大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下人工智能专业术语的问题，以及和人工智能专业用语的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

本文目录

1. 各种人工智能名称
2. 人工智能万能用语
3. 人工智能专业答题术语
4. 人工智能这一术语正式诞生于

各种人工智能名称

由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。

A

Algorithms算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习;分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。

Artificialintelligence人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。

Artificialneuralnetwork人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。

Autonomiccomputing自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。

C

Chatbots聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。

Classification分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。

Clusteranalysis聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。

Clustering聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。

Cognitivecomputing认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。

Convolutionalneuralnetwork卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。

D

Datamining数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。

Datascience数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。

Decisiontree决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。

Deeplearning深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。

F

Fluent流畅：一种可以随时间变化的状况。

G

GameAI：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。

Geneticalgorithm遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。

H

Heuristicsearchtechniques启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。

K

Knowledgeengineering知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。

L

Logicprogramming逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算;LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。

M

Machineintelligence机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。

Machinelearning机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。

Machineperception机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。

N

Naturallanguageprocessing自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。

R

Recurrentneuralnetwork递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。

S

Supervisedlearning监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师;比无监督学习更常见。

Swarmbehavior群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。

U

Unsupervisedlearning无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。最常见的无监督学习方法是聚类分析。

补充：TF

TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在2015年11月开源的机器学习框架，来源于Google内部的深度学习框架DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。

鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIYProjects。AIY全称是ArtificialIntelligenceYourself，顾名思义就是利用AI来进行的DIY功能套件。借助AIY项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为AIYProjects推出了两款硬件产品--AIYVoiceKit和AIYVisionKit。

人工智能万能用语

A

算法（Algorithms）：一组用于人工智能、神经网络或其他机器的规则或指令，以帮助它自己学习；分类、聚类、推荐和回归是四种最常见的类型。

人工智能（Artificialintelligence）：机器模拟人类智力和行为做出决策、执行任务的能力。

人工神经网络（ANN）：这种学习模型，模拟人脑运作，从而解决传统计算机系统难以解决的任务。

自主计算（Autonomiccomputing）：系统自适应自我管理自身资源用于高级计算功能的能力，而无需用户输入。

C

聊天机器人（Chatbots）：聊天机器人（简称chatbot）通过文本对话、语音命令来模拟与人类用户进行对话。它们是有AI功能的计算机程序的常用界面。

分类（Classification）：分类算法让机器根据训练数据给数据点进行分类。

聚类分析（Clusteranalysis）：一种用于探索性数据分析的无监督学习，查找数据中的隐藏模式或分组；群集的建立是通过欧氏距离（Euclidean）或概率距离等定义的相似性度量。

聚类（Clustering）：聚类算法让机器将数据点或项目分成具有相似特征的组。

认知计算（Cognitivecomputing）：一种模仿人类大脑思维方式的计算模型。通过使用数据挖掘、自然语言处理和模式识别来进行自学习（self-learning）。

卷积神经网络（CNN）：一种识别和处理图像的神经网络。

人工智能专业答题术语

以下是人工智能专业常用的答题术语：

1.机器学习(MachineLearning)：以计算机程序为代表的人工智能研究领域，主要研究如何通过计算机自主地进行“学习”。

2.深度学习(DeepLearning)：机器学习的一种方法，它通过结合各种技术，例如神经网络、无监督学习等，实现更高效的数据处理。

3.自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)：将人类自然语言转换成计算机能够理解的语言，是人工智能中最热门和最具挑战性的领域之一。

4.计算机视觉(ComputerVision)：以计算机程序为代表的人工智能研究领域，主要研究计算机如何模拟和理解人类视觉。

5.人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork)：模仿人类神经系统的信息处理方式，将大量的神经元通过连接形成一个高度并行的信息处理系统，用于实现各种人工智能任务。

6.强化学习(ReinforcementLearning)：一种特殊的机器学习方法，通过学习最优动作策略来应对动态环境，常用于游戏、机器人等领域。

希望可以帮到你！

人工智能这一术语正式诞生于

人工智能这一术语概念是1956年夏季提出诞生的。

以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。

好了，关于人工智能专业术语和人工智能专业用语的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！