這里有10個關(guān)鍵的術(shù)語，每個人工智能愛好者都應(yīng)該知道并了解。

人工智能(AI)已經(jīng)成為各行各業(yè)的變革力量，塑造了我們與技術(shù)和周圍世界互動的方式。對于那些深入人工智能領(lǐng)域的人而言，理解基礎(chǔ)術(shù)語至關(guān)重要。

1、人工智能(AI)：人工智能的核心是指開發(fā)能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)的計算機(jī)系統(tǒng)。學(xué)習(xí)、推理、解決問題、感知和語言理解是其中的一些任務(wù)。人工智能系統(tǒng)使用算法來分析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)，并做出明智的決定，模仿人類的智能。

2、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，專注于算法的開發(fā)，允許系統(tǒng)在沒有顯式編程的情況下從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法使計算機(jī)能夠識別模式，進(jìn)行預(yù)測，并隨著時間的推移提高其性能，因?yàn)槠浔┞对诟嗟臄?shù)據(jù)中。

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵組成部分，是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子集。受人腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由相互連接的節(jié)點(diǎn)層或人工神經(jīng)元組成。這些網(wǎng)絡(luò)接受數(shù)據(jù)訓(xùn)練，以識別模式并做出決策，從而實(shí)現(xiàn)圖像和語音識別等復(fù)雜任務(wù)。

4、自然語言處理(NLP)：自然語言處理是人工智能的一個領(lǐng)域，專注于計算機(jī)與人類語言之間的交互。NLP算法允許計算機(jī)理解、解釋和生成人類語言，促進(jìn)聊天機(jī)器人、語言翻譯和情感分析等應(yīng)用。

5、深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，涉及多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。這些網(wǎng)絡(luò)可以自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分層表示，使其在圖像和語音識別以及自然語言處理等任務(wù)中非常強(qiáng)大。

6、算法：算法是一組循序漸進(jìn)的指令或規(guī)則，計算機(jī)遵循這些指令或規(guī)則來解決特定問題或執(zhí)行特定任務(wù)。在人工智能中，算法對于處理和分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要，使機(jī)器能夠根據(jù)模式和信息做出決策或預(yù)測。

7、監(jiān)督學(xué)習(xí)：監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)類型，,算法是在標(biāo)記數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的，這意味著輸入數(shù)據(jù)與所需的相應(yīng)輸出相匹配。該算法學(xué)會將輸入映射到正確的輸出,使其能夠?qū)π碌?、看不見的?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。

8、無監(jiān)督學(xué)習(xí)：與監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，無監(jiān)督學(xué)習(xí)涉及在未標(biāo)記的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練算法。在沒有明確指導(dǎo)的情況下，算法必須在數(shù)據(jù)中找到模式和鏈接。降維和聚類是兩個常見的應(yīng)用。

9、強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的類型，其中代理人通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)做出決策。根據(jù)其行為，代理人接受激勵或懲罰形式的反饋，這有助于逐步學(xué)習(xí)最佳的行動方案。

10、計算機(jī)視覺：計算機(jī)視覺是一個跨學(xué)科的領(lǐng)域，其使機(jī)器能夠根據(jù)視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋和決策。這包括圖像和視頻識別、目標(biāo)檢測和圖像分割等任務(wù)。計算機(jī)視覺是面部識別和自動駕駛汽車等應(yīng)用不可或缺的一部分。