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●技术服务部 曹强 成开波 宋振 / 文
大数据与人工智能（AI）
人工智能相关的技术知识和概念
01
机器学习（Machine Learning, ML）：AI的一个分支，通过算法和统计模型使计算机系统利用数据进行学习和改进，无需进行明确的编程指令。
02
深度学习（Deep Learning, DL）：ML的一个子集，使用类似于人脑神经网络的结构来处理数据，特别擅长处理图像和语音识别等复杂模式识别任务。
03
自然语言处理（Natural LanguageProcessing, NLP）：AI的一个领域，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言，包括语言翻译、情感分析等。
04
计算机视觉（Computer Vision）：使计算机能够“看”和理解图像和视频中的内容，包括物体识别、场景重建等。
05
专家系统（Expert Systems）：一种模拟人类专家决策能力的AI系统，通常包含一个知识库和一个推理引擎。
06
机器人学（Robotics）：涉及机器人的设计、制造和应用，AI在机器人学中用于提供决策支持、感知环境和执行任务。
07
强化学习（Reinforcement Learning, RL）：一种ML技术，通过奖励和惩罚来训练算法，使其能够进行决策和学习最优策略。
08
遗传算法（Genetic Algorithms, GA）：一种受自然选择启发的搜索算法，用于解决优化和搜索问题。
09
神经网络（Neural Networks）：一种计算模型，模仿生物神经网络的结构和功能，用于处理复杂的数据模式。
10
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）：一种深度学习架构，特别适用于处理图像数据。
11
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）：一种神经网络，能够处理序列数据，如时间序列分析、语音识别等。
12
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）：一种由两个网络组成的系统，一个生成器产生数据，另一个鉴别器评估数据的真实性。
13
知识图谱（Knowledge Graph）：一种结构化的知识库，用于存储实体之间的关系，常用于推荐系统和搜索引擎。
14
语义网（Semantic Web）：一种扩展的Web，通过使用元数据和语义技术，使计算机能够理解网页内容的含义。
15
智能代理（Intelligent Agent）：能够感知其环境并根据感知到的信息做出决策以实现特定目标的系统。
16
自动化机器学习（AutoML）：自动化机器学习流程，包括特征选择、模型选择和超参数调整。
17
边缘计算（Edge Computing）：将数据处理和分析推向网络的边缘，靠近数据源，以减少延迟和带宽使用。
18
联邦学习（Federated Learning）：一种分布式机器学习方法，允许多个设备协同训练模型，同时保护数据隐私。
19
可解释的人工智能（Explainable AI, XAI）：开发AI模型，使其决策过程可以被人类理解，提高模型的透明度和信任度。
20
数据挖掘（Data Mining）：从大量数据中通过算法发现模式和知识的过程。
大数据与人工智能（AI）
主办：贵州省广电网络公司
■ 股票名称：贵广网络
■ 股票代码：600996
■ 编辑：陈 岳
■ 编审：杨晓蓉
■ 审签：夏 辉
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