KépfeldolgozásA képfeldolgozás az a folyamat, amely során a számítógépek és más eszközök képi adatokat dolgoznak fel és elemeznek, mint például fényképek, videók vagy orvosi képek. A képfeldolgozás számos alkalmazási területet foglal magában, például gépi látás, orvosi képalkotás és biztonságtechnika. A célja általában az, hogy előállítsunk információkat, javítsuk a kép minőségét vagy felismerjük a mintákat, az objektumokat, a mozgást és más jellemzőket.
KépfelismerésA képfelismerés egy olyan számítógépes eljárás, amely során a számítógép képeket elemz és megpróbálja azonosítani a képen szereplő tárgyakat, alakzatokat, mintákat vagy éppen arcvonásokat. Ennek a folyamatnak az alapja a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia, amelyek lehetővé teszik a számítógép számára, hogy a feldolgozott képek alapján folyamatosan javuljon a felismerési képessége. A képfelismerésnek számos alkalmazása van, például járművek rendszámának azonosítása, arcfelismerés vagy éppen az orvosi képalkotás.
KernelA kernel egy olyan függvény, amely módosítja a bemeneti adatokat, hogy azok a gépi tanulási modellek számára könnyebben feldolgozhatóvá váljanak. Az MI (mesterséges intelligencia) kontextusában a kernel az adatok átalakítására használt matematikai függvény, amely lehetővé teszi az adatok összehasonlítását és csoportosítását, így a gépi tanulási modellek jobb eredményeket tudnak elérni.
Kiterjesztett valóságA kiterjesztett valóság (angolul: Augmented Reality, AR) olyan technológia, amely lehetővé teszi, hogy az emberi érzékszervek segítségével kibővítse a valóság által nyújtott élményt. Ennek érdekében az AR alkalmazások egy virtuális réteget helyeznek el a valós világ fölé, amelyben különböző információk, virtuális objektumok, illetve animációk jelennek meg a valóságban. Az AR alkalmazásokat általában okostelefonok, tabletek vagy különleges szemüvegek segítségével használják.
KlaszteranalízisA klaszteranalízis egy olyan adatelemzési módszer, amelynek célja, hogy az adatokat csoportokra, azaz klaszterekre bontsa úgy, hogy a csoportokon belül a hasonlóság, a csoportok között pedig a különbség nagy legyen. Ezzel segíti az adatok vizuális megjelenítését és az adatokban rejlő információk könnyebb feltárását.
KlaszterezésAz MI-ben a klaszterezés olyan folyamat, amely során az algoritmusok az adatokat csoportokba rendezik olyan módon, hogy azonos jellemzőkkel rendelkező adatok ugyanabba a csoportba kerülnek.
Kombinatorikus optimalizálásA kombinatorikus optimalizálás olyan matematikai terület, amely a lehetséges kombinációk között keresi a legjobb megoldást. Az ilyen problémák általában akkor merülnek fel, ha olyan döntéseket kell meghozni, amelyek egy adott korlátozott rendszeren belül véges számú lehetőségből állnak. A kombinatorikus optimalizálás célja az, hogy megtalálja a legjobb kombinációt vagy megoldást, amely megfelel a meghatározott célnak és korlátozásoknak. A két klasszikus példa a kombinatorikus optimalizálásra az utazóügynök probléma vagy a n queens probléma.
Kombinatorikus problémákA kombinatorikus problémák olyan matematikai problémák, amelyek a kombinatorika (az elemek csoportosításával, rendezésével és kiválasztásával foglalkozó matematikai ág) módszereit alkalmazzák a megoldásukra. Ezek általában arra a kérdésre vonatkoznak, hogy hányféle mód van adott elemek rendezésére vagy kiválasztására bizonyos szabályok szerint.
Konvolúciós neurális hálózatokA konvolúciós neurális hálózat egy olyan mesterséges intelligencia algoritmus, amely képeket, videókat vagy hangokat tud feldolgozni és azonosítani. Az algoritmus a képeket több rétegben dolgozza fel, és mindegyik rétegben speciális számításokat végez el, hogy megérthesse, milyen tulajdonságok találhatók a képen. A konvolúciós hálózatok használata széles körben elterjedt a képfelismerés, arcfelismerés és autonóm vezetés területén.
KvantummechanikaA kvantummechanikai algoritmusok az MI területén képesek olyan problémák megoldására, amelyek hagyományos számítógépekkel túl bonyolultak vagy akár lehetetlenek lennének. Ezek az algoritmusok különösen hatékonyak a keresési, optimalizálási és adatbányászati problémák megoldásában. A kvantummechanika az MI területén ígéretes lehetőségeket kínál a jövőbeni technológiai fejlesztések számára.
KvantumszámításAz MI egyik legújabb ága, amely a kvantummechanika alapjaira épül és olyan problémákat képes megoldani, amelyek a hagyományos számítógépekkel megoldhatatlannak bizonyulnak.
KvantumszámítógépekA kvantumszámítógépek olyan számítógépek, amelyek a kvantummechanika jelenségeit használják ki a számítások végrehajtásához. Ezek a számítógépek eltérnek a hagyományos számítógépektől azáltal, hogy képesek az ún. kvantumbitek kezelésére, amelyek használatával párhuzamosan, nagy mennyiségű adatot tudnak feldolgozni, és ezzel jelentős sebességnövekedést érhetnek el bizonyos problémák megoldásában.