人工智慧十大基礎術語

這裡有10個關鍵的術語，每個人工智慧愛好者都應該知道並了解。

人工智慧(AI)已經成為各行各業的變革力量，塑造了我們與科技和周圍世界互動的方式。對於那些深入人工智慧領域的人而言，理解基礎術語至關重要。

1、人工智慧(AI)：人工智慧的核心是指開發能夠執行通常需要人類智慧的任務的電腦系統。學習、推理、解決問題、知覺和語言理解是其中的一些任務。人工智慧系統使用演算法來分析數據，從中學習，並做出明智的決定，模仿人類的智慧。

2、機器學習(ML)：機器學習是人工智慧的一個子集，專注於演算法的開發，讓系統在沒有明確程式設計的情況下從經驗中學習和改進。機器學習演算法使電腦能夠識別模式，進行預測，並隨著時間的推移提高其效能，因為其暴露在更多的數據中。

3、神經網路：神經網路是深度學習的關鍵組成部分，是機器學習的子集。受人腦結構的啟發，神經網路由相互連結的節點層或人工神經元組成。這些網路接受資料訓練，以識別模式並做出決策，從而實現圖像和語音識別等複雜任務。

4、自然語言處理(NLP)：自然語言處理是人工智慧的一個領域，專注於電腦與人類語言之間的互動。 NLP演算法允許電腦理解、解釋和產生人類語言，促進聊天機器人、語言翻譯和情緒分析等應用。

5、深度學習：深度學習是機器學習的一個子領域，涉及多層神經網路(深度神經網路)。這些網路可以自動學習數據的分層表示，使其在圖像和語音識別以及自然語言處理等任務中非常強大。

6、演算法：演算法是一組循序漸進的指令或規則，電腦遵循這些指令或規則來解決特定問題或執行特定任務。在人工智慧中，演算法對於處理和分析數據至關重要，使機器能夠根據模式和資訊做出決策或預測。

7、監督學習：監督學習是一種機器學習類型，,演算法是在標記資料集上進行訓練的，這意味著輸入資料與所需的相應輸出相匹配。該演算法學會將輸入映射到正確的輸出,使其能夠對新的、看不見的數據進行預測。

8、無監督學習：與監督學習相比，無監督學習涉及在未標記的資料集上訓練演算法。在沒有明確指導的情況下，演算法必須在數據中找到模式和連結。降維和聚類是兩個常見的應用。

9、強化學習：強化學習是一種機器學習的類型，其中代理人透過與環境互動來學習做出決策。根據其行為，代理人接受激勵或懲罰形式的回饋，這有助於逐步學習最佳的行動方案。

10、電腦視覺：電腦視覺是一個跨學科的領域，其使機器能夠根據視覺數據進行解釋和決策。這包括影像和視訊辨識、目標偵測和影像分割等任務。電腦視覺是臉部辨識和自動駕駛汽車等應用不可或缺的一部分。

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