AI领域涉及众多专业术语

AI领域涉及众多专业术语，以下是其中一些较为常见的术语：

人工智能（Artificial Intelligence， AI）

机器学习（Machine Learning）

深度学习（Deep Learning）

神经网络（Neural Networks）

自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）

语音识别（Speech Recognition）

计算机视觉（Computer Vision）

图像识别（Image Recognition）

目标检测（Object Detection）

语义分割（Semantic Segmentation）

强化学习（Reinforcement Learning）

监督学习（Supervised Learning）

无监督学习（Unsupervised Learning）

自监督学习（Self-supervised Learning）

迁移学习（Transfer Learning）

小样本学习（Few-shot Learning）

少样本学习（One-shot Learning）

零样本学习（Zero-shot Learning）

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks， GANs）

变分自编码器（Variational Autoencoders， VAEs）

生成模型（Generative Models）

解码器（Decoder）

编码器（Encoder）

超参数（Hyperparameters）

过拟合（Overfitting）

欠拟合（Underfitting）

正则化（Regularization）

泛化能力（Generalization）

数据集（Dataset）

训练集（Training Set）

验证集（Validation Set）

测试集（Test Set）

数据维度（Data Dimensions）

数据预处理（Data Preprocessing）

数据增强（Data Augmentation）

学习率（Learning Rate）

批量大小（Batch Size）

正则表达式（Regular Expressions， REs 或 regexps）

分词器（Tokenizer）

特征工程（Feature Engineering）

过拟合防止（Overfitting Prevention）

调参技巧（Hyperparameter Tuning Techniques）

学习曲线（Learning Curve）

验证曲线（Validation Curve）

评估指标（Evaluation Metrics）

数据类型（Data Types）

数据格式（Data Formats）

数据清洗（Data Cleaning）

数据标注（Data Annotation）

数据流（Data Streams）

数据并行性（Data Parallelism）

模型并行性（Model Parallelism）

自适应学习率算法（Adaptive Learning Rate Algorithms， ALRAs) ）如AdaGrad， RMSprop 和 Adam等。