1.人工智能（Artificial Intelligence, AI）
AI是研究如何使打算机实行过去只有人类才能完成的智能事情的科学。它授予机器智能，让机器通过积累天下知识，理解并反馈人类天下。
2.打算机视觉（Computational Vision, CV）CV是教会机器“看”天下的科学，通过安装摄像头（眼睛）和算法（大脑），使打算机能够感知环境并作出反馈。范例运用包括物体识别、医疗影像智能诊断等。
3.自然措辞处理（Natural Language Processing, NLP）NLP是打算机处理、理解和利用人类措辞（如中文、英文）的技能，以实现人机之间的有效通讯。范例运用包括天猫精灵、AI录音翻译笔等。
4.机器学习（Machine Learning, ML）ML是研究打算机如何仿照或实现人类学习行为，以获取新知识和技能的学科。它涉及概率论、统计学等多领域，是AI的一个主要分支。
ANN基于当代神经科学研究，仿照大脑神经网络处理信息的办法。它由大量节点（神经元）相互连接构成，通过仿照影象和决策过程来处理信息。
6.卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
CNN是深度学习的代表算法之一，用于处理图像数据。它通过多层卷积层自动提取图像特色，广泛运用于图像分类、场景识别等领域。
7.循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）RNN紧张用于处理序列数据，如自然措辞处理中的语音识别和措辞建模。它通过影象前一时候的信息来影响当前输出，适用于处理具有韶光依赖性的数据。
8.深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）DNN是包含至少一个隐蔽层的神经网络，能够处理繁芜非线性系统。它在语音识别、图像识别等领域取得了打破性进展。
9.强化学习（Reinforcement Learning, RL）RL是机器学习的一种，描述智能体在与环境交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
10.大型措辞模型（Large Language Model, LLM）LLM是基于深度学习技能的模型，能够利用大量措辞数据进行演习，具备高等的措辞理解和天生能力，如ChatGPT等。
11.语义分割（Semantic Segmentation）语义分割是打算机视觉的一个方向，旨在将图像分割身分歧区域，并为每个区域分配一个种别标签。
12.动作识别（Action Recognition）动作识别是打算机视觉的任务之一，用于识别视频或图像序列中的人类动作。
13.数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是从大量数据中提取有代价信息的过程，是数据科学的主要组成部分。
14.无监督学习（Unsupervised Learning）无监督学习是机器学习的一种，用于从未标记的数据集中提取有用信息，如聚类剖析。
15.监督学习（Supervised Learning）监督学习是机器学习的一种，利用标记的数据集演习模型，以天生所需的输出。
16.半监督学习（Semi-Supervised Learning）半监督学习结合了监督学习和无监督学习的特点，利用部分标记和未标记的数据进行演习。
17.推举系统（Recommendation System）推举系统利用用户的行为和偏好数据，为用户推举可能感兴趣的内容或产品。
18.自主打算（Autonomic Computing）自主打算是系统的自适应自我管理能力，能够自动配置、优化和保护自身，无需人工干预。
19.认知打算（Cognitive Computing）认知打算是一种模拟人类大脑思维办法的打算机模型，涉及数据挖掘、自然措辞处理和模式识别等技能。
20.流畅性（Fluent）在AI领域，流畅性常日指系统能够随韶光变革而灵巧调度和优化自身性能的能力。
这些术语构成了AI领域的基石，理解和节制它们对付深入探索人工智能的奥秘至关主要。随着技能的不断进步，新的术语和观点将不断呈现，但节制这些根本词汇将为你打开通往AI天下的大门。
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