流行语 Bingo AI：在人工智能领域拥有发言权的最重要术语

[suchona.kani.z]

人工智能（AI）
人工智能（AI）是计算机科学的一个多学科领域，旨在开发能够模仿人类智能以及学习和解决问题能力的机器和软件。人工智能系统使用算法​​和数据来分析信息、识别模式并做出决策或预测。该技术具有广泛的应用，例如自然语言处理、图像识别、自动驾驶汽车和个性化推荐等。


在此图中，您可以看到人工智能不同方法的层次结构，来源

ML（机器学习）
机器学习是人工智能的一个分支，专注于开发使计算机能够从数据中 医疗邮件列表 学习并做出预测或决策的算法。这些算法使用统计方法来识别数据中的模式并创建可应用于新数据的模型。

示例算法有：决策树、支持向量机或神经网络。

神经网络 (NN)
神经网络是一种基于人脑结构和功能的人工系统，是为机器学习和人工智能而开发的。它由大量相互连接的神经元组成，负责处理和传输信息。每个神经元接收输入信号，处理它们并将输出信号传递给其他神经元。通过训练过程，网络调整其连接和权重以提高特定任务的性能。经过训练，神经网络可以识别复杂的模式并根据新数据做出预测或决策。



人工神经元是神经网络中处理输入以产生输出的基本单元。它由几个组件组成：

输入：神经元接收来自其他神经元或外部数据源的输入信号。每个输入都与代表连接强度的权重相关联。
权重：权重是确定特定输入对神经元重要性的比例因子。它们将在整个培训过程中进行调整。
传递函数：在神经元中，输入信号乘以各自的权重，然后求和以获得加权和值。
偏差：偏差是添加到加权和的恒定值，用于控制激活阈值的变化。
激活函数：最后，加权和（包括偏差）通过确定神经元输出的激活函数。激活函数是一种非线性函数，使神经元能够学习和建模复杂的模式。
然后，神经元的输出结果可以传递到网络中的其他神经元以执行所需的任务。