- ai写作专业术语是什么
- 首页 > 2024ai知识专题 人气:58 日期:2024-11-15 14:52:46
文章正文
1. 人工智能()：一种可以行常常需要人类智能的任务，如视觉识别、语言理解、决策和翻译的计算机系统或程序。
2. 生成式（GC）：由人工智能生成内容的技术，可以学并创造图像、文字、音频、视频等内容。
3. 监学(Supervised learning)：一种机器学方法，通过提供带有正确输出结果的输入数据来训练模型，使其能够实行预测和分类。
4. 无监学(Unsupervised learning)：一种机器学方法，只提供输入数据，让模型自身发现数据中的结构和模式。
5. 深度学(DL)：一种利用深层神经网络来行复杂学任务的机器学方法。
6. 神经网络(Neural Networks)：一种模仿人脑神经元结构的计算模型用于解决和分析复杂的数据。
7. 自然语言应对(NLP)：研究计算机和人类（自然）语言之间的相互作用，旨在让计算机理解、解释和生成人类语言。
8. 机器学(ML)：一种从数据中自动提取模式的方法，用于训练计算机模型实预测和决策。
9. 强化学(Reinforcement Learning)：一种机器学方法通过奖励和惩罚来训练模型，使其在特定环境中实现目标。
10. 检索增强生成(RAG)：一种技术，将知识库与语言模型相结合让模型在回答疑问时先检索相关知识，再生成答案。
11. 预训练(Pre-trning)：在大规模数据集上对模型实行初步训练，以便在特定任务上进一步训练时提升性能。
12. 微调(Fine-tuning)：在预训练模型的基础上，针对特定任务实进一步训练，以提升模型在该任务上的表现。
13. 语言模型(Language Model)：一种用于理解和生成人类语言的计算模型。
14. 上下文嵌入(Contextual Embedding)：将文本中的词汇转化为向量表示以便模型能够理解词汇在特定上下文中的意义。
15. 递归神经网络(RNN)：一种神经网络结构适用于应对序列数据，如自然语言。
16. 长短时记忆网络(LSTM)：一种特殊的RNN，能够学长期依关系，适用于应对长序列数据。
17. Transformer：一种基于自留意力机制的神经网络结构，广泛应用于NLP任务。
18. 生成对抗网络(GAN)：一种由两个神经网络组成的框架一个生成器生成数据一个判别器判断数据的真实性。
19. 文本分类(Text Classification)：将文本数据划分到预先定义的类别中。
20. 命名实体识别(NER)：识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。
以下为81-100的专业术语：
21. 依存句法分析(Dependency Parsing)
22. 词性标注(Part-of-Speech Tagging)
23. 语义角色标注(Semantic Role Labeling)
24. 指代消解(Coreference Resolution)
25. 语义分析(Semantic Analysis)
26. 情感分析(Sentiment Analysis)
27. 主题模型(Theme Model)
28. 文本摘要(Text Summarization)
29. 问答系统(Question Answering)
30. 机器翻译(Machine Translation)
31. 语音识别(Speech Recognition)
32. 语音合成(Speech Synthesis)
33. 人脸识别(Face Recognition)
34. 目标检测(Object Detection)
35. 图像分类(Image Classification)
36. 图像分割(Image Segmentation)
37. 图像生成(Image Generation)
38. 图像识别(Image Recognition)
39. 计算机视觉(Computer Vision)
40. 强化学算法(Reinforcement Learning Algorithms)
41. 神经网络优化(Neural Network Optimization)
42. 损失函数(Loss Function)
43. 学率(Learning Rate)
44. 正则化(Regularization)
45. 批归一化(Batch Normalization)
46. 激活函数(Activation Function)
47. 卷积神经网络(CNN)
48. 循环神经网络(RNN)
49. 卷积循环神经网络(CRNN)
50. 卷积自留意力网络(Convolutional Self-Attention Network)
51. 自编码器(Autoencoder)
52. 变分自编码器(Variational Autoencoder)
53. 对抗性样本(Adversarial Example)
54. 集成学(Ensemble Learning)
55. 随机森林(Random Forest)
56. 支持向量机(SVM)
57. 决策树(Decision Tree)
58. K-最近邻(K-Nearest Neighbor)
59. 主成分分析(PCA)
60. 聚类(Clustering)
61. 聚类算法(Clustering Algorithms)
62. 层次聚类(Hierarchical Clustering)
63. 密度聚类(Density Clustering)
64. 谱聚类(Spectral Clustering)
65. 条件随机场(Conditional Random Field)
66. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)
67. 叶斯网络(Bayesian Network)
68. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)
69. 非线性规划(Nonlinear Programming)
70. 动态规划(Dynamic Programming)
71. 遗传算法(Genetic Algorithm)
72. 粒子群优化(Particle Swarm Optimization)
73. 模拟退火(Simulated Annealing)
74. 神经网络剪枝(Neural Network Pruning)
75. 网络压缩(Network Compression)
76. 知识蒸馏(Knowledge Distillation)
77. 零样本学(Zero-shot Learning)
78. 小样本学(Few-shot Learning)
79. 元学(Meta Learning)
80. 联邦学(Federated Learning)
81. 自监学(Self-Supervised Learning)
82. 转换器(Transformer)
83. 多头留意力(Multi-Head Attention)
84. 位置编码(Positional Encoding)
85. 上下文窗口(Context Window)
86. 词嵌入(Word Embedding)
87. 上下文嵌入(Contextual Embedding)
88. 预训练语言模型(Pre-trned Language Model)
89. 微调(Fine-tuning)
90. 语言模型(Language Model)
91. 生成式对抗网络(Generative Adversarial Network)
92. 文本生成(Text Generation)
93. 生成式文本摘要(Generative Text Summarization)
94. 文本分类器(Text Classifier)
95. 实体识别(Entity Recognition)
96. 指代消解(Coreference Resolution)
97. 语义分析(Semantic Analysis)
98. 情感分析(Sentiment Analysis)
99. 主题模型(Theme Model)
100. 问答系统(Question Answering)