一、ai是什么行业术语
1、通常我们所说的AI有两种理解，AI是人工智能ArtificialIntelligence的缩写，它是计算机科学的一个分支，最早是美国的约翰麦卡锡于1956年提出的，所谓的人工智能，其实是类人行为，以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，涵盖了机器人，语言识别，图像识别和自然语言处理等不同的领域
2、其次，AdobeIllustrator这款软件也被称为AI，是一款矢量图形处理软件，主要用于印刷出版，海报书籍排版，专业插画，多媒体图像处理和互联网页面的制作等，许多优秀的设计师都在用AdobeIllustrator进行艺术设计。
二、一般形容智能化用哪个字母
1、一般可以用字母"I"来形容智能化（intelligence）。例如，在人工智能领域，常用的术语是"artificialintelligence"，缩写为"AI"。除了"I"和"AI"，还有其他一些术语和字母也可以用来描述智能化。例如：
2、-ICT（InformationandCommunicationTechnology）：信息和通信技术，指以计算机和互联网为代表的一系列新兴信息技术和通信技术。
3、-IoT（InternetofThings）：物联网，指连接各种物品和设备，实现物品之间的信息交换和智能化处理。
4、-AIOT（AI+IoT）：人工智能与物联网的结合，指将人工智能技术和物联网技术相结合，实现更加智能化的管理和服务。
5、-IT（InformationTechnology）：信息技术，指以计算机、通信、网络等技术为代表的一系列新兴信息技术。
6、这些术语和字母在不同的领域和语境下有不同的含义和应用，需要根据具体情况进行选择和使用。
三、人工智能诞生
人工智能的诞生时间是1956年的夏天，地点是美国达特茅斯学院，在这里举办了人类第一次人工智能的研讨会，会议上麦卡锡提出人工智能，并且产生人工智能的逻辑理论机器。之后的人工智能经历了几个发展阶段，其中20世纪50-70年代是黄金时代，之后10年是低谷，稍后又进入到繁荣时代。
四、你好世界人工智能叫什么
1、你好，世界人工智能（HelloWorldAI）是一个流行的编程术语，通常用于测试和调试人工智能算法。它源自于计算机科学中一个非常著名的例子——C语言中的“Hello,World!”程序。
2、“Hello,World!”程序是一个非常简单的程序，通常用于演示如何编写和运行一个基本的程序。这个程序的作用是在屏幕上打印出“Hello,World!”这个字符串。通过这个例子，程序员可以学习如何编写、编译和运行一个程序，并理解程序的基本结构和语法。
3、在人工智能领域，人们经常使用“HelloWorldAI”来形容一个非常简单的人工智能算法或模型。这个术语通常用于测试和调试人工智能算法，确保它们能够正常工作并产生预期的结果。通过这个简单的例子，程序员可以学习如何使用人工智能库和框架，并了解如何构建和训练一个人工智能模型。
4、总之，“你好世界人工智能”是一个非常流行的编程术语，它代表着一个简单的人工智能算法或模型，用于测试和调试人工智能算法。
五、各种人工智能名称
1、由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。
2、Algorithms算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习;分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。
3、Artificialintelligence人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。
4、Artificialneuralnetwork人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。
5、Autonomiccomputing自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。
6、Chatbots聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。
7、Classification分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。
8、Clusteranalysis聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。
9、Clustering聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。
10、Cognitivecomputing认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。
11、Convolutionalneuralnetwork卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。
12、Datamining数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。
13、Datascience数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
14、Decisiontree决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。
15、Deeplearning深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。
16、Fluent流畅：一种可以随时间变化的状况。
17、GameAI：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。
18、Geneticalgorithm遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。
19、Heuristicsearchtechniques启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。
20、Knowledgeengineering知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。
21、Logicprogramming逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算;LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。
22、Machineintelligence机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。
23、Machinelearning机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。
24、Machineperception机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。
25、Naturallanguageprocessing自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。
26、Recurrentneuralnetwork递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。
27、Supervisedlearning监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师;比无监督学习更常见。
28、Swarmbehavior群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。
29、Unsupervisedlearning无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。最常见的无监督学习方法是聚类分析。
30、TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在2015年11月开源的机器学习框架，来源于Google内部的深度学习框架DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。
31、鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIYProjects。AIY全称是ArtificialIntelligenceYourself，顾名思义就是利用AI来进行的DIY功能套件。借助AIY项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为AIYProjects推出了两款硬件产品--AIYVoiceKit和AIYVisionKit。
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