1. 人工智能:一种模拟人类智能的计算机技术,通过机器学、深度学等方法,使计算机可以自主学、推理和决策。
2. 机器学:人工智能的一个分支,通过算法和统计模型使计算机可以从数据中自动学并改进性能。
3. 深度学:一种基于神经网络的机器学方法,通过多层结构应对数据,实现更高效、更精确的学效果。
4. 自然语言应对:使计算机能够理解和解决人类语言的技术应用于语音识别、文本分析、机器翻译等领域。
5. 计算机视觉:让计算机像人类一样识别和理解图像、视频的技术,应用于图像识别、目标检测、自动驾驶等领域。
6. 语音识别:将人类语音转化为文本的技术广泛应用于智能助手、语音输入、语音翻译等场景。
7. 机器人技术:集成了多种人工智能技术的机器人能够实行复杂任务如家务、医疗、救援等。
8. 智能推荐系统:依据客户历表现和兴趣,为客户提供个性化推荐内容,应用于电商、社交、视频等领域。
9. 数据挖掘:从大量数据中提取有价值信息的技术,为人工智能应用提供数据支持。
10. 神经网络:一种模拟人脑神经元结构的计算模型,是深度学的基础。
11. 强化学:通过奖励和惩罚机制,使计算机在任务实进展中不断学和优化策略。
12. 自动驾驶:利用人工智能技术实现车辆自主行驶增进道路安全性和效率。
13. 人工智能伦理:关注人工智能技术发展对人类社会伦理、道德和价值观的作用。
14. 人工智能应用:将人工智能技术应用于实际场景,解决现实疑问,如医疗、教育、金融等。
15. 人工智能芯片:专门为人工智能计算任务设计的解决器,提升计算效率。
16. 人工智能平台:提供人工智能开发、训练和部署的云计算平台,减低开发门槛。
17. 人工智能培训:为培养人工智能人才而开展的教育和培训活动。
18. 人工智能投资:关注人工智能领域的投资趋势和机会。
19. 人工智能政策:和地方制定的人工智能发展战略、规划和政策。
20. 人工智能国际合作:各国在人工智能领域的技术交流、合作与竞争。
编辑:ai知识专题-合作伙伴
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