«Н»

Набор данных (Data set) – это совокупность данных, прошедших предварительную подготовку (обработку) в соответствии с требованиями законодательства Российской Федерации об информации, информационных технологиях и о защите информации и необходимых для разработки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта (Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года).

Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes classifier) – это простой вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса со строгими (наивными) предположениями о независимости.

Наука о данных (Data Science) – это профессиональная деятельность, связанная с эффективным и максимально достоверным поиском закономерностей в данных, извлечение знаний из данных в обобщённой форме, а также их оформление в виде, пригодном для обработки заинтересованными сторонами (людьми, программными системами, управляющими устройствами) в целях принятия обоснованных решений. Также, – это процесс исследования, фильтрация, преобразование и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решений.

Небольшие данные (Small data) – это данные, представляемые в таких объеме и формате для понимания человеком, в каких они становятся доступными, информативными и действенными.

Нейрокомпьютер (Neural computer) – это цифровая и/или аналоговая компьютерная система, базирующаяся на нейронной сети и исполняющая нейросетевые алгоритмы.

Нейрология (нейронаука, Neuroscience) – это изучение того, как развивается нервная система, ее структура и функции. Нейробиологи сосредотачиваются на мозге и его влиянии на поведение и когнитивные функции. Неврология занимается не только нормальным функционированием нервной системы, но и тем, что происходит с нервной системой, когда у людей возникают неврологические, психические расстройства и нарушения развития нервной системы. Неврологию часто называют во множественном числе нейробиологией. Неврологию традиционно относят к разделу биологии. В наши дни это междисциплинарная наука, которая тесно связана с другими дисциплинами, такими как математика, лингвистика, инженерия, информатика, химия, философия, психология и медицина. Многие исследователи говорят, что нейробиология означает то же самое, что и нейробиология. Тем не менее, нейробиология рассматривает биологию нервной системы, в то время как неврология относится ко всему, что связано с нервной системой.

Нейроморфная инженерия (Neuromorphic engineering) – это использование принципов построения биологических нервных систем при конструировании микросхем; концепция, предложенная Карвером Мидом (Carver Mead) в конце 1980-х гг. с целью создания искусственных нейронов, СБИС и систем, копирующих архитектуры нервных систем биологических объектов.

Нейроморфная сеть (Neuromorphic network) – это сеть, узлами которой являются нейроморфные устройства.

Нейроморфная теория (Neuromorphics) – это методология, технология, которая первоначально ставила своей целью реализовать биологические принципы в аналоговых управляющих системах и датчиках, а в настоящее время этот термин употребляется также и для описания аналоговых, цифровых и гибридных аппаратных и программных систем, реализующих модели ИНС

Нейроморфное аппаратное обеспечение (Neuromorphic hardware) – это аппаратное обеспечение для систем ИИ, построенное на нейроморфной элементной базе.

Нейроморфное оборудование (Neuromorphic equipment) – это любое электрическое устройство, которое имитирует природные биологические структуры нервной системы человека.

Нейроморфные системы (Neuromorphic systems) – это реализация в кремнии систем, архитектура которых базируется на нейробиологии (дисциплина, изучающая физиологию, строение, развитие мозга и нервной системы); используют вычисления с массовым параллелизмом. Нейроморфные системы могут быть как цифровыми, так и аналоговыми, при этом роль синапсов играет либо программное обеспечение, либо мемристоры, которые могут хранить значение из некоторого диапазона величин, а не только традиционные единицу и ноль, что позволяет имитировать изменение силы связи (весов) между двумя синапсами. Изменение этих весов в моделируемых синапсах – это один из способов позволить нейроморфным системам учиться.

Нейроморфный ИИ Neuromorphic artificial intelligence (neuromorphic AI) – это системы ИИ, строящиеся по образу и подобию мозга человека, характеризующиеся громадным быстродействием на определённых видах задач (обработки и распознавания изображений, машинного обучения и др.) и на несколько порядков меньшим энергопотреблением, чем у сравнимых по производительности суперкомпьютеров.

Нейроморфный исследователь (Neuromorphic researcher) – это учёный-исследователь в области ИНС.

Нейроморфный процессор (Neural processing unit NPU) – это процессор, выполняющий нейрокомпьютерные (нейросетевые) вычисления.

Нейронная сеть (Artificial Neural Network) – это математическая модель, а также ее программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма.

Нейронная сеть AlexNet (AlexNet) – это название нейронной сети, победившей в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge в 2012 году. Она названа в честь Алекса Крижевского, в то время аспиранта компьютерных наук в Стэнфордском университете.

Нейронные сети прямого распространения (FeedForward Networks) – это нейронная сеть с многими слоями, где данные распространяются только вперёд.

Нейронный процессор (Neural processor) – это специализированный класс микропроцессоров и сопроцессоров (часто являющихся специализированной интегральной схемой), используемый для аппаратного ускорения работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерного зрения, распознавания по голосу, машинного обучения и других методов искусственного интеллекта.

Нейронный сетевой процессор (Neural Network Processor NNP) – это специализированный класс микропроцессоров и сопроцессоров (часто являющихся специализированной интегральной схемой), используемый для аппаратного ускорения работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерного зрения, распознавания по голосу, машинного обучения и других методов искусственного интеллекта

Нейротехнологии (Neurotechnologies) ― это киберфизические системы, частично или полностью замещающие/дополняющие функционирование нервной системы биологического объекта, в том числе на основе искусственного интеллекта.

Неконтролируемое обучение (Unsupervised learning) – использует алгоритмы машинного обучения для анализа и кластеризации неразмеченных наборов данных. Эти алгоритмы обнаруживают скрытые закономерности в данных без необходимости вмешательства человека (следовательно, они «неконтролируемы»). Модели обучения без учителя используются для трех основных задач: кластеризации, ассоциации и уменьшения размерности.

Неоконнекционизм (Neoconnectionism) – это подход в области когнитивистики и нейронауки, который заключается в компьютерном моделировании процессов обучения искусственными нейронными сетями, организованными и функционирующими по аналогии с биологической нервной системой.

Неориентированные фундаментальные исследования – исследования, направленные на получение новых знаний. Но при этом отсутствуют цели получения долгосрочных экономических или социальных эффектов, применения результатов исследований для решения практических задач или их передачи в сферы, где они могут быть применимы.

НИОКТР – научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы, включают фундаментальные и прикладные исследования и экспериментальные разработки.

Новые производственные технологии (New production technologies) ― это технологии цифровизации производственных процессов, обеспечивающие повышение эффективности использования ресурсов, проектирования и изготовления индивидуализированных объектов, стоимость которых сопоставима со стоимостью товаров массового производства.

«О»

Обезличивание персональных данных (Depersonalization of personal data) – это действия, в результате которых становится невозможным без использования дополнительной информации определить принадлежность персональных данных конкретному субъекту персональных данных.

Обладатель информации (Information owner) – это лицо, самостоятельно создавшее информацию либо получившее на основании закона или договора право разрешать или ограничивать доступ к информации, определяемой по каким-либо признакам.

Облачная робототехника (Сloud robotics) – это область робототехники, которая пытается использовать облачные технологии, такие как облачные вычисления, облачное хранилище и другие интернет-технологии, основанные на преимуществах конвергентной инфраструктуры и общих сервисов для робототехники. При подключении к облаку роботы могут воспользоваться мощными вычислительными, накопительными и коммуникационными ресурсами современного центра обработки данных в облаке, который может обрабатывать и обмениваться информацией от различных роботов или агентов (других машин, интеллектуальных объектов, людей и т. д.).. Люди также могут делегировать задачи роботам удаленно через сети. Технологии облачных вычислений позволяют наделять роботизированные системы мощными возможностями при одновременном снижении затрат за счет облачных технологий. Таким образом, можно создавать легкие, недорогие, умные роботы с интеллектуальным «мозгом» в облаке. «Мозг» состоит из центра обработки данных, базы знаний, планировщиков задач, глубокого обучения, обработки информации, моделей среды, поддержки связи и т. д.

Облачные вычисления (Cloud computing) – это информационно-технологическая модель обеспечения повсеместного и удобного доступа с использованием сети «Интернет» к общему набору конфигурируемых вычислительных ресурсов («облаку»), устройствам хранения данных, приложениям и сервисам, которые могут быть оперативно предоставлены и освобождены от нагрузки с минимальными эксплуатационными затратами или практически без участия провайдера.

Облачные сервисы искусственного интеллекта (AI cloud services) – это инструменты для построения моделей искусственного интеллекта, API-интерфейсы и связанное ПО промежуточного слоя, которые позволяют создавать/ обучать, развертывать и использовать модели машинного обучения, работающие в предварительно созданной инфраструктуре в качестве облачных сервисов. Эти услуги включают автоматизированное машинное обучение, услуги машинного зрения и услуги по анализу языка.

Облачный процессор (Cloud TPU) – это специализированный аппаратный ускоритель, предназначенный для ускорения рабочих нагрузок машинного обучения на Google Cloud Platform.

Обработка больших объемов данных (Processing of large volumes of data) – это совокупность подходов, инструментов и методов автоматической обработки структурированной и неструктурированной информации, поступающей из большого количества различных, в том числе разрозненных или слабосвязанных, источников информации, в объемах, которые невозможно обработать вручную за разумное время.

Обработка естественного языка (Natural language processing) – это класс решений, направленных на понимание языка и генерацию текста, несущего смысл, а также общение на естественном языке при взаимодействии компьютера и человека.

Обработка изображений (Image processing) – это область прикладных научных исследований, связанных с анализом и обработкой цифровых изображений. Чётких границ между обработкой изображений, анализом изображений (image analysis) и техническим зрением (computer vision), а также, любые комплексные программные и/или аппаратные операции по компьютерной обработке (преобразованию) изображений, например повышение чёткости, коррекция цветов, сглаживание, уменьшение шумов и т. д.

Обработка компьютерного зрения (Computer vision processing)