每个初学者都应该知道的 50 个人工智能术语
看到一个技术术语而不理解它的含义是很常见的。随着人工智能极其先进并日益进步，如果您与人工智能或任何技术工作没有直接关系，一些人工智能术语并不容易理解。
因此，即使你是一个想要学习一些基本术语的初学者，或者是一个想要温习基础知识的专业人士，那么这个每个初学者都应该知道的 50 个人工智能术语列表也会对你有很大帮助。
人工智能术语简介
人工智能是数学、计算机科学和认知学习的结合，因此它涉及机器学习和计算机智能。人工智能已经开始在当今的市场中占据稳固的地位，因此了解一些重要术语将帮助您了解它的工作原理。
人工智能是一个广阔的学科，其术语多种多样，并且与各种概念、技术和应用相关。这些专门的人工智能术语用于了解有关人工智能及其工作原理的更多信息。对于初学者来说，有一些常见且极其重要的人工智能术语。
为什么理解人工智能术语至关重要？
理解人工智能术语至关重要，特别是对于那些从事技术、计算机科学、研究、开发人员或任何与人工智能密切相关的人来说，这样他们就可以轻松地相互交流，甚至与其他流有效地协作。
此外，人工智能是一个几乎无处不在的领域，因此在当今时代必须对其词汇和工作有一定程度的掌握。技术是会不断发展的东西，因此无论您是否从事这个领域，您都应该了解基本的人工智能术语，这些术语可以并且将会在未来对您有所帮助。
基本人工智能术语和定义
1. 准确性——模型预测正确数据和结果的程度。
2. 算法——它是用于解决复杂问题的特定指令的有限序列。
3.区块链——它是一种去中心化技术，在各种计算机中记录所有交易。它是安全且完全透明的。
4. 自主——那些可以完全独立完成任务而无需任何人为干预的机器被称为自主。
5. 偏见——最基本的人工智能概念之一，用于指代某种类型的偏好。在计算机科学中，它指的是对数据、算法或输入的不公正偏好，可能会产生错误的输出。
6.聊天机器人 ——它是一种用于与人类进行对话的计算机程序。它用于将手动处理的查询转换为对特定输入的自动响应。
7. 训练数据——用于帮助人工智能学习模式和特征的数据集，以便稍后生成正确的结果。
8. 语料库——大量数据，其结构可以指导或训练算法、系统、技术等。
9. 提示——这是人类向人工智能发出的基于用户的输入，指示人工智能用户想要从中得到什么。它可以是查询、需求、对话等任何内容。
10.幻觉——当人工智能没有关于用户生成的查询的正确数据集时，它仍然试图通过提供下一个最佳解决方案来回答它，而这可能不是用户正在寻找的答案。它降低了技术的准确性。
11.图灵测试——该测试用于分析机器中的人类智能。人类被要求在人与机器之间进行对话。如果法官无法判断出哪个响应是人的，那么就意味着机器通过了图灵测试。
12. 结构化数据——以表格格式组织的数据。
13. 非结构化数据——没有格式的数据，例如图像、文件等。
14. 数据集——表格格式的结构化数据的集合。
15. 数据挖掘——这是从大量数据集中找出逻辑模式和见解的过程。
16. 实体注释——这是最重要的人工智能术语之一，用于指代非结构化数据的标签，以便机器更容易理解数据。
17. 前向链接——这是一种从已知事实出发并使用规则向前推进直到找到所需解决方案的技术。
18. 意图——用户与人工智能交互背后的目的或原因。
19. 标签——分配给系统内任何数据或元素的标识或名称。
20. 机器翻译——通过人工智能和计算机算法翻译文本，完全不受人为干扰。
21. 模型——指能够轻松预测该设计的实际生物行为的产品或软件设计。
22.自然语言生成（NLG） ——这是指机器将结构化数据转换为人类可以理解的文本的能力。
23.自然语言处理（NLP） ——教授计算机理解和解释人类语言的过程。
24. 过度拟合——机器记住了训练文件的数据，但不理解它的问题。
25. 预测分析——使用数据、算法和机器学习技术来预测历史数据产生的结果。
26. 弱人工智能——功能有限，仅专注于特定任务。
27. 地图系统——它充当机器的 GPS，帮助它们了解周围的环境。
28. 复合人工智能——它用于创建更高级的人工智能版本并扩展其功能。
29. 受控词汇——在特定系统中组织关键词列表以标准化其工作。
30. 数据漂移——这是指机器的输入数据发生变化，影响其准确性和性能的问题。
31. 数据稀缺——任务或问题可用的数据有限，这给模型生成准确结果带来了问题。
32.消歧——指当一个单词或一个短语有超过 1 个含义时给予机器的清晰度。
33. 情感人工智能——这是一项旨在满足人类情感需求以及如何与他们相处的技术。
34. 人工智能伦理——这个人工智能术语用于指指导和监督人工智能发展的伦理原则。
35. 自动语音识别（ASR） ——该技术将人类输入的语音转换为书面文本。
36.蛮力搜索 ——找到问题的所有可能的解决方案，直到找到正确的输出。这也是一个非常耗时的过程。
37. 数据架构师——设计组织数据架构的数据布局或框架的专业人员。
38. 数据湖——以真实形式存储大量非结构化数据。
39. 模式识别——识别数据、信号、图像等中的模式。
40. 文本转语音 (TTS) – 它将书面文本转换为口头语言和口语语言。
41. 图像识别——此功能可帮助机器理解和搜索图像中的模式。
42. 人工智能安全——指的是了解机器的道德功能并减少任何敌对行动的机会所涉及的实践。
43. 紧急行为——当机器执行意外输出时。
44.生成式人工智能——人工智能术语，指能够自行生成内容的人工智能，它可以是图像、视频或语音。
45. 护栏——对人工智能模型的限制，使它们保持在道德限度内，不会产生任何令人不安和有问题的内容。
46. 多模式人工智能——一种可以监控和处理多个来源数据的人工智能。
47. 提示链接——人工智能模型可以链接之前的对话，为用户生成的输入生成未来的输出。ChatGPT 有这个功能。
48. 零样本学习——这是一个人工智能术语，用于使模型从无法识别的数据中生成输出，而无需实际对其进行适当的训练。
49. 混合人工智能——结合多种人工智能技术，创建更强大、更快速的人工智能系统。
50.通用人工智能（AGI） ——面向初学者的基本人工智能术语，AGI致力于更高级的学习，具有比人类更好地完成任务并自学的功能。
人工智能技术的关键术语
1.机器学习——每个人都应该知道的基本人工智能概念之一。这是人工智能领域的一个领域，其总体重点是创建算法和模型，使机器能够轻松地根据数据进行预测。
2. 强化学习——智能体通过分析其环境来学习做出决策，因为它会得到强化其行为的奖励或惩罚。
3.深度学习——当机器分析非结构化数据时，它可以是没有标签的文本、图像或文件，并尝试形成所提供数据的模式。
4.数据分析——这是最重要的人工智能术语之一，指的是分析数据然后对其进行处理以找到所需结果的行为。
5. 增强智能——这是人工智能和人类之间的合作伙伴关系，人工智能不会取代人类，而是帮助人类并提高他们的效率。
简化的高级人工智能概念
某些人工智能术语或人工智能概念看起来非常困难或高级，但如果从不同的角度来看，它们就很容易理解。
1.神经网络– 想象一个充满节点的大脑，现在每个节点都相互连接并具有某种类型的权重。学习者移动这些节点来导出给定问题的解决方案。
2.循环神经网络——它是一个也能记住过去信息的网络，它使用以前的数据来做出更准确的决策。
3. 迁移学习——假设您在特定任务中训练了一个模型，现在您想给它一个新任务，但与之前的任务类似，无需任何训练。这称为迁移学习，因为您正在将前一个任务的学习迁移到新的但相关的任务中。
4.可解释的人工智能——人工智能技术正在迅速发展，因此我们需要一种技术来理解其他系统。由于机械的复杂性，可解释的人工智能可以帮助我们更好地理解这些系统。
5. 自动编码器——人工智能的基本概念之一，看起来很难理解，但其实非常简单。他们压制数据，然后通过重建来扩展它们。它有助于关注微小的细节，然后再次扩展数据。
这些术语如何塑造人工智能的未来？
面向初学者的人工智能术语可帮助外行人理解机械和人工智能的基本人工智能概念。有一天，我们将完全依赖人工智能，即使是最简单的事情，因此了解人工智能的工作原理及其过程只会让你在未来受益。
人工智能有助于减少我们比我们更高效地完成任务的时间和成本，这就是为什么在当今时代，每个人都在不断改进人工智能，以便更高效地完成手头的任务。目前，我们的创造和思想正在塑造人工智能的未来，但总有一天人工智能将塑造我们的未来。