机器学习 (Machine Learning, ML):
一种AI技能，通过数据剖析和模式识别，使打算机系统能够自我学习和改进。
深度学习 (Deep Learning, DL):
ML的一个子集，利用类似大脑的神经网络构造进行更繁芜的数据处理和学习。
自然措辞处理 (Natural Language Processing, NLP):
AI的一个分支，专注于使打算机能够理解、阐明和天生人类措辞。
打算机视觉 (Computer Vision, CV):
AI的一个领域，旨在使打算机能够“看”和理解图像和视频中的内容。
机器人学 (Robotics):
结合了多个工程学科，包括打算机科学，用于设计、构建、运作和运用于机器人的技能。
数据科学 (Data Science):
利用统计和剖析方法，从大量数据中提取知识和洞察力。
机器视觉 (Machine Vision):
类似于CV，但更专注于工业运用，如自动检测和丈量。
强化学习 (Reinforcement Learning, RL):
ML的一种形式，个中算法通过与环境互动来学习，基于褒奖和惩罚进行决策。
人工智能伦理 (AI Ethics):
研究AI系统的道德、社会和法律影响的领域。
自动驾驶 (Autonomous Vehicles):
利用AI技能，尤其是CV和ML，使汽车能够无需人类驾驶员即可导航。
智能助手 (Intelligent Assistants):
如Siri或Alexa，利用NLP和ML来理解和回应语音命令。
预测剖析 (Predictive Analytics):
利用历史数据来预测未来事宜或行为。
边缘打算 (Edge Computing):
在数据产生的地方（如传感器或设备）进行数据处理，以减少延迟。
大数据 (Big Data):
指数据量巨大、繁芜，须要分外技能和工具进行存储、管理和剖析。
神经网络 (Neural Networks):
受人脑构造启示的打算系统，用于模式识别和决策。
这些关键词和术语在人工智能的不同行业运用中都有其特定的角色和主要性，例如在医疗、金融、教诲、制造业等领域。随着技能的进步，这些术语的含义和运用也在不断发展和变革。
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