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人工智能专业术语普及
人工智能（Artificial Intelligence， AI）：指由人工制造的系统表现出的智能，通常通过普通电脑实现。其核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体等能力。研究分支聚焦于解决具体问题，如使用不同工具完成特定应用。
AI 世界观 02：人工智能常见术语+技术分支模型、算法、程序在人工智能领域，模型（Model）、算法（Algorithm）和程序（Program）是三个核心概念。模型：可以理解为一种数学工具或程序结构，通过分析数据来学习规律，并用于解决问题。
推理与规划 人工智能通过分析历史数据中的模式与规律进行理解，并据此解决问题和完成任务，类似于人类的推理过程。更先进的AI系统能制定计划，分解目标需求，确保过程连贯性，避免冗余操作，例如为一次主题公园之旅制定行程。
自2022年底生成式人工智能进入主流视野以来，大多数人都对这一技术有了一些基本的了解，并知道了它是如何利用自然语言来帮助人们更轻松地与计算机进行交互的，甚至有些人会在与朋友的闲谈中聊到“提示词”（prompts）和“机器学习”（machine learning）等热门术语。
AI的研究领域广泛，包括但不限于机器学习、人工神经网络、深度学习、强化学习、进化算法、人工智能算法、自然语言处理、数据挖掘、图灵测试、计算机视觉等。这些领域相互交织，共同推动着AI技术的发展。
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能技术有哪些
1、人工智能技术主要包括以下几个主要领域和方向：机器人领域 智能机器人：如RET聊天机器人等，能够理解人类语言，进行对话，并根据特定传感器采集的信息调整动作，实现特定目标。这些机器人能够模拟人类的某些智能行为，完成复杂任务。
2、人工智能新技术主要包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学。 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它使计算机能够从数据中学习并自动改进其性能。通过训练模型，机器学习算法可以识别模式、做出预测并进行决策，无需进行明确的编程。
3、人工智能的核心技术主要包括以下几种：机器学习：这是人工智能领域的核中之核，它关注如何在经验学习中自动改善算法性能。通过让算法从数据中学习并自动调整参数，机器学习使得机器能够不断优化其性能，以更好地完成特定任务。计算机视觉：这是一项以算法分析图像为核心的技术。
4、人工智能技术主要包括以下几种：机器学习：这是一种通过让计算机从数据中学习并自动改进其性能的技术。机器学习算法能够识别数据中的模式，并根据这些模式做出预测或决策。深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，它使用深度神经网络来模拟人脑的学习过程。
AI常用名词|人工智能行业常用名词,你需要知道这些AI名词
可信人工智能（Trustworthy AI）：指公平的、透明的、可解释的、稳健的、保障安全的、尊重人权和隐私、可问责的人工智能系统。常用技术名词 人工神经网络（ANNs）：Artificial Neural Network，模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型，用于函数估计或近似。
GAI（Generative AI，生成式AI）定义：能生成文本、图像、代码等内容的人工智能（如Midjourney、Stable Diffusion）。解释：生成式AI是一种能够生成各种类型内容的人工智能技术，它在创意产业、广告、娱乐等领域具有广泛的应用前景。开发与部署篇训练（Training）定义：用数据调整模型参数的过程，类似“学习”。
AI人工智能领域常见名词缩写：NumPy：Numerical Python的缩写，是一种基于Python的开源数值计算扩展库，用于大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。ndarray：N-dimensional array的缩写，即N维数组，用于表示和操作多维数组。
强人工智能（General AI）：具有与人类相似的智能水平，能在不同领域学习和执行任务，具备广泛的认知能力。应用领域：医疗、交通、金融、制造业等。
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