AI术语主要包括机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等核心技术概念，以及监督学习、无监督学习、强化学习等算法类型。这些术语构成了人工智能领域的核心框架，广泛应用于数据分析、自动化决策和智能交互等场景。
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机器学习（Machine Learning）
机器学习是AI的基础，指计算机通过数据训练自动改进性能，无需显式编程。常见的任务包括分类、回归和聚类，算法如决策树、支持向量机（SVM）和随机森林。 -
深度学习（Deep Learning）
深度学习是机器学习的子集，依赖多层神经网络模拟人脑处理数据，擅长处理图像、语音等复杂任务。典型模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 -
神经网络（Neural Network）
神经网络模仿生物神经元结构，通过输入层、隐藏层和输出层进行信息传递与学习，是深度学习的核心组件。 -
自然语言处理（NLP）
NLP让机器理解、生成人类语言，应用如机器翻译（如Transformer模型）、情感分析和智能客服。关键技术包括词嵌入（Word2Vec）和注意力机制。 -
计算机视觉（Computer Vision）
计算机视觉使机器“看懂”图像或视频，用于人脸识别、自动驾驶和医学影像分析，依赖目标检测（如YOLO算法）和图像分割技术。 -
算法类型
- 监督学习：使用标注数据训练模型（如图像分类）。
- 无监督学习：从无标注数据中发现模式（如聚类分析）。
- 强化学习：通过奖惩机制优化行为（如AlphaGo）。
掌握这些术语有助于理解AI技术原理与应用场景，未来随着技术发展，更多新概念（如生成式AI、大语言模型）将进一步丰富这一领域。
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