人工智能专业英语词汇是AI领域从业者必须掌握的核心工具，涵盖算法模型、数据处理、深度学习框架等关键技术术语。掌握这些词汇能显著提升技术文档阅读、国际交流及论文写作效率。
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基础算法术语
监督学习（Supervised Learning）指通过标注数据训练模型；无监督学习（Unsupervised Learning）用于发现未标注数据的隐藏模式；强化学习（Reinforcement Learning）通过奖励机制优化决策过程。 -
数据处理关键概念
特征工程（Feature Engineering）包含数据清洗（Data Cleaning）和特征缩放（Feature Scaling）；数据集划分涉及训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）；标签（Label）代表监督学习的预期输出。 -
深度学习框架组件
神经网络（Neural Network）由输入层（Input Layer）、隐藏层（Hidden Layer）和输出层（Output Layer）构成；激活函数（Activation Function）如ReLU（Rectified Linear Unit）决定神经元输出；损失函数（Loss Function）衡量模型预测误差。 -
模型优化技术
反向传播（Backpropagation）通过梯度下降（Gradient Descent）调整参数；正则化（Regularization）包括L1/L2范数防止过拟合；批量归一化（Batch Normalization）加速训练收敛。 -
应用场景术语
计算机视觉（Computer Vision）涉及目标检测（Object Detection）和图像分割（Image Segmentation）；自然语言处理（NLP）包含词嵌入（Word Embedding）和注意力机制（Attention Mechanism）；语音识别（Speech Recognition）依赖声学模型（Acoustic Model）。
建议通过实践项目巩固术语记忆，例如用TensorFlow或PyTorch实现简单模型，同时定期阅读arXiv上的英文论文保持术语敏感度。