名詞解釋：人工智能 0 個改進

人工智能（Artificial Intelligence），是一門基于計算機科學，生物學，心理學，神經科學，數學和哲學等學科的科學和技術。人工智能的一個主要推動力要開發與人類智能相關的計算機功能，例如推理，學習和解決問題的能力。制造智能的機器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人類的思考方式使計算機能智能的思考問題，人工智能通過研究人類大腦的思考、學習和工作方式，然后將研究結果作為開發智能軟件和系統的基礎。

特點：從人工知識表達到大數據驅動的知識學習技術、從分類型處理的多媒體數據轉向跨媒體的認知、學習、推理、是從追求智能機器到高水平的人機、腦機相互協同和融合、從擬人化的機器人轉向更加廣闊的智能自主系統。

應用：游戲、自然語言處理、專家系統、視覺系統、語音識別、手寫識別、智能機器人。

技術：機器學習、深度學習技術、人機交互、自然語言、人工神經網絡、機器視覺。

相關解釋

機器學習：研究如何讓計算機模仿人的學習方式，從數據中找到規律，提取變化，然后對新的情況進行預測推理。機器學習是人工智能的主要技術，廣泛應用于電子商務、金融銀行、工業生產等領域。機器學習是人工智能的子集，也是深度學習的超集。

深度學習：研究如何利用計算機神經網絡算法模擬人類的認知過程，從數據中發掘那些用常規方法難以發覺的規律。深度學習是當前人工智能最火熱的技術，廣泛用與圖像識別、人臉識別、語音識別、自然語言、自動駕駛等領域。

神經網絡：使用計算機編程和數學算法，模擬人類大腦的識別和思考模式，從而讓計算機從大量數據中自主找到規律。

與機器學習使用多種算法應對各種問題不同，神經網絡使用更為統一的算法來解決各種問題，因此只需要掌握這些算法并能靈活應用就可以解決眾多的實際問題，比如人臉識別、語音識別、語言翻譯等都是依賴近年神經網絡技術取得的重大突破。

圖像識別技術：包括人類識別、物體識別、人體姿勢識別、醫療圖片識別等。

自然語言處理與文本挖掘：文本挖掘指利用機器學習技術，從大量文本文字中尋找規律，提取含義、關鍵詞、情感傾向等。
自然語言處理NLP，nature language processing，廣義上包含語音識別、語義理解NLU和語音合成等技術。NLP比文本挖掘覆蓋的范圍更加廣，這也是目前最流行、最前沿的人工智能技術之一。

智能推薦與用戶畫像：主要應用在電子商務、智能營銷、金融風控等領域，通過人工智能算法分析用戶特征、行為喜好，并據此依賴智能算法為每個人定制不同的廣告營銷和服務。經典案例就是淘寶、頭條的千人千面，每人看到的內容都是不同的、定制的。