Inteligenţă artificială. Soluții cu Sursă Deschisă

Inteligența artificială (AI) este o tehnologie care îndeplinește funcții legate de cunoașterea umană, învățare, rezolvarea problemelor și creativitate.

Există diferite forme de IA, dar, în general, domeniul poate fi împărțit în două tipuri principale:

Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale care ia decizii pe baza datelor furnizate. Această tehnologie colectează date caracteristice în legătură cu un anumit domeniu, apoi analizează sau evaluează datele primite.

Învățarea profundă este un subset al învățării automate care combină mai mulți algoritmi pentru a crea o așa-numită „rețea neuronală artificială” modelată după creierul uman, permițându-i să învețe și să tragă noi concluzii dincolo de datele furnizate inițial. Modelele de limbaj mari, cum ar fi GPT-3 și GPT-4, sunt un subtip de învățare profundă.

Modele deschise de Inteligență Artificială

Inteligenţă artificială. Prezentare generală

Reglamentul EU privind Inteligența Artificială

---

Recomandări.
Dacă vreuna dintre soluții vă interesează, sau credeți că are o bună perspectivă de dezvoltare, sau puteți adapta software-ul la nevoile cetățenilor, autorităților, afacerilor sau organizațiilor obștească din Moldova, atunci puteți:

• trimiteți îmbunătățiri sugerate ca solicitări de extragere (ru, GitHub) (en. Creating a pull request, GitHub) sau
• publicați modificarea ca Fork (ru, Github) (en. Fork, Github) pentru utilizatorii cu preferințe similare.

---

1. Soluții internaționale

#	Open Source Solution	Web	Licence
1	tensorflow / tensorflow TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. It has a comprehensive, flexible ecosystem of tools, libraries, and community resources that lets researchers push the state-of-the-art in ML and developers easily build and deploy ML-powered applications. TensorFlow was originally developed by researchers and engineers working within the Machine Intelligence team at Google Brain to conduct research in machine learning and neural networks. However, the framework is versatile enough to be used in other areas as well.	tensorflow.org	Apache 2.0
2	xtekky / gpt4free The official gpt4free repository | various collection of powerful language models. By using this repository or any code related to it, you agree to the legal notice. The author is not responsible for any copies, forks, or reuploads made by other users. This is the author’s only account and repository. To prevent impersonation or irresponsible actions, you may comply with the GNU GPL license this Repository uses.	discord.com/invite/gpt4free	GPL-3.0
3	Significant-Gravitas / Auto-GPT Auto-GPT is an experimental open-source application showcasing the capabilities of the GPT-4 language model. This program, driven by GPT-4, chains together LLM „thoughts”, to autonomously achieve whatever goal you set. As one of the first examples of GPT-4 running fully autonomously, Auto-GPT pushes the boundaries of what is possible with AI.	news.agpt.co	MIT
4	openai / openai-cookbook The OpenAI Cookbook shares example code for accomplishing common tasks with the OpenAI API. To run these examples, you’ll need an OpenAI account and API key (create a free account). Most code examples are written in Python, though the concepts can be applied in any language.	platform.openai.com/docs/introduction	MIT
5	XingangPan / DragGAN Official Code for DragGAN (SIGGRAPH 2023).	vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN	CC BY-NC 4.0