匯報(bào)人：PPT匯報(bào)時(shí)間：2025人工智能英文術(shù)語(yǔ)-基礎(chǔ)概念核心方法技術(shù)分支關(guān)鍵理論應(yīng)用領(lǐng)域算法模型其他相關(guān)術(shù)語(yǔ)應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展AI技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)目錄AI相關(guān)技術(shù)術(shù)語(yǔ)計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)術(shù)語(yǔ)人工智能的未來(lái)展望1章節(jié)基礎(chǔ)概念基礎(chǔ)概念A(yù)rtificialIntelligence(AI)：研究開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的技術(shù)科學(xué)MachineLearning(ML)：通過(guò)算法使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)性能，無(wú)需顯式編程DeepLearning(DL)：基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于處理圖像、語(yǔ)音等復(fù)雜數(shù)據(jù)NeuralNetwork(NN)：模仿生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型，用于模式識(shí)別和決策2章節(jié)核心方法核心方法ReinforcementLearning(RL)：通過(guò)獎(jiǎng)懲機(jī)制訓(xùn)練智能體優(yōu)化行為策略GenerativeAdversarialNetworks(GANs)：由生成器和判別器組成的對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)，用于生成逼真數(shù)據(jù)SupervisedLearning：使用標(biāo)記數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的輸出UnsupervisedLearning：從無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式或結(jié)構(gòu)3章節(jié)技術(shù)分支技術(shù)分支1ComputerVision(CV)：使計(jì)算機(jī)能夠理解和解釋視覺(jué)信息的技術(shù)2NaturalLanguageProcessing(NLP)：處理和理解人類語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)技術(shù)3Robotics：結(jié)合AI與機(jī)械工程，實(shí)現(xiàn)自主或半自主機(jī)器人系統(tǒng)4EpertSystems：基于知識(shí)庫(kù)和推理引擎的AI系統(tǒng)，模擬人類專家決策4章節(jié)關(guān)鍵理論關(guān)鍵理論Symbolism：基于符號(hào)邏輯和規(guī)則的人工智能方法Connectionism：通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬大腦學(xué)習(xí)機(jī)制的方法Behaviorism：關(guān)注智能體與環(huán)境交互的行為反饋機(jī)制5章節(jié)應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)用領(lǐng)域1234AutonomousVehicles：利用AI實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛技術(shù)HealthcareAI：輔助診斷、藥物研發(fā)和個(gè)性化醫(yī)療SmartAssistants：如Siri、Alea等語(yǔ)音交互系統(tǒng)FinancialAI：用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、算法交易和欺詐檢測(cè)6章節(jié)算法模型算法模型1K-NearestNeighbors(KNN)：通過(guò)比較實(shí)例點(diǎn)之間的距離，搜索k個(gè)最近的鄰近樣本確定結(jié)果2LogisticRegression(LR)：一種概率性統(tǒng)計(jì)方法，通過(guò)數(shù)學(xué)回歸進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類3SupportVectorMachine(SVM)：利用邊界線或邊界帶進(jìn)行分類的算法4DecisionTrees(DT)：通過(guò)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策和分類的算法7章節(jié)其他相關(guān)術(shù)語(yǔ)其他相關(guān)術(shù)語(yǔ)ArtificialNeuron(AN)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，模仿生物神經(jīng)元功能DataMining(DM)：從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息和模式的過(guò)程DeepNeuralNetwork(DNN)：深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，包含多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Hyperparameter：機(jī)器學(xué)習(xí)模型中需要調(diào)整的參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等ParameterEstimation：根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)確定模型參數(shù)的過(guò)程8章節(jié)應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展01030204智能家居利用AI技術(shù)提升家居安全、能源效率等體驗(yàn)社交與游戲個(gè)性化體驗(yàn)的創(chuàng)作與設(shè)計(jì)、人機(jī)交互和游戲智能等互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的篩選與過(guò)濾、社交網(wǎng)絡(luò)算法和內(nèi)容推薦系統(tǒng)等智能制造用于工業(yè)自動(dòng)化、機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備的控制9章節(jié)人工智能倫理與社會(huì)影響人工智能倫理與社會(huì)影響AI倫理就業(yè)影響法律與監(jiān)管技術(shù)倫理學(xué)涉及AI發(fā)展中的道德、隱私和安全等問(wèn)題AI技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)職業(yè)的沖擊和新的就業(yè)機(jī)會(huì)的創(chuàng)造如何規(guī)范AI的合法性以及應(yīng)對(duì)法律和倫理挑戰(zhàn)的問(wèn)題如何設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的倫理標(biāo)準(zhǔn)和行為規(guī)范人工智能倫理與社會(huì)影響這些人工智能相關(guān)的英文術(shù)語(yǔ)和相關(guān)領(lǐng)域涵蓋了一系列主題和復(fù)雜的概念，希望可以幫助你更全面地理解這一快速發(fā)展的技術(shù)領(lǐng)域10章節(jié)AI技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)AI技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)AI與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的融合：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，AI技術(shù)用于分析這些數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)和維護(hù)可解釋的AI(AI)：研究如何讓AI決策更加透明和可解釋的技術(shù)和方法強(qiáng)化學(xué)習(xí)(ReinforcementLearning)的應(yīng)用：在更復(fù)雜的決策制定和控制任務(wù)中的應(yīng)用持續(xù)學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力：AI系統(tǒng)的自我學(xué)習(xí)和持續(xù)改進(jìn)能力，以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和需求11章節(jié)AI技術(shù)挑戰(zhàn)與問(wèn)題AI技術(shù)挑戰(zhàn)與問(wèn)題數(shù)據(jù)隱私與安全如何保護(hù)個(gè)人隱私和防止數(shù)據(jù)泄露算法偏見(jiàn)與公平性AI算法可能存在的偏見(jiàn)和如何確保其公平性AI的可持續(xù)性開(kāi)發(fā)和使用AI技術(shù)的環(huán)境影響和可持續(xù)性AI的倫理框架制定和實(shí)施AI倫理框架和標(biāo)準(zhǔn)的挑戰(zhàn)12章節(jié)AI相關(guān)技術(shù)術(shù)語(yǔ)AI相關(guān)技術(shù)術(shù)語(yǔ)TensorFlow：一個(gè)開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，用于各種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)任務(wù)HyperDrive：一種機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，支持各種深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練TransferLearning：利用已訓(xùn)練的模型的知識(shí)來(lái)幫助訓(xùn)練新的模型的技術(shù)PyTorch：另一個(gè)開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，尤其適用于深度學(xué)習(xí)Inference：指通過(guò)已訓(xùn)練的模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類的過(guò)程13章節(jié)自然語(yǔ)言處理相關(guān)術(shù)語(yǔ)自然語(yǔ)言處理相關(guān)術(shù)語(yǔ)134詞嵌入(WordEmbedding)：一種將詞匯表示為向量表示的技術(shù)，以幫助計(jì)算機(jī)理解語(yǔ)義信息句法分析(SyntacticAnalysis)：對(duì)句子進(jìn)行語(yǔ)法分析的技術(shù)，幫助計(jì)算機(jī)理解句子結(jié)構(gòu)語(yǔ)義角色標(biāo)注(SemanticRoleLabeling)：對(duì)句子中的語(yǔ)義角色進(jìn)行標(biāo)注的技術(shù)，幫助理解句子的含義命名實(shí)體識(shí)別(NamedEntityRecognition)：識(shí)別文本中具有特定意義的實(shí)體，如人名、地名、組織名等214章節(jié)計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)術(shù)語(yǔ)計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)術(shù)語(yǔ)圖像識(shí)別(ImageRecognition)：通過(guò)計(jì)算機(jī)算法對(duì)圖像進(jìn)行分類和識(shí)別的技術(shù)目標(biāo)檢測(cè)(ObjectDetection)：在圖像中識(shí)別和定位特定目標(biāo)的技術(shù)圖像分割(ImageSegmentation)：將圖像分割成多個(gè)區(qū)域或?qū)ο蟮募夹g(shù)深度估計(jì)(DepthEstimation)：通過(guò)算法估計(jì)圖像中物體的深度或距離的技術(shù)

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0415章節(jié)AI在各行業(yè)的應(yīng)用術(shù)語(yǔ)AI在各行業(yè)的應(yīng)用術(shù)語(yǔ)04農(nóng)業(yè)AI：用于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、作物管理和智能農(nóng)業(yè)的技術(shù)01

醫(yī)療AI：用于醫(yī)療診斷、藥物研發(fā)和健康管理的AI技術(shù)03教育AI：用于個(gè)性化教學(xué)、智能評(píng)估和在線學(xué)習(xí)的技術(shù)02金融AI：用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)的金融科技16章節(jié)AI與人類互動(dòng)相關(guān)的術(shù)語(yǔ)AI與人類互動(dòng)相關(guān)的術(shù)語(yǔ)1智能代理(IntelligentAgent)：一種能夠自主執(zhí)行任務(wù)的軟件系統(tǒng)，與人類進(jìn)行交互2人機(jī)交互(Human-MachineInteraction)：研究人與計(jì)算機(jī)之間交互的技術(shù)和方法3情感計(jì)算(AffectiveComputing)：研究如何理解和模擬人類情感的計(jì)算機(jī)技術(shù)4智能助手(SmartAssistant)：如Siri、Alea等能夠執(zhí)行各種任務(wù)的智能軟件系統(tǒng)17章節(jié)人工智能的未來(lái)展望人工智能的未來(lái)展望更高級(jí)的智能體隨著技術(shù)的進(jìn)步，我們可能會(huì)看到更加智能和復(fù)雜的智能體出現(xiàn)AI在科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用例如在藥物研發(fā)、基因編輯和材料科學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用AI與人類共存探討如何使AI