人工智能 术语，人工智能术语的提出是在什么会议

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能 术语的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能 术语的解答，让我们一起看看吧。

人工智能专业答题术语？

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（Artificial intelligence）：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（Autonomic computing）：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（Cluster analysis）：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（Cognitive computing）：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。

以下是人工智能专业常用的答题术语：

1. 机器学习(Machine Learning)：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(Deep Learning)：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(Natural Language Processing, 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(Computer Vision)：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(Artificial Neural Network)：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(Reinforcement Learning)：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。

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人工智能涌现理论名词解释？

人工智能涌现理论是指，当多个相对简单的人工智能模块聚集在一起时，它们可能表现出比单个模块更为复杂和智能的行为和功能。该理论分为弱涌现和强涌现两种类型。弱涌现是指，多个相对简单的模块聚集在一起时，它们能够协同工作完成复杂的任务，但整体的智能水平并没有显著高于单个模块时的水平。

强涌现则是指，多个相对简单的模块聚集在一起时，整个系统的智能水平能够显著高于单个模块时的水平。这种涌现往往在模块之间具有非线性或者随机性的关系时出现。

人工智能涌现理论的出现，是为了说明人工智能系统的智能是如何从底层算法、结构和组织中涌现出来的。根据该理论，可以通过组合多种简单的人工智能模块来构建更为复杂和智能的系统，从而提高系统的整体性能和鲁棒性。同时，涌现理论也为人工智能的进一步发展提供了思路和方向。

到此，以上就是小编对于人工智能 术语的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能 术语的2点解答对大家有用。