該術語表為理解各種人工智能相關術語提供了堅實的起點。 請記住，人工智能是一個快速發展的領域，隨著時間的推移，新的術語和概念可能會出現。 通過參考信譽良好的來源和行業出版物來保持最新信息非常重要。
該術語表為理解各種人工智能相關術語提供了堅實的起點。 請記住，人工智能是一個快速發展的領域，隨著時間的推移，新的術語和概念可能會出現。 通過參考信譽良好的來源和行業出版物來保持最新信息非常重要。
Gen AI 提示“Brian Beeler 擁有未來派硬盤”
我們編制了 AI（人工智能）術語的 AI Top 詞彙表及其定義：
- 算法： 機器遵循的一組指令或規則來解決問題或完成任務。
- 人工智能（AI）： 機器（尤其是計算機系統）對人類智能過程的模擬，以執行通常需要人類智能的任務，例如視覺感知、語音識別、決策和解決問題。
- 機器學習（機器學習）： 人工智能的一個子集，允許計算機系統從經驗中學習和改進，而無需明確編程。 機器學習算法使機器能夠識別模式、做出預測並隨著時間的推移提高其性能。
- 深度學習： 機器學習的一個特定子領域，使用多層神經網絡來分層處理數據並提取複雜特徵。 它在圖像和語音識別等任務中特別有效。
- 聯邦學習： 一種方法，多個設備或服務器協作訓練模型，同時保持數據分散和私密，通常用於移動設備等場景。
- 量子計算： 一種尖端的計算方法，利用量子比特（qubit）來執行某些類型的計算，其速度比傳統計算機快得多。
- 神經網絡： 受人腦結構和功能啟發的計算模型。 它由組織成層的互連節點（神經元）組成，用於處理和轉換數據。
- 神經進化： 一種將神經網絡與進化算法相結合的技術，用於進化神經網絡架構或參數。
- 大語言模型（LLM）： 一種機器學習模型，使用監督學習在大量數據上進行訓練，以在給定上下文中生成下一個標記，從而對用戶輸入產生有意義的上下文響應。 大是指語言模型使用廣泛的參數。 例如，GPT-3 擁有 175 億個參數，使其成為創建時最重要的語言模型之一。
- 自然語言處理（NLP）： NLP 的一個子領域專注於生成人類可讀的文本，通常用於自動內容創建等應用程序。
- 計算機視覺： 人工智能領域，使機器能夠解釋和理解來自世界的視覺信息，例如圖像和視頻。
- 強化學習： 一種機器學習，代理通過與環境交互來學習做出決策。 它以獎勵或懲罰的形式接收反饋，指導其提高決策能力。
- 監督學習： 一種機器學習類型，其中模型根據標記數據進行訓練，這意味著為每個輸入提供正確的輸出。 模型的目標是學習將信息準確地映射到正確的結果。
- 無監督學習： 一種機器學習，模型在未標記的數據上進行訓練，並且必須在沒有特定指導的情況下找到數據中的模式或結構。
- 半監督學習： 監督學習和無監督學習的結合，其中模型是在標記和未標記數據的混合上進行訓練的。
- 遷移學習： 一種將預訓練模型用作新任務起點的技術，允許對有限數據進行更快、更有效的訓練。
- 知識圖譜： 知識的結構化表示，捕獲實體、其屬性和關係，從而實現複雜的信息檢索和推理。
- 卷積神經網絡（CNN）： 一種神經網絡，設計用於處理網格狀數據（例如圖像）。 CNN 對於計算機視覺任務特別有效。
- 遞歸神經網絡（RNN）： 一種非常適合序列數據（例如文本或時間序列）的神經網絡。 RNN 保留過去輸入的記憶，以有效地處理順序信息。
- 生成對抗網絡 (GAN)： 一種神經網絡架構，由兩個網絡、一個生成器和一個鑑別器組成，它們相互競爭以生成真實的數據，例如圖像或音頻。
- 人工智能中的偏見： 指人工智能係統中存在不公平或歧視性結果，通常是由於有偏見的訓練數據或設計決策造成的。
- 人工智能的道德規範： 在開發和部署人工智能係統時考慮道德原則和準則，以確保它們被負責任地使用並且不會傷害個人或社會。
- 可解釋的人工智能（XAI）： 設計人工智能係統的概念是可以為其決策提供透明的解釋，使人類能夠理解人工智能生成結果背後的推理。
- 邊緣人工智能： 將人工智能算法直接部署在邊緣設備（例如智能手機、物聯網設備）上，而不是依賴基於雲的處理，從而實現更快、更注重隱私的人工智能應用。
- 大數據： 數據集被認為太大或太複雜，無法使用傳統方法進行處理。 它涉及分析大量信息，以收集有價值的見解和模式，從而改進決策。
- 物聯網 (IoT)： 配備傳感器和軟件的互連設備網絡，使它們能夠收集和交換數據。
- AIaaS（人工智能即服務）： 通過雲端提供AI工具和服務，使企業和開發者無需管理底層基礎設施即可訪問和使用AI能力。
- 聊天機器人： 一種使用 NLP 和 AI 來模擬與用戶的類人對話的計算機程序，通常部署在客戶支持、虛擬助理和消息傳遞應用程序中。
- 認知計算： 人工智能的一個子集，旨在模仿人類認知能力，例如學習、理解語言、推理和解決問題。
- 人工智能模型： 人工智能係統的數學表示，在訓練過程中從數據中學習，可以在收到新輸入時做出預測或決策。
- 數據標籤： 手動註釋數據以指示監督機器學習任務的正確輸出的過程。
- 偏差緩解： 用於減少或消除人工智能係統偏見的技術和策略，確保公平和公正的結果。
- 超參數： 用戶設置的用於控制機器學習算法的行為和性能的參數，例如學習率、隱藏層數或批量大小。
- 過擬合： 機器學習中的一種情況，模型在訓練數據上表現得非常好，但由於記住了訓練集而不是學習模式而無法推廣到新的、未見過的數據。
- 欠擬合： 機器學習中的一種情況，模型無法捕獲訓練數據中的模式，並且在訓練數據和新的、未見的數據上表現不佳。
- 異常檢測： 識別不符合預期行為的數據模式的過程，通常用於欺詐檢測和網絡安全。
- 合奏學習： 一種將多個模型組合起來進行最終預測的技術，通常比使用單個模型具有更好的整體性能。
- TensorFlow： 由 Google 開發的開源機器學習庫，為構建和訓練各種類型的神經網絡提供了框架。
- 火炬： Facebook 開發的開源機器學習庫，在深度學習和研究領域特別受歡迎。
- 強化學習代理： 強化學習系統中的學習實體，與環境交互，接收獎勵並做出決策以最大化累積獎勵。
- GPT（生成式預訓練變壓器）： 一系列大型語言模型，以其生成類似人類文本的能力而聞名。 GPT-3 是最知名的版本之一，由 OpenAI 開發。
- 圖靈測試： 艾倫·圖靈提出的一項測試，旨在確定機器是否能夠表現出與人類難以區分的智能行為。
- 奇點： 假設未來某個時刻，人工智能和機器智能超越人類智能，導致社會和技術發生根本性變化。
- 群體智能： 一種受社會有機體（如螞蟻或蜜蜂）集體行為啟發的人工智能方法，個體個體合作解決複雜問題。
- 機器人技術： 人工智能和工程的分支，專注於設計、構建和編程能夠自主或半自主執行任務的機器人。
- 自動駕駛汽車： 自動駕駛汽車和車輛使用人工智能、計算機視覺和傳感器來導航和操作，無需人工干預。
- 面部識別： 人工智能驅動的技術用於根據面部特徵識別和驗證個人。
- 情緒分析： 使用 NLP 技術確定一段文本中表達的情緒或情緒的過程，通常用於社交媒體監控和客戶反饋分析。
- 零樣本學習： 一種 ML 類型，模型可以使用常識來執行任務，而無需在訓練期間看到該任務的任何示例。
- 一次性學習： 機器學習的一種變體，其中每個類僅使用一個或幾個示例來訓練模型，旨在從有限的數據中學習。
- 自我監督學習： 一種學習方法，模型從輸入數據生成自己的監督信號，通常用於在大量未標記數據集上預訓練模型。
- 時間序列分析： 隨著時間的推移定期收集的數據點的分析和預測技術，在金融和環境科學等領域至關重要。
- 對抗性攻擊： 惡意輸入旨在誤導人工智能模型的技術，通常用於測試模型針對現實世界挑戰的穩健性。
- 數據增強： 一種通過應用旋轉、平移和縮放等各種變換來增加訓練數據多樣性的方法。
- 貝葉斯網絡： 表示一組變量之間的概率關係的圖形模型，用於不確定性下的推理。
- 超參數調優： 尋找超參數的最佳值以實現最佳模型性能的過程。
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