這里有10個關鍵的術語，每個人工智能愛好者都應該知道并了解。

　　人工智能(AI)已經成為各行各業的變革力量，塑造了我們與技術和周圍世界互動的方式。對于那些深入人工智能領域的人而言，理解基礎術語至關重要。

　　1、人工智能(AI)：人工智能的核心是指開發能夠執行通常需要人類智能的任務的計算機系統。學習、推理、解決問題、感知和語言理解是其中的一些任務。人工智能系統使用算法來分析數據，從中學習，并做出明智的決定，模仿人類的智能。

　　2、機器學習(ML)：機器學習是人工智能的一個子集，專注于算法的開發，允許系統在沒有顯式編程的情況下從經驗中學習和改進。機器學習算法使計算機能夠識別模式，進行預測，并隨著時間的推移提高其性能，因為其暴露在更多的數據中。

　　3、神經網絡：神經網絡是深度學習的關鍵組成部分，是機器學習的一個子集。受人腦結構的啟發，神經網絡由相互連接的節點層或人工神經元組成。這些網絡接受數據訓練，以識別模式并做出決策，從而實現圖像和語音識別等復雜任務。

　　4、自然語言處理(NLP)：自然語言處理是人工智能的一個領域，專注于計算機與人類語言之間的交互。NLP算法允許計算機理解、解釋和生成人類語言，促進聊天機器人、語言翻譯和情感分析等應用。

　　5、深度學習：深度學習是機器學習的一個子領域，涉及多層神經網絡(深度神經網絡)。這些網絡可以自動學習數據的分層表示，使其在圖像和語音識別以及自然語言處理等任務中非常強大。

　　6、算法：算法是一組循序漸進的指令或規則，計算機遵循這些指令或規則來解決特定問題或執行特定任務。在人工智能中，算法對于處理和分析數據至關重要，使機器能夠根據模式和信息做出決策或預測。

　　7、監督學習：監督學習是一種機器學習類型，,算法是在標記數據集上進行訓練的，這意味著輸入數據與所需的相應輸出相匹配。該算法學會將輸入映射到正確的輸出,使其能夠對新的、看不見的數據進行預測。

　　8、無監督學習：與監督學習相比，無監督學習涉及在未標記的數據集上訓練算法。在沒有明確指導的情況下，算法必須在數據中找到模式和鏈接。降維和聚類是兩個常見的應用。

　　9、強化學習：強化學習是一種機器學習的類型，其中代理人通過與環境交互來學習做出決策。根據其行為，代理人接受激勵或懲罰形式的反饋，這有助于逐步學習最佳的行動方案。

　　10、計算機視覺：計算機視覺是一個跨學科的領域，其使機器能夠根據視覺數據進行解釋和決策。這包括圖像和視頻識別、目標檢測和圖像分割等任務。計算機視覺是面部識別和自動駕駛汽車等應用不可或缺的一部分。