applications and a consistent identity for users across all experiences,” said Tõke.

 

Tõke said it essential for virtual world users to create an avatar they love and buy avatar skins and accessories that work across the metaverse and are not stuck in one game.

 

He said the funding will allow Ready Player Me to continue scaling the avatar system to make it more flexible for developers, create new tools to help developers monetize with avatar assets, and build tools for individual creators to take part of the cross-game avatar marketplace.

 

Ready Player Me is driven by the belief that an open metaverse with millions of interlinked experiences, rather than a few large walled gardens, will drive better user experience, creator experience and economics. An interoperable user ID and avatar sits at the center of  the open metaverse to be a cohesive experience. And an open marketplace of avatar assets will increase the size of the market and allow developers in the metaverse to increase their revenues.

“Ready Player Me is loved by both developers and players as the largest platform for avatar-systems-as-a-service, and is well on their way to building the interoperable identity protocol for the open Metaverse,” said Jonathan Lai, general partner at Andreessen Horowitz, in a statement. “We’ve been deeply impressed by the team’s blend of developer empathy, technical chops, and entrepreneurial pragmatism, and couldn’t be more excited to partner with them on this journey.”

 

The learning curve

 

Ready Player Me has 3,000 avatar partners.

 

The Ready Player Me avatar system is the cumulative product of over eight years of research and development. Early on, the company built custom avatar systems and technology for enterprise customers like Tencent, Verizon, HTC, Wargaming, and more.

 

Over the years, Ready Player Me aggregated a proprietary database of more than 20,000 face scans captured with the company’s own hardware-based 3D scanners. These scans enabled Ready Player Me to build a deep-learning solution that can predict and render realistic faces from a single 2D photo. This system runs across desktop, web, and mobile, and is available to developers through a software development kit (SDK) and application programming interface (API).

 

Tõke said that he does not believe the centralized metaverse, run by one or a handful of companies, would be good for developers and users. If it does happen, the centralized companies will make the rules. At the same time, he wants to succeed in the market with his avatars. So he has to make sure that his avatar system is open as well.

“Creating the game services and protocols and standards is what we are focused on,” Tõke said. “We’ve been building this out for almost nine years now, from building hardware scanners to customization or doing systems for big companies like Tencent. The first tipping point for us was building an open tech stack that anyone could use and was standardized. as soon as we launched, we had good feedback from developers and started growing organically.”

 

Last year, 24 companies were using it, and then it spiraled. The openness has been a tailwind for the company, Tõke said.

 

The company started building hardware for face scanners, using 100 cameras. Then it created a photo booth where it captured thousands of people in airports and museums. with that database, it build a deep-learning solution that could take a single selfie and convert it into different avatar styles. Then around 2016 and 2017, the company dropped the hardware and focused on a full software solution.

 

Ready Player Me supports the Metaverse Forum.

Then it started creating solutions for different companies, from Wargaming to Huawei. That custom work paid bills, but it was not scalable and so the company focused on a more universal approach and things started taking off during the pandemic. The early adopters were companies creating virtual meeting spaces or worlds for metaverse applications.

The Metaverse Forum

Ready Player Me got started nearly nine years ago.

The goal is to make the avatars work like other shared file formats so it can be used in Unity mobile games or Unreal desktop games.

“The industry needs to see the economic value of interoperability,” Tõke said. “Being able to sell their accessories and avatars that travel across worlds — it has to be obvious this is a better business and the industry needs to agree on standards. I don’t see that push by the industry today.”

Tõke said that building interoperability across platforms is challenging today, given how many systems exist. Part of the challenge is making the avatars more and more realistic over time. Tõke said his company has joined the Metaverse Forum, which is creating standards. Other companies like Nvidia are also making avatars for its Omniverse platform.

By contrast, rival Genies raised a lot of money and had success based on its focus on creating avatars for celebrities, who needed to continue doing meet-and-greet events with fans during the pandemic. That business grew, but game companies did not adopt it.

“You have to build the network out for diversity as a developer tools company,” said Tõke. “That’s where we spend most of our time.”

GamesBeat's creed when covering the game industry is "where passion meets business." What does this mean? We want to tell you how the news matters to you -- not just as a decision-maker at a game studio, but also as a fan of games. Whether you read our articles, listen to our podcasts, or watch our videos, GamesBeat will help you learn about the industry and enjoy engaging with it.


Ready Player Me

ALL 5 STAR AI.IO PAGE STUDY

How AI and IoT are Creating An Impact On Industries Today


HELLO AND WELCOME  TO THE 


5 STAR AI.IOT TOOLS FOR YOUR BUSINESS


ARE NEW WEBSITE IS ABOUT 5 STAR AI and io’t TOOLS on the net.

We prevaid you the best

Artificial Intelligence  tools and services that can be used to create and improve BUSINESS websites AND CHANNELS .

This site is  includes tools for creating interactive visuals, animations, and videos.

 as well as tools for SEO, marketing, and web development.

 It also includes tools for creating and editing text, images, and audio. The website is intended to provide users with a comprehensive list of AI-based tools to help them create and improve their business.

https://studio.d-id.com/share?id=078f9242d5185a9494e00852e89e17f7&utm_source=copy

This website is a collection of Artificial Intelligence (AI) tools and services that can be used to create and improve websites. It includes tools for creating interactive visuals, animations, and videos, as well as tools for SEO, marketing, and web development. It also includes tools for creating and editing text, images, and audio. The website is intended to provide users with a comprehensive list of AI-based tools to help them create and improve their websites.



אתר זה הוא אוסף של כלים ושירותים של בינה מלאכותית (AI) שניתן להשתמש בהם כדי ליצור ולשפר אתרים. הוא כולל כלים ליצירת ויזואליה אינטראקטיבית, אנימציות וסרטונים, כמו גם כלים לקידום אתרים, שיווק ופיתוח אתרים. הוא כולל גם כלים ליצירה ועריכה של טקסט, תמונות ואודיו. האתר נועד לספק למשתמשים רשימה מקיפה של כלים מבוססי AI שיסייעו להם ליצור ולשפר את אתרי האינטרנט שלהם.

Hello and welcome to our new site that shares with you the most powerful web platforms and tools available on the web today

All platforms, websites and tools have artificial intelligence AI and have a 5-star rating

All platforms, websites and tools are free and Pro paid

The platforms, websites and the tool's  are the best  for growing your business in 2022/3

שלום וברוכים הבאים לאתר החדש שלנו המשתף אתכם בפלטפורמות האינטרנט והכלים החזקים ביותר הקיימים היום ברשת. כל הפלטפורמות, האתרים והכלים הם בעלי בינה מלאכותית AI ובעלי דירוג של 5 כוכבים. כל הפלטפורמות, האתרים והכלים חינמיים ומקצועיים בתשלום הפלטפורמות, האתרים והכלים באתר זה הם הטובים ביותר  והמועילים ביותר להצמחת ולהגדלת העסק שלך ב-2022/3 

A Guide for AI-Enhancing Your Existing Business Application


A guide to improving your existing business application of artificial intelligence

מדריך לשיפור היישום העסקי הקיים שלך בינה מלאכותית

What is Artificial Intelligence and how does it work? What are the 3 types of AI?

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?

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.

Glossary of Terms


Application Programming Interface(API):

An API, or application programming interface, is a set of rules and protocols that allows different software programs to communicate and exchange information with each other. It acts as a kind of intermediary, enabling different programs to interact and work together, even if they are not built using the same programming languages or technologies. API's provide a way for different software programs to talk to each other and share data, helping to create a more interconnected and seamless user experience.

Artificial Intelligence(AI):

the intelligence displayed by machines in performing tasks that typically require human intelligence, such as learning, problem-solving, decision-making, and language understanding. AI is achieved by developing algorithms and systems that can process, analyze, and understand large amounts of data and make decisions based on that data.

Compute Unified Device Architecture(CUDA):

CUDA is a way that computers can work on really hard and big problems by breaking them down into smaller pieces and solving them all at the same time. It helps the computer work faster and better by using special parts inside it called GPUs. It's like when you have lots of friends help you do a puzzle - it goes much faster than if you try to do it all by yourself.

The term "CUDA" is a trademark of NVIDIA Corporation, which developed and popularized the technology.

Data Processing:

The process of preparing raw data for use in a machine learning model, including tasks such as cleaning, transforming, and normalizing the data.

Deep Learning(DL):

A subfield of machine learning that uses deep neural networks with many layers to learn complex patterns from data.

Feature Engineering:

The process of selecting and creating new features from the raw data that can be used to improve the performance of a machine learning model.

Freemium:

You might see the term "Freemium" used often on this site. It simply means that the specific tool that you're looking at has both free and paid options. Typically there is very minimal, but unlimited, usage of the tool at a free tier with more access and features introduced in paid tiers.

Generative Art:

Generative art is a form of art that is created using a computer program or algorithm to generate visual or audio output. It often involves the use of randomness or mathematical rules to create unique, unpredictable, and sometimes chaotic results.

Generative Pre-trained Transformer(GPT):

GPT stands for Generative Pretrained Transformer. It is a type of large language model developed by OpenAI.

GitHub:

GitHub is a platform for hosting and collaborating on software projects


Google Colab:

Google Colab is an online platform that allows users to share and run Python scripts in the cloud

Graphics Processing Unit(GPU):

A GPU, or graphics processing unit, is a special type of computer chip that is designed to handle the complex calculations needed to display images and video on a computer or other device. It's like the brain of your computer's graphics system, and it's really good at doing lots of math really fast. GPUs are used in many different types of devices, including computers, phones, and gaming consoles. They are especially useful for tasks that require a lot of processing power, like playing video games, rendering 3D graphics, or running machine learning algorithms.

Large Language Model(LLM):

A type of machine learning model that is trained on a very large amount of text data and is able to generate natural-sounding text.

Machine Learning(ML):

A method of teaching computers to learn from data, without being explicitly programmed.

Natural Language Processing(NLP):

A subfield of AI that focuses on teaching machines to understand, process, and generate human language

Neural Networks:

A type of machine learning algorithm modeled on the structure and function of the brain.

Neural Radiance Fields(NeRF):

Neural Radiance Fields are a type of deep learning model that can be used for a variety of tasks, including image generation, object detection, and segmentation. NeRFs are inspired by the idea of using a neural network to model the radiance of an image, which is a measure of the amount of light that is emitted or reflected by an object.

OpenAI:

OpenAI is a research institute focused on developing and promoting artificial intelligence technologies that are safe, transparent, and beneficial to society

Overfitting:

A common problem in machine learning, in which the model performs well on the training data but poorly on new, unseen data. It occurs when the model is too complex and has learned too many details from the training data, so it doesn't generalize well.

Prompt:

A prompt is a piece of text that is used to prime a large language model and guide its generation

Python:

Python is a popular, high-level programming language known for its simplicity, readability, and flexibility (many AI tools use it)

Reinforcement Learning:

A type of machine learning in which the model learns by trial and error, receiving rewards or punishments for its actions and adjusting its behavior accordingly.

Spatial Computing:

Spatial computing is the use of technology to add digital information and experiences to the physical world. This can include things like augmented reality, where digital information is added to what you see in the real world, or virtual reality, where you can fully immerse yourself in a digital environment. It has many different uses, such as in education, entertainment, and design, and can change how we interact with the world and with each other.

Stable Diffusion:

Stable Diffusion generates complex artistic images based on text prompts. It’s an open source image synthesis AI model available to everyone. Stable Diffusion can be installed locally using code found on GitHub or there are several online user interfaces that also leverage Stable Diffusion models.

Supervised Learning:

A type of machine learning in which the training data is labeled and the model is trained to make predictions based on the relationships between the input data and the corresponding labels.

Unsupervised Learning:

A type of machine learning in which the training data is not labeled, and the model is trained to find patterns and relationships in the data on its own.

Webhook:

A webhook is a way for one computer program to send a message or data to another program over the internet in real-time. It works by sending the message or data to a specific URL, which belongs to the other program. Webhooks are often used to automate processes and make it easier for different programs to communicate and work together. They are a useful tool for developers who want to build custom applications or create integrations between different software systems.


מילון מונחים


ממשק תכנות יישומים (API): API, או ממשק תכנות יישומים, הוא קבוצה של כללים ופרוטוקולים המאפשרים לתוכנות שונות לתקשר ולהחליף מידע ביניהן. הוא פועל כמעין מתווך, המאפשר לתוכניות שונות לקיים אינטראקציה ולעבוד יחד, גם אם הן אינן בנויות באמצעות אותן שפות תכנות או טכנולוגיות. ממשקי API מספקים דרך לתוכנות שונות לדבר ביניהן ולשתף נתונים, ועוזרות ליצור חווית משתמש מקושרת יותר וחלקה יותר. בינה מלאכותית (AI): האינטליגנציה שמוצגת על ידי מכונות בביצוע משימות הדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית, כגון למידה, פתרון בעיות, קבלת החלטות והבנת שפה. AI מושגת על ידי פיתוח אלגוריתמים ומערכות שיכולים לעבד, לנתח ולהבין כמויות גדולות של נתונים ולקבל החלטות על סמך הנתונים הללו. Compute Unified Device Architecture (CUDA): CUDA היא דרך שבה מחשבים יכולים לעבוד על בעיות קשות וגדולות באמת על ידי פירוקן לחתיכות קטנות יותר ופתרון כולן בו זמנית. זה עוזר למחשב לעבוד מהר יותר וטוב יותר על ידי שימוש בחלקים מיוחדים בתוכו הנקראים GPUs. זה כמו כשיש לך הרבה חברים שעוזרים לך לעשות פאזל - זה הולך הרבה יותר מהר מאשר אם אתה מנסה לעשות את זה לבד. המונח "CUDA" הוא סימן מסחרי של NVIDIA Corporation, אשר פיתחה והפכה את הטכנולוגיה לפופולרית. עיבוד נתונים: תהליך הכנת נתונים גולמיים לשימוש במודל למידת מכונה, כולל משימות כמו ניקוי, שינוי ונימול של הנתונים. למידה עמוקה (DL): תת-תחום של למידת מכונה המשתמש ברשתות עצביות עמוקות עם רבדים רבים כדי ללמוד דפוסים מורכבים מנתונים. הנדסת תכונות: תהליך הבחירה והיצירה של תכונות חדשות מהנתונים הגולמיים שניתן להשתמש בהם כדי לשפר את הביצועים של מודל למידת מכונה. Freemium: ייתכן שתראה את המונח "Freemium" בשימוש לעתים קרובות באתר זה. זה פשוט אומר שלכלי הספציפי שאתה מסתכל עליו יש אפשרויות חינמיות וגם בתשלום. בדרך כלל יש שימוש מינימלי מאוד, אך בלתי מוגבל, בכלי בשכבה חינמית עם יותר גישה ותכונות שהוצגו בשכבות בתשלום. אמנות גנרטיבית: אמנות גנרטיבית היא צורה של אמנות שנוצרת באמצעות תוכנת מחשב או אלגוריתם ליצירת פלט חזותי או אודיו. לרוב זה כרוך בשימוש באקראיות או בכללים מתמטיים כדי ליצור תוצאות ייחודיות, בלתי צפויות ולעיתים כאוטיות. Generative Pre-trained Transformer(GPT): GPT ראשי תיבות של Generative Pre-trained Transformer. זהו סוג של מודל שפה גדול שפותח על ידי OpenAI. GitHub: GitHub היא פלטפורמה לאירוח ושיתוף פעולה בפרויקטי תוכנה

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.

WELCOME TO THE

5 STAR AI.IO

TOOLS

FOR YOUR BUSINESS