AI 詞彙表
人工智能完整詞典
用于信号处理的人工智能
应用人工智能技术于时域和频域信号的分析、去噪和分类
混合量子神经网络
结合经典计算和量子计算的架构，以利用两种计算范式的优势。
用于几何与拓扑的人工智能
人工智能在数学和科学中复杂几何与拓扑结构分析的应用
决策树与集成方法
基于树结构的方法，如随机森林和梯度提升，用于分类和回归。
Transformers 和 BERT 架构
基于自注意力机制的革命性模型，用于序列处理，特别是在自然语言处理领域。
目标检测与跟踪
用于在图像或视频序列中定位和跟踪对象的计算机视觉技术。
图像生成与GANs
生成对抗网络用于创建新的合成数据，特别是逼真的图像。
聚类与降维
用于将相似数据分组并降低复杂性，同时保留关键信息的技术。
因果推断
从观测数据中识别和量化因果关系的方法。
在线学习与流式学习
算法随着新数据的可用性实时调整模型。
并行计算与GPU计算
利用图形处理器并行架构加速机器学习计算的技术。
大数据存储与处理
用于管理和分析分布式海量数据量的架构与技术。
生成式人工智能与扩散模型
利用扩散和去噪过程生成创新数据的先进方法
音频处理与语音识别
用于分析、理解和合成语音及其他音频信号的技术。
图分析与社交网络
分析关系结构并从连接数据中提取洞察的方法。
物联网与传感器人工智能
在受限设备上部署机器学习模型，用于传感器数据的实时分析。
机器学习模型的验证与测试
评估模型鲁棒性、可靠性和泛化能力的严谨方法论
随机优化
优化算法利用随机性在复杂的搜索空间中寻找解。
形状分析和数学形态学
分析和处理图像和信号中几何结构的技术。
强化学习学习
在各种强化学习环境中有效学会学习的方法
卷积神经网络 (CNN)
专门用于处理像图像这样的网格数据的架构，使用卷积层来提取分层特征。
支持向量机 (SVM)
使用超平面在高维空间中分离类别的监督学习算法
决策树和随机森林
基于树结构的学习方法，用于分类和回归，组合成鲁棒的集成模型。
聚类与分区算法
无监督学习技术，用于在没有预定义标签的情况下将相似的数据分组到集群中。
高级无监督学习
在没有明确监督的情况下发现数据中隐藏结构的复杂技术。
混合系统与神经符号系统
结合神经学习与符号推理的方法，以充分利用两者的优势。
模型中的校准与不确定性
量化和校准机器学习模型预测不确定性的技术。
可解释性与可说明性 (XAI)
一套旨在使人工智能模型决策对人类可理解和可解释的方法。
连续优化与基于梯度的算法
使用梯度方法在连续空间中最小化损失函数的优化技术。
人工智能用于音频处理和语音识别
人工智能在分析、理解和处理音频信号及语音方面的应用。
隐马尔可夫模型 (HMM)
用于表示状态隐藏且观测值依赖于这些状态的系统的统计模型。
Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)
Architecture composée de deux réseaux compétitifs (générateur et discriminateur) pour générer des données réalistes.
IA pour la Détection de Fraude
Application de techniques d'apprentissage automatique pour identifier et prévenir les activités frauduleuses.
机器学习并行与分布式计算
利用并行与分布式技术加速模型训练的基础设施和算法。
人工智能可解释性
一系列用于理解和解释机器学习模型决策的技术，包括 SHAP 和 LIME。
生成对抗网络
由两个网络（生成器和判别器）组成的架构，它们相互竞争以生成逼真的合成数据。
层次聚类与划分
根据相似性标准将数据组织成层次结构或最优划分的无监督聚类技术。
降维
一组如 PCA、t-SNE 和 UMAP 的技术，用于将高维数据投影到低维空间中
自编码器变体
学习概率潜在表示以用于数据生成和无监督学习的生成式架构
Systèmes de Détection d'Objets
Modèles de computer vision localisant et classifiant plusieurs objets dans une image, incluant YOLO, R-CNN et SSD.
Transformer神经网络
基于注意力的架构，彻底改变了自然语言处理（NLP），现在应用于视觉和其他序列领域。
马尔可夫链蒙特卡洛方法
用于在无法进行解析计算的复杂模型中进行贝叶斯推断的采样算法