完美体育人工智能(AI)：计算机科学领域，专注于创建智能机器，这些机器可以执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。
机器学习(ML)：AI的一个子集，涉及训练算法以学习数据中的模式并根据该学习做出预测或决策。ML算法可以是有监督的、无监督的或基于强化的。
深度学习：ML的一个子集，它使用多层神经网络从数据中提取高级特征。 深度学习在图像和语音识别任务中特别成功。
神经网络：一种以人脑的结构和功能为模型的ML算法。 神经网络由处理和传输信息的互连节点（神经元）组成。
自然语言处理 (NLP)：AI的一个领域，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。 NLP在聊天机器人、虚拟助手和语言翻译方面都有应用。
计算机视觉：人工智能的一个领域，专注于使计算机能够解释和分析来自世界的视觉数据，例如图像和视频。计算机视觉在图像识别、目标检测和自动驾驶方面都有应用。
大数据：用于描述当今数字世界中生成和收集的大量数据的术语。 大数据需要专门的工具和技术来存储、处理和分析。
数据科学：结合统计学、计算机科学和领域专业知识以从数据中提取见解和知识的领域。 数据科学涉及数据清理、数据整理和数据可视化等任务。
监督学习：一种ML算法，涉及在已知正确输出的标记数据上训练模型。目标是学习输入和输出变量之间的映射，该映射可用于对新的、看不见的数据进行预测。
无监督学习：一种涉及在未标记数据上训练模型的ML算法，其中正确的输出是未知的。 目标是发现数据中的模式和结构。
强化学习：一种ML算法，涉及训练模型以根据环境反馈做出决策。 该模型通过采取导致积极结果的行动来学习最大化奖励信号。
生成模型：一种深度学习模型，可以生成类似于训练数据的新数据。 示例包括生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。
自动编码器：一种神经网络，经过训练可以从压缩表示中重建输入数据。 自动编码器可用于数据压缩、异常检测和图像去噪等任务。
卷积神经网络 (CNN)：一种特别适合图像和视频数据的神经网络。 CNN使用卷积层从输入数据中提取空间特征。
递归神经网络 (RNN)：一种特别适合顺序数据（例如文本和时间序列）的神经网络。 RNN 使用循环连接来维护先前输入的记忆。
Transformers：一种在自然语言处理任务中特别成功的架构。 Transformer 使用自注意力机制来选择性地关注输入序列的不同部分。
GPT-3：OpenAI 开发的语言模型，拥有 1750 亿个参数，是迄今为止最大的语言模型。 GPT-3 已被用于语言翻译、问答和文本补全等任务。
BERT：谷歌开发的一种语言模型，在自然语言处理任务中特别成功。 BERT 使用transformer架构，并接受了屏蔽语言建模任务的训练。
LSTM：一种 RNN，它使用记忆单元来维持对先前输入的记忆。 LSTM 在需要长期依赖的任务中特别成功，例如语音识别和语言翻译。
GRU：一种类似于LSTM但参数较少的RNN。 GRU 已被证明可以实现与LSTM相似的性能，同时训练速度更快。
注意机制：神经网络中使用的一种技术，用于选择性地关注输入数据的不同部分。 注意机制在自然语言处理任务中特别成功。
图像识别：计算机视觉中的一项任务，涉及识别图像中的对象或模式。 图像识别在自动驾驶汽车、安全系统和医疗诊断中都有应用。
对象检测：计算机视觉中的一项任务，涉及对图像中的对象进行定位和分类。 目标检测在机器人技术、监控和自动驾驶汽车中都有应用。
语义分割：计算机视觉中的一项任务，涉及为图像中的每个像素分配标签。 语义分割在医学成像、自动驾驶和视频分析中有应用。
语音识别：自然语言处理中的一项任务，涉及将口头语言转录为文本。 语音识别在虚拟助手、听写软件和语言翻译中都有应用。
情感分析：自然语言处理中的一项任务，涉及确定文本中表达的情感或情感。 情绪分析在社交媒体监控、客户反馈分析和政治分析中都有应用。
聊天机器人：一种对话式人工智能，可以模拟与用户的类人对话。 聊天机器人在客户服务、电子商务和个人助理方面都有应用。
推荐系统：一种人工智能系统，可以根据用户以前的行为或偏好向他们推荐产品、服务或内容。 推荐系统在电子商务、社交媒体和内容平台中都有应用。
联邦学习：一种技术，多个设备或组织在不共享数据的情况下协作训练模型。 联邦学习在医疗保健和金融等隐私敏感领域有应用。
模型部署：将经过训练的模型部署到生产环境的过程，它可用于对新数据进行预测。 模型部署涉及可扩展性、可靠性和安全性等考虑因素。
MLOps：一组用于管理机器学习模型生命周期（从开发到部署和监控）的实践和工具。 MLOps 涉及版本控制、测试和持续集成/持续部署 (CI/CD) 等考虑因素。
可解释的人工智能：理解和解释人工智能模型做出的决定的能力。 可解释的 AI 对于在 AI 系统中建立信任和透明度非常重要。
负责任的人工智能：以合乎道德、透明且符合人类价值观的方式设计和部署人工智能系统的实践。负责任的人工智能涉及公平、隐私和问责制等考虑因素。
人工智能治理：管理人工智能系统开发和部署的政策、流程和控制框架。 人工智能治理涉及风险管理、合规性和道德规范等考虑因素。
人工智能法规：一套管理人工智能系统开发和部署的法律法规。 人工智能监管涉及安全、隐私和问责制等考虑因素。
人工智能人才：能够设计、开发和部署人工智能系统的熟练专业人员。人工智能人才包括数据科学家、机器学习工程师和人工智能伦理学家等角色。
AI 教育：为个人提供使用 AI 系统所需的技能和知识的过程。 人工智能教育包括正规教育项目、在线课程和培训项目
迁移学习是一种机器学习技术，它使在一个任务上训练的模型能够应用于另一个不同但相关的任务。
