人工智慧術語你應該知道的十個
人工智慧（AI）是指讓機器模仿人類的智能行為的技術。AI在各個領域都有廣泛的應用，從醫療、教育、金融到娛樂等。然而，AI也有很多不同的分支和術語，對於一般人來說，可能會感到困惑或不熟悉。本文將介紹你應該知道的十個AI術語，並解釋它們的含義和用途。
- 機器學習（Machine Learning）：這是一種讓機器從數據中學習並改善其性能的方法，而不需要人類明確地編程。機器學習可以分為監督式學習、非監督式學習和強化學習等類型。
- 深度學習（Deep Learning）：這是一種基於神經網絡的機器學習方法，可以處理大量的高維度數據，並在圖像識別、自然語言處理、語音識別等方面取得突破。
- 神經網絡（Neural Network）：這是一種模仿人類大腦結構的計算模型，由多個相互連接的節點（神經元）組成。神經網絡可以通過訓練來學習和辨識複雜的模式。
- 自然語言處理（Natural Language Processing）：這是一種讓機器理解和生成自然語言（如中文、英文等）的技術。自然語言處理涉及語音識別、語意分析、情感分析、機器翻譯等任務。
- 電腦視覺（Computer Vision）：這是一種讓機器分析和理解圖像和視頻的技術。電腦視覺包括人臉識別、物體偵測、場景分割等功能。
- 生成對抗網絡（Generative Adversarial Network）：這是一種基於深度學習的技術，可以讓機器生成新的數據，如圖像、音頻或文本。生成對抗網絡由兩個相互競爭的神經網絡組成：一個負責生成數據，另一個負責判斷數據的真實性。
- 強化學習（Reinforcement Learning）：這是一種讓機器通過與環境互動來學習最佳行動的方法，而不需要人類提供反饋或監督。強化學習可以用於解決複雜的決策問題，如遊戲、控制系統等。
- 聯合學習（Federated Learning）：這是一種讓多個機器協同學習的方法，而不需要將數據集中在一個服務器上。聯合學習可以保護數據的隱私和安全，並減少通信和計算的開銷。
- 人工智慧倫理（Artificial Intelligence Ethics）：這是一種關注AI對人類和社會的影響和責任的學科。人工智慧倫理涉及AI的可解釋性、可信賴性、公平性、可持續性等問題。
- 人工智慧偏見（Artificial Intelligence Bias）：這是指AI系統在處理數據或做出決策時，可能產生的不公正或歧視的結果。人工智慧偏見可能源於數據的品質、代表性或收集方式，或者算法的設計或運行方式。