人工智能ai的有关专业术语 人工智能ai有哪些应用场景
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）一个广泛的研究领域，涉及多个专业术语,下面内容是一些常见的人工智能专业术语：
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机器进修（Machine Learning）：使计算机通过数据进修并做出决策或预测的技术。
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深度进修（Deep Learning）：一种独特的机器进修方式,运用具有多层处理单元的神经网络。
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神经网络（Neural Network）：模仿人脑神经元结构和功能,用于处理和识别复杂玩法的一种计算模型。
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人工智能伦理（Artificial Intelligence Ethics）：研究人工智能在道德、法律和社会方面的守则和规范。
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天然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：使计算机能够领会和生成人类语言的技术。
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计算机视觉（Computer Vision）：使计算机能够“看到”和领会图像和视频的技术。
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机器人学（Robotics）：研究设计和制造能够执行任务和活动主题的机器人的学科。
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机器翻译（Machine Translation）：使计算机能够自动将一种语言翻译成另一种语言的技术。
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强化进修（Reinforcement Learning）：一种机器进修方式,使智能体通过和环境交互来进修最优策略。
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深度强化进修（Deep Reinforcement Learning）：结合深度进修和强化进修的一种方式,用于化解复杂决策难题。
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自适应体系（Adaptive System）：能够根据环境和任务需求调整自身行为和性能的体系。
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生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）：一种由两个神经网络组成的框架,用于生成具有真正感的数据。
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优化算法（Optimization Algorithm）：用于找到函数最优值的方式,在机器进修中用于模型训练。
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数据挖掘（Data Mining）：从大量数据中提取有价格信息的经过。
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玩法识别（Pattern Recognition）：使计算机能够识别和分类数据中的玩法的技术。
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智能代理（Intelligent Agent）：能够感知环境并采取行动以实现目标的实体。
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专家体系（Expert System）：模拟人类专家决策力的计算机程序。
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聚类（Clustering）：将数据点分组，使同一组内的数据点相似,不同组的数据点不同。
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分类（Classification）：将数据点分配到预定义的类别中。
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降维（Dimensionality Reduction）：减少数据集中的特征数量,以简化模型或可视化数据。
这些专业术语在人工智能领域广泛运用,了解它们有助于更好地领会这一领域的研究和应用。