這里有10個關(guān)鍵的術(shù)語，每個人工智能愛好者都應該知道并了解。

　　人工智能(AI)已經(jīng)成為各行各業(yè)的變革力量，塑造了我們與技術(shù)和周圍世界互動的方式。對于那些深入人工智能領(lǐng)域的人而言，理解基礎(chǔ)術(shù)語至關(guān)重要。

　　1、人工智能(AI)：人工智能的核心是指開發(fā)能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務的計算機系統(tǒng)。學習、推理、解決問題、感知和語言理解是其中的一些任務。人工智能系統(tǒng)使用算法來分析數(shù)據(jù)，從中學習，并做出明智的決定，模仿人類的智能。

　　2、機器學習(ML)：機器學習是人工智能的一個子集，專注于算法的開發(fā)，允許系統(tǒng)在沒有顯式編程的情況下從經(jīng)驗中學習和改進。機器學習算法使計算機能夠識別模式，進行預測，并隨著時間的推移提高其性能，因為其暴露在更多的數(shù)據(jù)中。

　　3、神經(jīng)網(wǎng)絡：神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的關(guān)鍵組成部分，是機器學習的一個子集。受人腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，神經(jīng)網(wǎng)絡由相互連接的節(jié)點層或人工神經(jīng)元組成。這些網(wǎng)絡接受數(shù)據(jù)訓練，以識別模式并做出決策，從而實現(xiàn)圖像和語音識別等復雜任務。

　　4、自然語言處理(NLP)：自然語言處理是人工智能的一個領(lǐng)域，專注于計算機與人類語言之間的交互。NLP算法允許計算機理解、解釋和生成人類語言，促進聊天機器人、語言翻譯和情感分析等應用。

　　5、深度學習：深度學習是機器學習的一個子領(lǐng)域，涉及多層神經(jīng)網(wǎng)絡(深度神經(jīng)網(wǎng)絡)。這些網(wǎng)絡可以自動學習數(shù)據(jù)的分層表示，使其在圖像和語音識別以及自然語言處理等任務中非常強大。

　　6、算法：算法是一組循序漸進的指令或規(guī)則，計算機遵循這些指令或規(guī)則來解決特定問題或執(zhí)行特定任務。在人工智能中，算法對于處理和分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要，使機器能夠根據(jù)模式和信息做出決策或預測。

　　7、監(jiān)督學習：監(jiān)督學習是一種機器學習類型，,算法是在標記數(shù)據(jù)集上進行訓練的，這意味著輸入數(shù)據(jù)與所需的相應輸出相匹配。該算法學會將輸入映射到正確的輸出,使其能夠?qū)π碌?、看不見的?shù)據(jù)進行預測。

　　8、無監(jiān)督學習：與監(jiān)督學習相比，無監(jiān)督學習涉及在未標記的數(shù)據(jù)集上訓練算法。在沒有明確指導的情況下，算法必須在數(shù)據(jù)中找到模式和鏈接。降維和聚類是兩個常見的應用。

　　9、強化學習：強化學習是一種機器學習的類型，其中代理人通過與環(huán)境交互來學習做出決策。根據(jù)其行為，代理人接受激勵或懲罰形式的反饋，這有助于逐步學習最佳的行動方案。

　　10、計算機視覺：計算機視覺是一個跨學科的領(lǐng)域，其使機器能夠根據(jù)視覺數(shù)據(jù)進行解釋和決策。這包括圖像和視頻識別、目標檢測和圖像分割等任務。計算機視覺是面部識別和自動駕駛汽車等應用不可或缺的一部分。