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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”。
人工智能（AI）人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）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。
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。
什么叫人工智能?
1、人工智能的基本概念人工智能是一种计算机技术，旨在模拟人类的智能行为。它不仅包括计算机对信息的感知和理解，还涉及推理、学习、创造和解决问题等多方面能力。为了实现这些功能，人工智能采用了多种基本方法：符号推理：基于逻辑推理的方法，使用符号和规则来表示和处理知识。
2、人工智能（Artificial Intelligence，AI）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。定义与范畴 人工智能作为一门科学，涵盖了广泛的领域，如机器学习、计算机视觉等。其主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
3、人工智能（AI）是指通过软件编码的启发式方法模拟人类智能。以下是对人工智能的详细解释：定义与原理：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）旨在通过编程和算法，使机器能够模拟、延伸和扩展人的智能。这种智能不仅体现在逻辑推理、学习、问题求解等方面，还包括感知、语言理解和生成、图像识别等多种能力。
一文看懂人工智能、机器学习、深度学习与神经网络之间的区别与关系...
人工智能是一个广泛的领域，旨在实现机器的智能。机器学习是人工智能的一种实现方法，通过算法从数据中学习规律。深度学习是机器学习的一个子集，利用深度的神经网络来构建模型。神经网络是深度学习的基础算法之一，模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的过程。这些概念之间既有区别又有联系，共同构成了人工智能领域的丰富内涵。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）、机器学习（Machine Learning，简称ML）和深度学习（Deep Learning，简称DL）是近年来备受关注的三个概念，它们在技术层面和应用领域上既相互关联又有所区别。
层级关系：人工智能是一个广阔的领域，机器学习是其中的一个重要子集，而深度学习则是机器学习的一个特殊且重要的分支。可以说，深度学习是机器学习的一个进阶版本，它使用了更复杂的模型和方法来处理数据。技术融合：在实际应用中，人工智能、机器学习和深度学习往往是相互融合、相互支持的。
范围：人工智能是一个广泛的概念，包括所有能够模拟人类智能的技术和方法；机器学习是实现人工智能的一种方法，专注于使用算法和数据来训练模型；深度学习则是机器学习的一个子集，专注于使用人工神经网络来执行任务。
机器学习（ML）：机器学习是实现人工智能的主要途径之一。它通过让计算机从大量数据中积累经验，逐渐形成自己的认知，从而解决一些复杂的问题。机器学习需要搭建模型，并通过不断调整模型的参数来使其接近或完全符合正确的结果。机器学习模型有很多种，包括决策树、随机森林、逻辑回归、SVM等。
深度学习（DL）：是机器学习的一种实现技术，特别适用于处理复杂的数据和模式识别任务。深度学习通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程，能够自动提取数据中的高级特征，从而实现更准确的预测和分类。技术特点 人工智能：是一个宽泛的概念，涵盖了所有使机器具备智能行为的技术和方法。
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