| 分类 | 关键字 |
|---|---|
| 基础概念与术语 | 人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统、智能代理、模式识别、认知计算、通用人工智能、狭义人工智能、弱人工智能、强人工智能、超级智能、图灵测试、贝叶斯定理、信息熵、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K 近邻算法、回归分析、聚类分析、降维、主成分分析、线性判别分析、奇异值分解、特征工程、特征提取、特征选择、过拟合、欠拟合、模型评估、准确率、召回率、F1 值、均方误差、交叉验证、训练集、测试集、验证集、数据标注、数据清洗、数据增强、数据集、样本、标签、监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、马尔可夫决策过程、Q 学习、深度 Q 网络、策略梯度、蒙特卡洛方法、时间差分学习、生成对抗网络、判别器、生成器、卷积神经网络、池化、全连接层、循环神经网络、长短期记忆网络、门控循环单元、注意力机制、自注意力机制、Transformer 架构、多头注意力、词嵌入、语义向量、知识图谱、本体、语义网、信息检索、问答系统、情感分析、文本分类、文本生成、机器翻译、语音合成、推荐系统、协同过滤、基于内容推荐、点击率预估、用户画像、个性化推荐、数据隐私、算法偏见、可解释性 AI、AI 伦理、AI 安全、人机交互、人机协作、多模态融合、传感器融合 |
| 技术与方法 | 梯度下降、随机梯度下降、批量梯度下降、Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam 优化算法、反向传播、前向传播、链式法则、激活函数（如 Sigmoid、ReLU、Tanh 等）、批标准化、正则化（L1 正则、L2 正则、L1/L2 正则）、Dropout、Early Stopping、超参数调优、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、迁移学习、微调、多任务学习、联邦学习、自监督学习、对比学习、元学习、小样本学习、持续学习、主动学习、课程学习、对抗训练、蒸馏学习、集成学习、Bagging、Boosting（如 AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoost、LightGBM 等） |
| 硬件与基础设施 | GPU（图形处理器）、TPU（张量处理单元）、CPU（中央处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）、数据中心、云计算、边缘计算、分布式计算、并行计算、存储设备（如硬盘、固态硬盘、内存等）、网络设备（如路由器、交换机等）、高速网络、集群计算、量子计算（量子比特、量子门、量子算法等相关概念） |
| 应用领域 | 医疗保健（医学影像诊断、疾病预测、药物研发等）、金融（风险评估、欺诈检测、投资决策等）、交通（自动驾驶、智能交通管理等）、教育（智能辅导系统、个性化学习等）、制造业（质量检测、智能工厂、预测性维护等）、农业（作物监测、病虫害预测等）、娱乐（游戏 AI、影视特效等）、零售（库存管理、销售预测、客户服务机器人等）、能源（能源管理、电网优化等）、安全（安防监控、入侵检测等）、智能家居（智能家电、家居自动化等）、智能城市（城市规划、资源管理、环境监测等） |
| 开发工具与框架 | TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn、MXNet、Caffe、CNTK、PaddlePaddle、Jupyter Notebook、Colab、Anaconda、Docker、Kubernetes、Git、GitHub、IDE（如 PyCharm、Visual Studio Code 等）、Python、R、Java、C++、MATLAB |
| 分类 | 关键字 |
|---|---|
| 基础概念与术语 | 人工智能 |
| 基础概念与术语 | 机器学习 |
| 基础概念与术语 | 深度学习 |
| 基础概念与术语 | 神经网络 |
| 基础概念与术语 | 数据挖掘 |
| 基础概念与术语 | 自然语言处理 |
| 基础概念与术语 | 计算机视觉 |
| 基础概念与术语 | 语音识别 |
| 基础概念与术语 | 专家系统 |
| 基础概念与术语 | 智能代理 |
| 基础概念与术语 | 模式识别 |
| 基础概念与术语 | 认知计算 |
| 基础概念与术语 | 通用人工智能 |
| 基础概念与术语 | 狭义人工智能 |
| 基础概念与术语 | 弱人工智能 |
| 基础概念与术语 | 强人工智能 |
| 基础概念与术语 | 超级智能 |
| 基础概念与术语 | 图灵测试 |
| 基础概念与术语 | 贝叶斯定理 |
| 基础概念与术语 | 信息熵 |
| 基础概念与术语 | 决策树 |
| 基础概念与术语 | 随机森林 |
| 基础概念与术语 | 支持向量机 |
| 基础概念与术语 | 朴素贝叶斯 |
| 基础概念与术语 | K 近邻算法 |
| 基础概念与术语 | 回归分析 |
| 基础概念与术语 | 聚类分析 |
| 基础概念与术语 | 降维 |
| 基础概念与术语 | 主成分分析 |
| 基础概念与术语 | 线性判别分析 |
| 基础概念与术语 | 奇异值分解 |
| 基础概念与术语 | 特征工程 |
| 基础概念与术语 | 特征提取 |
| 基础概念与术语 | 特征选择 |
| 基础概念与术语 | 过拟合 |
| 基础概念与术语 | 欠拟合 |
| 基础概念与术语 | 模型评估 |
| 基础概念与术语 | 准确率 |
| 基础概念与术语 | 召回率 |
| 基础概念与术语 | F1 值 |
| 基础概念与术语 | 均方误差 |
| 基础概念与术语 | 交叉验证 |
| 基础概念与术语 | 训练集 |
| 基础概念与术语 | 测试集 |
| 基础概念与术语 | 验证集 |
| 基础概念与术语 | 数据标注 |
| 基础概念与术语 | 数据清洗 |
| 基础概念与术语 | 数据增强 |
| 基础概念与术语 | 数据集 |
| 基础概念与术语 | 样本 |
| 基础概念与术语 | 标签 |
| 基础概念与术语 | 监督学习 |
| 基础概念与术语 | 无监督学习 |
| 基础概念与术语 | 半监督学习 |
| 基础概念与术语 | 强化学习 |
| 基础概念与术语 | 马尔可夫决策过程 |
| 基础概念与术语 | Q 学习 |
| 基础概念与术语 | 深度 Q 网络 |
| 基础概念与术语 | 策略梯度 |
| 基础概念与术语 | 蒙特卡洛方法 |
| 基础概念与术语 | 时间差分学习 |
| 基础概念与术语 | 生成对抗网络 |
| 基础概念与术语 | 判别器 |
| 基础概念与术语 | 生成器 |
| 基础概念与术语 | 卷积神经网络 |
| 基础概念与术语 | 池化 |
| 基础概念与术语 | 全连接层 |
| 基础概念与术语 | 循环神经网络 |
| 基础概念与术语 | 长短期记忆网络 |
| 基础概念与术语 | 门控循环单元 |
| 基础概念与术语 | 注意力机制 |
| 基础概念与术语 | 自注意力机制 |
| 基础概念与术语 | Transformer 架构 |
| 基础概念与术语 | 多头注意力 |
| 基础概念与术语 | 词嵌入 |
| 基础概念与术语 | 语义向量 |
| 基础概念与术语 | 知识图谱 |
| 基础概念与术语 | 本体 |
| 基础概念与术语 | 语义网 |
| 基础概念与术语 | 信息检索 |
| 基础概念与术语 | 问答系统 |
| 基础概念与术语 | 情感分析 |
| 基础概念与术语 | 文本分类 |
| 基础概念与术语 | 文本生成 |
| 基础概念与术语 | 机器翻译 |
| 基础概念与术语 | 语音合成 |
| 基础概念与术语 | 推荐系统 |
| 基础概念与术语 | 协同过滤 |
| 基础概念与术语 | 基于内容推荐 |
| 基础概念与术语 | 点击率预估 |
| 基础概念与术语 | 用户画像 |
| 基础概念与术语 | 个性化推荐 |
| 基础概念与术语 | 数据隐私 |
| 基础概念与术语 | 算法偏见 |
| 基础概念与术语 | 可解释性 AI |
| 基础概念与术语 | AI 伦理 |
| 基础概念与术语 | AI 安全 |
| 基础概念与术语 | 人机交互 |
| 基础概念与术语 | 人机协作 |
| 基础概念与术语 | 多模态融合 |
| 基础概念与术语 | 传感器融合 |
| 技术与方法 | 梯度下降 |
| 技术与方法 | 随机梯度下降 |
| 技术与方法 | 批量梯度下降 |
| 技术与方法 | Adagrad |
| 技术与方法 | Adadelta |
| 技术与方法 | RMSProp |
| 技术与方法 | Adam 优化算法 |
| 技术与方法 | 反向传播 |
| 技术与方法 | 前向传播 |
| 技术与方法 | 链式法则 |
| 技术与方法 | 激活函数（如 Sigmoid、ReLU、Tanh 等） |
| 技术与方法 | 批标准化 |
| 技术与方法 | 正则化（L1 正则、L2 正则、L1/L2 正则） |
| 技术与方法 | Dropout |
| 技术与方法 | Early Stopping |
| 技术与方法 | 超参数调优 |
| 技术与方法 | 网格搜索 |
| 技术与方法 | 随机搜索 |
| 技术与方法 | 贝叶斯优化 |
| 技术与方法 | 模型压缩 |
| 技术与方法 | 剪枝 |
| 技术与方法 | 量化 |
| 技术与方法 | 知识蒸馏 |
| 技术与方法 | 迁移学习 |
| 技术与方法 | 微调 |
| 技术与方法 | 多任务学习 |
| 技术与方法 | 联邦学习 |
| 技术与方法 | 自监督学习 |
| 技术与方法 | 对比学习 |
| 技术与方法 | 元学习 |
| 技术与方法 | 小样本学习 |
| 技术与方法 | 持续学习 |
| 技术与方法 | 主动学习 |
| 技术与方法 | 课程学习 |
| 技术与方法 | 对抗训练 |
| 技术与方法 | 蒸馏学习 |
| 技术与方法 | 集成学习 |
| 技术与方法 | Bagging |
| 技术与方法 | Boosting（如 AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoost、LightGBM 等） |
| 硬件与基础设施 | GPU（图形处理器） |
| 硬件与基础设施 | TPU（张量处理单元） |
| 硬件与基础设施 | CPU（中央处理器） |
| 硬件与基础设施 | FPGA（现场可编程门阵列） |
| 硬件与基础设施 | ASIC（专用集成电路） |
| 硬件与基础设施 | 数据中心 |
| 硬件与基础设施 | 云计算 |
| 硬件与基础设施 | 边缘计算 |
| 硬件与基础设施 | 分布式计算 |
| 硬件与基础设施 | 并行计算 |
| 硬件与基础设施 | 存储设备（如硬盘、固态硬盘、内存等） |
| 硬件与基础设施 | 网络设备（如路由器、交换机等） |
| 硬件与基础设施 | 高速网络 |
| 硬件与基础设施 | 集群计算 |
| 硬件与基础设施 | 量子计算（量子比特、量子门、量子算法等相关概念） |
| 应用领域 | 医疗保健（医学影像诊断、疾病预测、药物研发等） |
| 应用领域 | 金融（风险评估、欺诈检测、投资决策等） |
| 应用领域 | 交通（自动驾驶、智能交通管理等） |
| 应用领域 | 教育（智能辅导系统、个性化学习等） |
| 应用领域 | 制造业（质量检测、智能工厂、预测性维护等） |
| 应用领域 | 农业（作物监测、病虫害预测等） |
| 应用领域 | 娱乐（游戏 AI、影视特效等） |
| 应用领域 | 零售（库存管理、销售预测、客户服务机器人等） |
| 应用领域 | 能源（能源管理、电网优化等） |
| 应用领域 | 安全（安防监控、入侵检测等） |
| 应用领域 | 智能家居（智能家电、家居自动化等） |
| 应用领域 | 智能城市（城市规划、资源管理、环境监测等） |
| 开发工具与框架 | TensorFlow |
| 开发工具与框架 | PyTorch |
| 开发工具与框架 | Keras |
| 开发工具与框架 | Scikit-learn |
| 开发工具与框架 | MXNet |
| 开发工具与框架 | Caffe |
| 开发工具与框架 | CNTK |
| 开发工具与框架 | PaddlePaddle |
| 开发工具与框架 | Jupyter Notebook |
| 开发工具与框架 | Colab |
| 开发工具与框架 | Anaconda |
| 开发工具与框架 | Docker |
| 开发工具与框架 | Kubernetes |
| 开发工具与框架 | Git |
| 开发工具与框架 | GitHub |
| 开发工具与框架 | IDE（如 PyCharm、Visual Studio Code 等） |
| 开发工具与框架 | Python |
| 开发工具与框架 | R |
| 开发工具与框架 | Java |
| 开发工具与框架 | C++ |
| 开发工具与框架 | MATLAB |