该术语表为理解各种人工智能相关术语提供了坚实的起点。 请记住，人工智能是一个快速发展的领域，随着时间的推移，新的术语和概念可能会出现。 通过参考信誉良好的来源和行业出版物来保持最新信息非常重要。
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我们编制了 AI（人工智能）术语的 AI Top 词汇表及其定义：
- 算法： 机器遵循的一组指令或规则来解决问题或完成任务。
- 人工智能（AI）： 机器（尤其是计算机系统）对人类智能过程的模拟，以执行通常需要人类智能的任务，例如视觉感知、语音识别、决策和解决问题。
- 机器学习 (ML)： 人工智能的一个子集，允许计算机系统从经验中学习和改进，而无需明确编程。 机器学习算法使机器能够识别模式、做出预测并随着时间的推移提高其性能。
- 深度学习： 机器学习的一个特定子领域，使用多层神经网络来分层处理数据并提取复杂特征。 它在图像和语音识别等任务中特别有效。
- 联邦学习： 一种方法，多个设备或服务器协作训练模型，同时保持数据分散和私密，通常用于移动设备等场景。
- 量子计算： 一种尖端的计算方法，利用量子比特（qubit）来执行某些类型的计算，其速度比传统计算机快得多。
- 神经网络： 受人脑结构和功能启发的计算模型。 它由组织成层的互连节点（神经元）组成，用于处理和转换数据。
- 神经进化： 一种将神经网络与进化算法相结合的技术，用于进化神经网络架构或参数。
- 大语言模型（LLM）： 一种机器学习模型，使用监督学习在大量数据上进行训练，以在给定上下文中生成下一个标记，从而对用户输入产生有意义的上下文响应。 大是指语言模型使用广泛的参数。 例如，GPT-3 拥有 175 亿个参数，使其成为创建时最重要的语言模型之一。
- 自然语言处理（NLP）： NLP 的一个子领域专注于生成人类可读的文本，通常用于自动内容创建等应用程序。
- 计算机视觉： 人工智能领域，使机器能够解释和理解来自世界的视觉信息，例如图像和视频。
- 强化学习： 一种机器学习，代理通过与环境交互来学习做出决策。 它以奖励或惩罚的形式接收反馈，指导其提高决策能力。
- 监督学习： 一种机器学习类型，其中模型根据标记数据进行训练，这意味着为每个输入提供正确的输出。 模型的目标是学习将信息准确地映射到正确的结果。
- 无监督学习： 一种机器学习，模型在未标记的数据上进行训练，并且必须在没有特定指导的情况下找到数据中的模式或结构。
- 半监督学习： 监督学习和无监督学习的结合，其中模型是在标记和未标记数据的混合上进行训练的。
- 迁移学习： 一种将预训练模型用作新任务起点的技术，允许对有限数据进行更快、更有效的训练。
- 知识图： 知识的结构化表示，捕获实体、其属性和关系，从而实现复杂的信息检索和推理。
- 卷积神经网络（CNN）： 一种神经网络，设计用于处理网格状数据（例如图像）。 CNN 对于计算机视觉任务特别有效。
- 递归神经网络（RNN）： 一种非常适合序列数据（例如文本或时间序列）的神经网络。 RNN 保留过去输入的记忆，以有效地处理顺序信息。
- 生成对抗网络（GAN）： 一种神经网络架构，由两个网络、一个生成器和一个鉴别器组成，它们相互竞争以生成真实的数据，例如图像或音频。
- 人工智能中的偏见： 指人工智能系统中存在不公平或歧视性结果，通常是由于有偏见的训练数据或设计决策造成的。
- 人工智能的道德规范： 在开发和部署人工智能系统时考虑道德原则和准则，以确保它们被负责任地使用并且不会伤害个人或社会。
- 可解释的人工智能（XAI）： 设计人工智能系统的概念是可以为其决策提供透明的解释，使人类能够理解人工智能生成结果背后的推理。
- 边缘AI： 将人工智能算法直接部署在边缘设备（例如智能手机、物联网设备）上，而不是依赖基于云的处理，从而实现更快、更注重隐私的人工智能应用。
- 大数据： 数据集被认为太大或太复杂，无法使用传统方法进行处理。 它涉及分析大量信息，以收集有价值的见解和模式，从而改进决策。
- 物联网（IoT）： 配备传感器和软件的互连设备网络，使它们能够收集和交换数据。
- AIaaS（人工智能即服务）： 通过云端提供AI工具和服务，使企业和开发者无需管理底层基础设施即可访问和使用AI能力。
- 聊天机器人： 一种使用 NLP 和 AI 来模拟与用户的类人对话的计算机程序，通常部署在客户支持、虚拟助理和消息传递应用程序中。
- 认知计算： 人工智能的一个子集，旨在模仿人类认知能力，例如学习、理解语言、推理和解决问题。
- 人工智能模型： 人工智能系统的数学表示，在训练过程中从数据中学习，可以在收到新输入时做出预测或决策。
- 数据标注： 手动注释数据以指示监督机器学习任务的正确输出的过程。
- 偏差缓解： 用于减少或消除人工智能系统偏见的技术和策略，确保公平和公正的结果。
- 超参数： 用户设置的用于控制机器学习算法的行为和性能的参数，例如学习率、隐藏层数或批量大小。
- 过拟合： 机器学习中的一种情况，模型在训练数据上表现得非常好，但由于记住了训练集而不是学习模式而无法推广到新的、未见过的数据。
- 欠拟合： 机器学习中的一种情况，模型无法捕获训练数据中的模式，并且在训练数据和新的、未见的数据上表现不佳。
- 异常检测： 识别不符合预期行为的数据模式的过程，通常用于欺诈检测和网络安全。
- 合奏学习： 一种将多个模型组合起来进行最终预测的技术，通常比使用单个模型具有更好的整体性能。
- TensorFlow： 由 Google 开发的开源机器学习库，为构建和训练各种类型的神经网络提供了框架。
- 火炬： Facebook 开发的开源机器学习库，在深度学习和研究领域特别受欢迎。
- 强化学习代理： 强化学习系统中的学习实体，与环境交互，接收奖励并做出决策以最大化累积奖励。
- GPT（生成式预训练变压器）： 一系列大型语言模型，以其生成类似人类文本的能力而闻名。 GPT-3 是最知名的版本之一，由 OpenAI 开发。
- 图灵测试： 艾伦·图灵提出的一项测试，旨在确定机器是否能够表现出与人类难以区分的智能行为。
- 奇点： 假设未来某个时刻，人工智能和机器智能超越人类智能，导致社会和技术发生根本性变化。
- 群体智能： 一种受社会有机体（如蚂蚁或蜜蜂）集体行为启发的人工智能方法，个体个体合作解决复杂问题。
- 机器人技术： 人工智能和工程的分支，专注于设计、构建和编程能够自主或半自主执行任务的机器人。
- 自动驾驶汽车： 自动驾驶汽车和车辆使用人工智能、计算机视觉和传感器来导航和操作，无需人工干预。
- 面部识别： 人工智能驱动的技术用于根据面部特征识别和验证个人。
- 情绪分析： 使用 NLP 技术确定一段文本中表达的情绪或情绪的过程，通常用于社交媒体监控和客户反馈分析。
- 零样本学习： 一种 ML 类型，模型可以使用常识来执行任务，而无需在训练期间看到该任务的任何示例。
- 一次性学习： 机器学习的一种变体，其中每个类仅使用一个或几个示例来训练模型，旨在从有限的数据中学习。
- 自我监督学习： 一种学习方法，模型从输入数据生成自己的监督信号，通常用于在大量未标记数据集上预训练模型。
- 时间序列分析： 随着时间的推移定期收集的数据点的分析和预测技术，在金融和环境科学等领域至关重要。
- 对抗性攻击： 恶意输入旨在误导人工智能模型的技术，通常用于测试模型针对现实世界挑战的稳健性。
- 数据增强： 一种通过应用旋转、平移和缩放等各种变换来增加训练数据多样性的方法。
- 贝叶斯网络： 表示一组变量之间的概率关系的图形模型，用于不确定性下的推理。
- 超参数调优： 寻找超参数的最佳值以实现最佳模型性能的过程。
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