游戏中的人工智能--群聚

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游戏类专业名词解释

游戏类专业名词解释1.概念1.1 游戏：游戏是具有互动性的、用于娱乐的软件产品。

游戏也是一门艺术。

1.2 网络：互相连接的节点群，由通信线路连接的一系列点、节点和站，介于多个数据站之间的通过设备实现连接的设备的集合。

1.3 互联网：全球公有、使用TCP/IP这套通讯协议的一个计算机系统。

它由多个计算机网络互联而成，是最大的计算机网络。

1.4 社区：社区是指地区性的生活共同体。

一般来讲，人们在社会生活中，不仅结成一定的社会关系，而且总离不开一定的地域条件。

人们会在一定的地域内形成一个个区域性的生活共同体，整个社会就是由这些大大小小的地区性生活共同体结合而成的。

这种聚居在一定地域范围内的人们所组成的社会生活共同体，在社会学上称为“社区”。

1.5 网络游戏：网络游戏是指用于互联网的、多人共同进行的游戏。

我们通常简称为“网游”。

1.6 RPG：（Role-Playing Game）角色扮演游戏。

1.7 ACT：（Action Game）动作游戏。

1.8 FPS：（First-Person Shooter）第一人称射击游戏。

1.9 FTG：格斗游戏。

1.10 RTS：（Real-Time Strategy Game）即时策略游戏。

1.11 TBS：（Turn-Based Strategy Game）回合制策略游戏。

1.12 SLG：（Simulation Game）日式模拟游戏。

1.13 A VG：（Adventure Game）冒险游戏。

1.14 RAC：（Racing Game）赛车游戏。

1.15 MMORPG：MMORPG（Massively Multiplayer Online Role-Playing Game）大规模多用户网上角色扮演游戏1.16 玩家：Player的中文对应词汇，指购买及玩游戏的人。

也指人们在游戏中所扮演的角色。

1.17 GM：Game Master的缩写。

游戏管理者，在游戏中提供服务及进行管理、监督的相关人员。

发展人工智能的参事建议

发展人工智能的参事建议尊敬的[相关部门/决策者]：咱们来唠唠人工智能这事儿。

现在人工智能就像个潜力无限的超级新星，在各个角落闪闪发光，可想要让它更好地发展，咱得琢磨一些点子呢。

一、教育与人才培养方面。

1. 从小抓起，趣味启蒙。

咱得让孩子们早点接触人工智能的概念，但别整那些干巴巴的理论。

就像做游戏一样，开发一些简单又有趣的人工智能小玩具或者线上游戏。

比如说，有那种可以让孩子自己编程控制小机器人走迷宫的游戏，一边玩一边就知道啥是算法、啥是指令了。

这样，孩子们在小时候就对人工智能有了兴趣，就像在他们心里种下了一颗好奇的小种子，以后才能长成参天大树。

2. 高校与企业联手打造人才输送带。

高校是培养人才的大摇篮，可有时候，学校里教的东西和企业实际需要的有点脱节。

咱得把高校和企业像齿轮一样紧紧咬合在一起。

企业可以给高校提供一些实际的项目案例，让学生在学校里就能参与到真实的人工智能项目中。

比如说，某互联网公司正在做一个智能客服系统的优化，就可以把这个项目的一部分交给高校相关专业的学生团队去做。

高校呢，根据企业的需求调整课程设置，多开一些像“人工智能在金融领域的实战应用”“医疗图像识别的算法优化”这样的课程。

这样培养出来的学生，一毕业就能直接进入企业，无缝对接，多棒！二、数据资源管理方面。

1. 建立数据共享的“公平市场”数据就是人工智能的粮食，没有数据，人工智能就像没吃饱饭的士兵，没劲儿打仗。

但是现在数据分散在各个地方，就像一个个小山头。

咱们得建立一个数据共享的平台，就像一个公平的市场一样。

在这个平台上，数据的提供者（比如一些科研机构、小型企业等）可以把自己的数据拿出来共享，他们能得到相应的报酬或者其他的资源交换。

而使用数据的企业或者研究人员，也能在这个平台上找到自己需要的数据，大家都按照规则来办事。

不过呢，这个平台得保证数据的安全和隐私，就像给数据穿上一层坚固的铠甲，不能让数据泄露出去，伤害到任何人。

2. 规范数据标注工作。

人工智能中的聚类与分类算法

人工智能中的聚类与分类算法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够有智能行为的科学。

聚类和分类是AI中广泛应用的两种重要分析方法，能够帮助人们理解和处理复杂的数据。

聚类算法是将数据集中的对象分成多个类的过程，不需要有先验知识或者标签。

这些类别由算法自动识别，通过计算对象之间的相似性或距离来确定。

而分类算法则是给定一组已知的类别，通过学习模型来对新的数据进行分类。

聚类算法有许多不同的方法，其中最常用的是K-means算法。

K-means算法的基本思想是将数据集中的对象分成K个簇，使得每个对象与其所在簇的质心（中心点）之间的距离最小。

算法的步骤如下：1. 随机选择K个初始质心。

2. 将每个对象分配到与其最近的质心所在的簇。

3. 根据簇中的对象重新计算质心。

4. 重复步骤2和3，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

K-means算法的优点是计算简单快速，但缺点是对初始质心的选择敏感，可能陷入局部最优解，并且对于非球形簇的聚类效果不佳。

除了K-means算法，还有一些其他的聚类算法。

例如，层次聚类算法将数据集中的对象按照层次结构组织起来。

密度聚类算法则通过将对象密度高的区域作为簇的标志来进行聚类。

谱聚类算法将对象看作是一个图上的节点，并通过计算节点之间的相似性来进行聚类。

分类算法是另一种重要的数据分析方法，可以用于识别数据集中的模式和规律。

分类算法需要具有已知类别的训练数据集作为输入，并根据这些数据来学习一个分类模型。

这个模型可以用来将新的数据分到预定义的类别中。

分类算法有许多不同的方法，其中最常用的是决策树算法。

决策树算法基于树状结构来表示分类模型，通过一系列的判定条件来将数据分为不同的类别。

算法的步骤如下：1. 选择一个属性作为当前节点的判定条件。

2. 根据该属性的取值将数据分为多个子集。

3. 对每个子集递归地进行步骤1和2，直到满足停止条件。

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇1.General Concepts (基础概念)•Artificial Intelligence (AI) - 人工智能1)Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2)Machine Learning (ML) - 机器学习3)Deep Learning (DL) - 深度学习4)Neural Network - 神经网络5)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理6)Computer Vision - 计算机视觉7)Robotics - 机器人技术8)Speech Recognition - 语音识别9)Expert Systems - 专家系统10)Knowledge Representation - 知识表示11)Pattern Recognition - 模式识别12)Cognitive Computing - 认知计算13)Autonomous Systems - 自主系统14)Human-Machine Interaction - 人机交互15)Intelligent Agents - 智能代理16)Machine Translation - 机器翻译17)Swarm Intelligence - 群体智能18)Genetic Algorithms - 遗传算法19)Fuzzy Logic - 模糊逻辑20)Reinforcement Learning - 强化学习•Machine Learning (ML) - 机器学习1)Machine Learning (ML) - 机器学习2)Artificial Neural Network - 人工神经网络3)Deep Learning - 深度学习4)Supervised Learning - 有监督学习5)Unsupervised Learning - 无监督学习6)Reinforcement Learning - 强化学习7)Semi-Supervised Learning - 半监督学习8)Training Data - 训练数据9)Test Data - 测试数据10)Validation Data - 验证数据11)Feature - 特征12)Label - 标签13)Model - 模型14)Algorithm - 算法15)Regression - 回归16)Classification - 分类17)Clustering - 聚类18)Dimensionality Reduction - 降维19)Overfitting - 过拟合20)Underfitting - 欠拟合•Deep Learning (DL) - 深度学习1)Deep Learning - 深度学习2)Neural Network - 神经网络3)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Autoencoder - 自编码器9)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络10)Transfer Learning - 迁移学习11)Pre-trained Model - 预训练模型12)Fine-tuning - 微调13)Feature Extraction - 特征提取14)Activation Function - 激活函数15)Loss Function - 损失函数16)Gradient Descent - 梯度下降17)Backpropagation - 反向传播18)Epoch - 训练周期19)Batch Size - 批量大小20)Dropout - 丢弃法•Neural Network - 神经网络1)Neural Network - 神经网络2)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络3)Deep Neural Network (DNN) - 深度神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Feedforward Neural Network - 前馈神经网络9)Multi-layer Perceptron (MLP) - 多层感知器10)Radial Basis Function Network (RBFN) - 径向基函数网络11)Hopfield Network - 霍普菲尔德网络12)Boltzmann Machine - 玻尔兹曼机13)Autoencoder - 自编码器14)Spiking Neural Network (SNN) - 脉冲神经网络15)Self-organizing Map (SOM) - 自组织映射16)Restricted Boltzmann Machine (RBM) - 受限玻尔兹曼机17)Hebbian Learning - 海比安学习18)Competitive Learning - 竞争学习19)Neuroevolutionary - 神经进化20)Neuron - 神经元•Algorithm - 算法1)Algorithm - 算法2)Supervised Learning Algorithm - 有监督学习算法3)Unsupervised Learning Algorithm - 无监督学习算法4)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法5)Classification Algorithm - 分类算法6)Regression Algorithm - 回归算法7)Clustering Algorithm - 聚类算法8)Dimensionality Reduction Algorithm - 降维算法9)Decision Tree Algorithm - 决策树算法10)Random Forest Algorithm - 随机森林算法11)Support Vector Machine (SVM) Algorithm - 支持向量机算法12)K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm - K近邻算法13)Naive Bayes Algorithm - 朴素贝叶斯算法14)Gradient Descent Algorithm - 梯度下降算法15)Genetic Algorithm - 遗传算法16)Neural Network Algorithm - 神经网络算法17)Deep Learning Algorithm - 深度学习算法18)Ensemble Learning Algorithm - 集成学习算法19)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法20)Metaheuristic Algorithm - 元启发式算法•Model - 模型1)Model - 模型2)Machine Learning Model - 机器学习模型3)Artificial Intelligence Model - 人工智能模型4)Predictive Model - 预测模型5)Classification Model - 分类模型6)Regression Model - 回归模型7)Generative Model - 生成模型8)Discriminative Model - 判别模型9)Probabilistic Model - 概率模型10)Statistical Model - 统计模型11)Neural Network Model - 神经网络模型12)Deep Learning Model - 深度学习模型13)Ensemble Model - 集成模型14)Reinforcement Learning Model - 强化学习模型15)Support Vector Machine (SVM) Model - 支持向量机模型16)Decision Tree Model - 决策树模型17)Random Forest Model - 随机森林模型18)Naive Bayes Model - 朴素贝叶斯模型19)Autoencoder Model - 自编码器模型20)Convolutional Neural Network (CNN) Model - 卷积神经网络模型•Dataset - 数据集1)Dataset - 数据集2)Training Dataset - 训练数据集3)Test Dataset - 测试数据集4)Validation Dataset - 验证数据集5)Balanced Dataset - 平衡数据集6)Imbalanced Dataset - 不平衡数据集7)Synthetic Dataset - 合成数据集8)Benchmark Dataset - 基准数据集9)Open Dataset - 开放数据集10)Labeled Dataset - 标记数据集11)Unlabeled Dataset - 未标记数据集12)Semi-Supervised Dataset - 半监督数据集13)Multiclass Dataset - 多分类数据集14)Feature Set - 特征集15)Data Augmentation - 数据增强16)Data Preprocessing - 数据预处理17)Missing Data - 缺失数据18)Outlier Detection - 异常值检测19)Data Imputation - 数据插补20)Metadata - 元数据•Training - 训练1)Training - 训练2)Training Data - 训练数据3)Training Phase - 训练阶段4)Training Set - 训练集5)Training Examples - 训练样本6)Training Instance - 训练实例7)Training Algorithm - 训练算法8)Training Model - 训练模型9)Training Process - 训练过程10)Training Loss - 训练损失11)Training Epoch - 训练周期12)Training Batch - 训练批次13)Online Training - 在线训练14)Offline Training - 离线训练15)Continuous Training - 连续训练16)Transfer Learning - 迁移学习17)Fine-Tuning - 微调18)Curriculum Learning - 课程学习19)Self-Supervised Learning - 自监督学习20)Active Learning - 主动学习•Testing - 测试1)Testing - 测试2)Test Data - 测试数据3)Test Set - 测试集4)Test Examples - 测试样本5)Test Instance - 测试实例6)Test Phase - 测试阶段7)Test Accuracy - 测试准确率8)Test Loss - 测试损失9)Test Error - 测试错误10)Test Metrics - 测试指标11)Test Suite - 测试套件12)Test Case - 测试用例13)Test Coverage - 测试覆盖率14)Cross-Validation - 交叉验证15)Holdout Validation - 留出验证16)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证17)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证18)Test Driven Development (TDD) - 测试驱动开发19)A/B Testing - A/B 测试20)Model Evaluation - 模型评估•Validation - 验证1)Validation - 验证2)Validation Data - 验证数据3)Validation Set - 验证集4)Validation Examples - 验证样本5)Validation Instance - 验证实例6)Validation Phase - 验证阶段7)Validation Accuracy - 验证准确率8)Validation Loss - 验证损失9)Validation Error - 验证错误10)Validation Metrics - 验证指标11)Cross-Validation - 交叉验证12)Holdout Validation - 留出验证13)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation - 留一法交叉验证16)Validation Curve - 验证曲线17)Hyperparameter Validation - 超参数验证18)Model Validation - 模型验证19)Early Stopping - 提前停止20)Validation Strategy - 验证策略•Supervised Learning - 有监督学习1)Supervised Learning - 有监督学习2)Label - 标签3)Feature - 特征4)Target - 目标5)Training Labels - 训练标签6)Training Features - 训练特征7)Training Targets - 训练目标8)Training Examples - 训练样本9)Training Instance - 训练实例10)Regression - 回归11)Classification - 分类12)Predictor - 预测器13)Regression Model - 回归模型14)Classifier - 分类器15)Decision Tree - 决策树16)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机17)Neural Network - 神经网络18)Feature Engineering - 特征工程19)Model Evaluation - 模型评估20)Overfitting - 过拟合21)Underfitting - 欠拟合22)Bias-Variance Tradeoff - 偏差-方差权衡•Unsupervised Learning - 无监督学习1)Unsupervised Learning - 无监督学习2)Clustering - 聚类3)Dimensionality Reduction - 降维4)Anomaly Detection - 异常检测5)Association Rule Learning - 关联规则学习6)Feature Extraction - 特征提取7)Feature Selection - 特征选择8)K-Means - K均值9)Hierarchical Clustering - 层次聚类10)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类11)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析12)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析13)T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t分布随机邻居嵌入14)Gaussian Mixture Model (GMM) - 高斯混合模型15)Self-Organizing Maps (SOM) - 自组织映射16)Autoencoder - 自动编码器17)Latent Variable - 潜变量18)Data Preprocessing - 数据预处理19)Outlier Detection - 异常值检测20)Clustering Algorithm - 聚类算法•Reinforcement Learning - 强化学习1)Reinforcement Learning - 强化学习2)Agent - 代理3)Environment - 环境4)State - 状态5)Action - 动作6)Reward - 奖励7)Policy - 策略8)Value Function - 值函数9)Q-Learning - Q学习10)Deep Q-Network (DQN) - 深度Q网络11)Policy Gradient - 策略梯度12)Actor-Critic - 演员-评论家13)Exploration - 探索14)Exploitation - 开发15)Temporal Difference (TD) - 时间差分16)Markov Decision Process (MDP) - 马尔可夫决策过程17)State-Action-Reward-State-Action (SARSA) - 状态-动作-奖励-状态-动作18)Policy Iteration - 策略迭代19)Value Iteration - 值迭代20)Monte Carlo Methods - 蒙特卡洛方法•Semi-Supervised Learning - 半监督学习1)Semi-Supervised Learning - 半监督学习2)Labeled Data - 有标签数据3)Unlabeled Data - 无标签数据4)Label Propagation - 标签传播5)Self-Training - 自训练6)Co-Training - 协同训练7)Transudative Learning - 传导学习8)Inductive Learning - 归纳学习9)Manifold Regularization - 流形正则化10)Graph-based Methods - 基于图的方法11)Cluster Assumption - 聚类假设12)Low-Density Separation - 低密度分离13)Semi-Supervised Support Vector Machines (S3VM) - 半监督支持向量机14)Expectation-Maximization (EM) - 期望最大化15)Co-EM - 协同期望最大化16)Entropy-Regularized EM - 熵正则化EM17)Mean Teacher - 平均教师18)Virtual Adversarial Training - 虚拟对抗训练19)Tri-training - 三重训练20)Mix Match - 混合匹配•Feature - 特征1)Feature - 特征2)Feature Engineering - 特征工程3)Feature Extraction - 特征提取4)Feature Selection - 特征选择5)Input Features - 输入特征6)Output Features - 输出特征7)Feature Vector - 特征向量8)Feature Space - 特征空间9)Feature Representation - 特征表示10)Feature Transformation - 特征转换11)Feature Importance - 特征重要性12)Feature Scaling - 特征缩放13)Feature Normalization - 特征归一化14)Feature Encoding - 特征编码15)Feature Fusion - 特征融合16)Feature Dimensionality Reduction - 特征维度减少17)Continuous Feature - 连续特征18)Categorical Feature - 分类特征19)Nominal Feature - 名义特征20)Ordinal Feature - 有序特征•Label - 标签1)Label - 标签2)Labeling - 标注3)Ground Truth - 地面真值4)Class Label - 类别标签5)Target Variable - 目标变量6)Labeling Scheme - 标注方案7)Multi-class Labeling - 多类别标注8)Binary Labeling - 二分类标注9)Label Noise - 标签噪声10)Labeling Error - 标注错误11)Label Propagation - 标签传播12)Unlabeled Data - 无标签数据13)Labeled Data - 有标签数据14)Semi-supervised Learning - 半监督学习15)Active Learning - 主动学习16)Weakly Supervised Learning - 弱监督学习17)Noisy Label Learning - 噪声标签学习18)Self-training - 自训练19)Crowdsourcing Labeling - 众包标注20)Label Smoothing - 标签平滑化•Prediction - 预测1)Prediction - 预测2)Forecasting - 预测3)Regression - 回归4)Classification - 分类5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Forecast Accuracy - 预测准确性7)Predictive Modeling - 预测建模8)Predictive Analytics - 预测分析9)Forecasting Method - 预测方法10)Predictive Performance - 预测性能11)Predictive Power - 预测能力12)Prediction Error - 预测误差13)Prediction Interval - 预测区间14)Prediction Model - 预测模型15)Predictive Uncertainty - 预测不确定性16)Forecast Horizon - 预测时间跨度17)Predictive Maintenance - 预测性维护18)Predictive Policing - 预测式警务19)Predictive Healthcare - 预测性医疗20)Predictive Maintenance - 预测性维护•Classification - 分类1)Classification - 分类2)Classifier - 分类器3)Class - 类别4)Classify - 对数据进行分类5)Class Label - 类别标签6)Binary Classification - 二元分类7)Multiclass Classification - 多类分类8)Class Probability - 类别概率9)Decision Boundary - 决策边界10)Decision Tree - 决策树11)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机12)K-Nearest Neighbors (KNN) - K最近邻算法13)Naive Bayes - 朴素贝叶斯14)Logistic Regression - 逻辑回归15)Random Forest - 随机森林16)Neural Network - 神经网络17)SoftMax Function - SoftMax函数18)One-vs-All (One-vs-Rest) - 一对多(一对剩余)19)Ensemble Learning - 集成学习20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Regression - 回归1)Regression Analysis - 回归分析2)Linear Regression - 线性回归3)Multiple Regression - 多元回归4)Polynomial Regression - 多项式回归5)Logistic Regression - 逻辑回归6)Ridge Regression - 岭回归7)Lasso Regression - Lasso回归8)Elastic Net Regression - 弹性网络回归9)Regression Coefficients - 回归系数10)Residuals - 残差11)Ordinary Least Squares (OLS) - 普通最小二乘法12)Ridge Regression Coefficient - 岭回归系数13)Lasso Regression Coefficient - Lasso回归系数14)Elastic Net Regression Coefficient - 弹性网络回归系数15)Regression Line - 回归线16)Prediction Error - 预测误差17)Regression Model - 回归模型18)Nonlinear Regression - 非线性回归19)Generalized Linear Models (GLM) - 广义线性模型20)Coefficient of Determination (R-squared) - 决定系数21)F-test - F检验22)Homoscedasticity - 同方差性23)Heteroscedasticity - 异方差性24)Autocorrelation - 自相关25)Multicollinearity - 多重共线性26)Outliers - 异常值27)Cross-validation - 交叉验证28)Feature Selection - 特征选择29)Feature Engineering - 特征工程30)Regularization - 正则化2.Neural Networks and Deep Learning (神经网络与深度学习)•Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络1)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络2)Convolution Layer - 卷积层3)Feature Map - 特征图4)Convolution Operation - 卷积操作5)Stride - 步幅6)Padding - 填充7)Pooling Layer - 池化层8)Max Pooling - 最大池化9)Average Pooling - 平均池化10)Fully Connected Layer - 全连接层11)Activation Function - 激活函数12)Rectified Linear Unit (ReLU) - 线性修正单元13)Dropout - 随机失活14)Batch Normalization - 批量归一化15)Transfer Learning - 迁移学习16)Fine-Tuning - 微调17)Image Classification - 图像分类18)Object Detection - 物体检测19)Semantic Segmentation - 语义分割20)Instance Segmentation - 实例分割21)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络22)Image Generation - 图像生成23)Style Transfer - 风格迁移24)Convolutional Autoencoder - 卷积自编码器25)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络•Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络1)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络2)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络3)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元4)Sequence Modeling - 序列建模5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理7)Text Generation - 文本生成8)Sentiment Analysis - 情感分析9)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别10)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注11)Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) - 序列到序列12)Attention Mechanism - 注意力机制13)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构14)Bidirectional RNN - 双向循环神经网络15)Teacher Forcing - 强制教师法16)Backpropagation Through Time (BPTT) - 通过时间的反向传播17)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题18)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题19)Language Modeling - 语言建模20)Speech Recognition - 语音识别•Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络1)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络2)Cell State - 细胞状态3)Hidden State - 隐藏状态4)Forget Gate - 遗忘门5)Input Gate - 输入门6)Output Gate - 输出门7)Peephole Connections - 窥视孔连接8)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元9)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题10)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题11)Sequence Modeling - 序列建模12)Time Series Prediction - 时间序列预测13)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理14)Text Generation - 文本生成15)Sentiment Analysis - 情感分析16)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别17)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注18)Attention Mechanism - 注意力机制19)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构20)Bidirectional LSTM - 双向长短期记忆网络•Attention Mechanism - 注意力机制1)Attention Mechanism - 注意力机制2)Self-Attention - 自注意力3)Multi-Head Attention - 多头注意力4)Transformer - 变换器5)Query - 查询6)Key - 键7)Value - 值8)Query-Value Attention - 查询-值注意力9)Dot-Product Attention - 点积注意力10)Scaled Dot-Product Attention - 缩放点积注意力11)Additive Attention - 加性注意力12)Context Vector - 上下文向量13)Attention Score - 注意力分数14)SoftMax Function - SoftMax函数15)Attention Weight - 注意力权重16)Global Attention - 全局注意力17)Local Attention - 局部注意力18)Positional Encoding - 位置编码19)Encoder-Decoder Attention - 编码器-解码器注意力20)Cross-Modal Attention - 跨模态注意力•Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络1)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络2)Generator - 生成器3)Discriminator - 判别器4)Adversarial Training - 对抗训练5)Minimax Game - 极小极大博弈6)Nash Equilibrium - 纳什均衡7)Mode Collapse - 模式崩溃8)Training Stability - 训练稳定性9)Loss Function - 损失函数10)Discriminative Loss - 判别损失11)Generative Loss - 生成损失12)Wasserstein GAN (WGAN) - Wasserstein GAN（WGAN）13)Deep Convolutional GAN (DCGAN) - 深度卷积生成对抗网络（DCGAN）14)Conditional GAN (c GAN) - 条件生成对抗网络（c GAN）15)Style GAN - 风格生成对抗网络16)Cycle GAN - 循环生成对抗网络17)Progressive Growing GAN (PGGAN) - 渐进式增长生成对抗网络（PGGAN）18)Self-Attention GAN (SAGAN) - 自注意力生成对抗网络（SAGAN）19)Big GAN - 大规模生成对抗网络20)Adversarial Examples - 对抗样本•Encoder-Decoder - 编码器-解码器1)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构2)Encoder - 编码器3)Decoder - 解码器4)Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq) - 序列到序列模型5)State Vector - 状态向量6)Context Vector - 上下文向量7)Hidden State - 隐藏状态8)Attention Mechanism - 注意力机制9)Teacher Forcing - 强制教师法10)Beam Search - 束搜索11)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络12)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络13)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元14)Bidirectional Encoder - 双向编码器15)Greedy Decoding - 贪婪解码16)Masking - 遮盖17)Dropout - 随机失活18)Embedding Layer - 嵌入层19)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失20)Tokenization - 令牌化•Transfer Learning - 迁移学习1)Transfer Learning - 迁移学习2)Source Domain - 源领域3)Target Domain - 目标领域4)Fine-Tuning - 微调5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Pre-Trained Model - 预训练模型7)Feature Extraction - 特征提取8)Knowledge Transfer - 知识迁移9)Unsupervised Domain Adaptation - 无监督领域自适应10)Semi-Supervised Domain Adaptation - 半监督领域自适应11)Multi-Task Learning - 多任务学习12)Data Augmentation - 数据增强13)Task Transfer - 任务迁移14)Model Agnostic Meta-Learning (MAML) - 与模型无关的元学习（MAML）15)One-Shot Learning - 单样本学习16)Zero-Shot Learning - 零样本学习17)Few-Shot Learning - 少样本学习18)Knowledge Distillation - 知识蒸馏19)Representation Learning - 表征学习20)Adversarial Transfer Learning - 对抗迁移学习•Pre-trained Models - 预训练模型1)Pre-trained Model - 预训练模型2)Transfer Learning - 迁移学习3)Fine-Tuning - 微调4)Knowledge Transfer - 知识迁移5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Feature Extraction - 特征提取7)Representation Learning - 表征学习8)Language Model - 语言模型9)Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) - 双向编码器结构转换器10)Generative Pre-trained Transformer (GPT) - 生成式预训练转换器11)Transformer-based Models - 基于转换器的模型12)Masked Language Model (MLM) - 掩蔽语言模型13)Cloze Task - 填空任务14)Tokenization - 令牌化15)Word Embeddings - 词嵌入16)Sentence Embeddings - 句子嵌入17)Contextual Embeddings - 上下文嵌入18)Self-Supervised Learning - 自监督学习19)Large-Scale Pre-trained Models - 大规模预训练模型•Loss Function - 损失函数1)Loss Function - 损失函数2)Mean Squared Error (MSE) - 均方误差3)Mean Absolute Error (MAE) - 平均绝对误差4)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失5)Binary Cross-Entropy Loss - 二元交叉熵损失6)Categorical Cross-Entropy Loss - 分类交叉熵损失7)Hinge Loss - 合页损失8)Huber Loss - Huber损失9)Wasserstein Distance - Wasserstein距离10)Triplet Loss - 三元组损失11)Contrastive Loss - 对比损失12)Dice Loss - Dice损失13)Focal Loss - 焦点损失14)GAN Loss - GAN损失15)Adversarial Loss - 对抗损失16)L1 Loss - L1损失17)L2 Loss - L2损失18)Huber Loss - Huber损失19)Quantile Loss - 分位数损失•Activation Function - 激活函数1)Activation Function - 激活函数2)Sigmoid Function - Sigmoid函数3)Hyperbolic Tangent Function (Tanh) - 双曲正切函数4)Rectified Linear Unit (Re LU) - 矩形线性单元5)Parametric Re LU (P Re LU) - 参数化Re LU6)Exponential Linear Unit (ELU) - 指数线性单元7)Swish Function - Swish函数8)Softplus Function - Soft plus函数9)Softmax Function - SoftMax函数10)Hard Tanh Function - 硬双曲正切函数11)Softsign Function - Softsign函数12)GELU (Gaussian Error Linear Unit) - GELU（高斯误差线性单元）13)Mish Function - Mish函数14)CELU (Continuous Exponential Linear Unit) - CELU（连续指数线性单元）15)Bent Identity Function - 弯曲恒等函数16)Gaussian Error Linear Units (GELUs) - 高斯误差线性单元17)Adaptive Piecewise Linear (APL) - 自适应分段线性函数18)Radial Basis Function (RBF) - 径向基函数•Backpropagation - 反向传播1)Backpropagation - 反向传播2)Gradient Descent - 梯度下降3)Partial Derivative - 偏导数4)Chain Rule - 链式法则5)Forward Pass - 前向传播6)Backward Pass - 反向传播7)Computational Graph - 计算图8)Neural Network - 神经网络9)Loss Function - 损失函数10)Gradient Calculation - 梯度计算11)Weight Update - 权重更新12)Activation Function - 激活函数13)Optimizer - 优化器14)Learning Rate - 学习率15)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降16)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降17)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降18)Momentum - 动量19)Adam Optimizer - Adam优化器20)Learning Rate Decay - 学习率衰减•Gradient Descent - 梯度下降1)Gradient Descent - 梯度下降2)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降3)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降4)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降5)Learning Rate - 学习率6)Momentum - 动量7)Adaptive Moment Estimation (Adam) - 自适应矩估计8)RMSprop - 均方根传播9)Learning Rate Schedule - 学习率调度10)Convergence - 收敛11)Divergence - 发散12)Adagrad - 自适应学习速率方法13)Adadelta - 自适应增量学习率方法14)Adamax - 自适应矩估计的扩展版本15)Nadam - Nesterov Accelerated Adaptive Moment Estimation16)Learning Rate Decay - 学习率衰减17)Step Size - 步长18)Conjugate Gradient Descent - 共轭梯度下降19)Line Search - 线搜索20)Newton's Method - 牛顿法•Learning Rate - 学习率1)Learning Rate - 学习率2)Adaptive Learning Rate - 自适应学习率3)Learning Rate Decay - 学习率衰减4)Initial Learning Rate - 初始学习率5)Step Size - 步长6)Momentum - 动量7)Exponential Decay - 指数衰减8)Annealing - 退火9)Cyclical Learning Rate - 循环学习率10)Learning Rate Schedule - 学习率调度11)Warm-up - 预热12)Learning Rate Policy - 学习率策略13)Learning Rate Annealing - 学习率退火14)Cosine Annealing - 余弦退火15)Gradient Clipping - 梯度裁剪16)Adapting Learning Rate - 适应学习率17)Learning Rate Multiplier - 学习率倍增器18)Learning Rate Reduction - 学习率降低19)Learning Rate Update - 学习率更新20)Scheduled Learning Rate - 定期学习率•Batch Size - 批量大小1)Batch Size - 批量大小2)Mini-Batch - 小批量3)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降4)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降5)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降6)Online Learning - 在线学习7)Full-Batch - 全批量8)Data Batch - 数据批次9)Training Batch - 训练批次10)Batch Normalization - 批量归一化11)Batch-wise Optimization - 批量优化12)Batch Processing - 批量处理13)Batch Sampling - 批量采样14)Adaptive Batch Size - 自适应批量大小15)Batch Splitting - 批量分割16)Dynamic Batch Size - 动态批量大小17)Fixed Batch Size - 固定批量大小18)Batch-wise Inference - 批量推理19)Batch-wise Training - 批量训练20)Batch Shuffling - 批量洗牌•Epoch - 训练周期1)Training Epoch - 训练周期2)Epoch Size - 周期大小3)Early Stopping - 提前停止4)Validation Set - 验证集5)Training Set - 训练集6)Test Set - 测试集7)Overfitting - 过拟合8)Underfitting - 欠拟合9)Model Evaluation - 模型评估10)Model Selection - 模型选择11)Hyperparameter Tuning - 超参数调优12)Cross-Validation - 交叉验证13)K-fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) - 留一法交叉验证16)Grid Search - 网格搜索17)Random Search - 随机搜索18)Model Complexity - 模型复杂度19)Learning Curve - 学习曲线20)Convergence - 收敛3.Machine Learning Techniques and Algorithms (机器学习技术与算法)•Decision Tree - 决策树1)Decision Tree - 决策树2)Node - 节点3)Root Node - 根节点4)Leaf Node - 叶节点5)Internal Node - 内部节点6)Splitting Criterion - 分裂准则7)Gini Impurity - 基尼不纯度8)Entropy - 熵9)Information Gain - 信息增益10)Gain Ratio - 增益率11)Pruning - 剪枝12)Recursive Partitioning - 递归分割13)CART (Classification and Regression Trees) - 分类回归树14)ID3 (Iterative Dichotomiser 3) - 迭代二叉树315)C4.5 (successor of ID3) - C4.5（ID3的后继者）16)C5.0 (successor of C4.5) - C5.0（C4.5的后继者）17)Split Point - 分裂点18)Decision Boundary - 决策边界19)Pruned Tree - 剪枝后的树20)Decision Tree Ensemble - 决策树集成•Random Forest - 随机森林1)Random Forest - 随机森林2)Ensemble Learning - 集成学习3)Bootstrap Sampling - 自助采样4)Bagging (Bootstrap Aggregating) - 装袋法5)Out-of-Bag (OOB) Error - 袋外误差6)Feature Subset - 特征子集7)Decision Tree - 决策树8)Base Estimator - 基础估计器9)Tree Depth - 树深度10)Randomization - 随机化11)Majority Voting - 多数投票12)Feature Importance - 特征重要性13)OOB Score - 袋外得分14)Forest Size - 森林大小15)Max Features - 最大特征数16)Min Samples Split - 最小分裂样本数17)Min Samples Leaf - 最小叶节点样本数18)Gini Impurity - 基尼不纯度19)Entropy - 熵20)Variable Importance - 变量重要性•Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机1)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机2)Hyperplane - 超平面3)Kernel Trick - 核技巧4)Kernel Function - 核函数5)Margin - 间隔6)Support Vectors - 支持向量7)Decision Boundary - 决策边界8)Maximum Margin Classifier - 最大间隔分类器9)Soft Margin Classifier - 软间隔分类器10) C Parameter - C参数11)Radial Basis Function (RBF) Kernel - 径向基函数核12)Polynomial Kernel - 多项式核13)Linear Kernel - 线性核14)Quadratic Kernel - 二次核15)Gaussian Kernel - 高斯核16)Regularization - 正则化17)Dual Problem - 对偶问题18)Primal Problem - 原始问题19)Kernelized SVM - 核化支持向量机20)Multiclass SVM - 多类支持向量机•K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻1)K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻2)Nearest Neighbor - 最近邻3)Distance Metric - 距离度量4)Euclidean Distance - 欧氏距离5)Manhattan Distance - 曼哈顿距离6)Minkowski Distance - 闵可夫斯基距离7)Cosine Similarity - 余弦相似度8)K Value - K值9)Majority Voting - 多数投票10)Weighted KNN - 加权KNN11)Radius Neighbors - 半径邻居12)Ball Tree - 球树13)KD Tree - KD树14)Locality-Sensitive Hashing (LSH) - 局部敏感哈希15)Curse of Dimensionality - 维度灾难16)Class Label - 类标签17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Validation Set - 验证集20)Cross-Validation - 交叉验证•Naive Bayes - 朴素贝叶斯1)Naive Bayes - 朴素贝叶斯2)Bayes' Theorem - 贝叶斯定理3)Prior Probability - 先验概率4)Posterior Probability - 后验概率5)Likelihood - 似然6)Class Conditional Probability - 类条件概率7)Feature Independence Assumption - 特征独立假设8)Multinomial Naive Bayes - 多项式朴素贝叶斯9)Gaussian Naive Bayes - 高斯朴素贝叶斯10)Bernoulli Naive Bayes - 伯努利朴素贝叶斯11)Laplace Smoothing - 拉普拉斯平滑12)Add-One Smoothing - 加一平滑13)Maximum A Posteriori (MAP) - 最大后验概率14)Maximum Likelihood Estimation (MLE) - 最大似然估计15)Classification - 分类16)Feature Vectors - 特征向量17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Class Label - 类标签20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Clustering - 聚类1)Clustering - 聚类2)Centroid - 质心3)Cluster Analysis - 聚类分析4)Partitioning Clustering - 划分式聚类5)Hierarchical Clustering - 层次聚类6)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类7)K-Means Clustering - K均值聚类8)K-Medoids Clustering - K中心点聚类9)DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - 基于密度的空间聚类算法10)Agglomerative Clustering - 聚合式聚类11)Dendrogram - 系统树图12)Silhouette Score - 轮廓系数13)Elbow Method - 肘部法则14)Clustering Validation - 聚类验证15)Intra-cluster Distance - 类内距离16)Inter-cluster Distance - 类间距离17)Cluster Cohesion - 类内连贯性18)Cluster Separation - 类间分离度19)Cluster Assignment - 聚类分配20)Cluster Label - 聚类标签•K-Means - K-均值1)K-Means - K-均值2)Centroid - 质心3)Cluster - 聚类4)Cluster Center - 聚类中心5)Cluster Assignment - 聚类分配6)Cluster Analysis - 聚类分析7)K Value - K值8)Elbow Method - 肘部法则9)Inertia - 惯性10)Silhouette Score - 轮廓系数11)Convergence - 收敛12)Initialization - 初始化13)Euclidean Distance - 欧氏距离14)Manhattan Distance - 曼哈顿距离15)Distance Metric - 距离度量16)Cluster Radius - 聚类半径17)Within-Cluster Variation - 类内变异18)Cluster Quality - 聚类质量19)Clustering Algorithm - 聚类算法20)Clustering Validation - 聚类验证•Dimensionality Reduction - 降维1)Dimensionality Reduction - 降维2)Feature Extraction - 特征提取3)Feature Selection - 特征选择4)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析5)Singular Value Decomposition (SVD) - 奇异值分解6)Linear Discriminant Analysis (LDA) - 线性判别分析7)t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t-分布随机邻域嵌入8)Autoencoder - 自编码器9)Manifold Learning - 流形学习10)Locally Linear Embedding (LLE) - 局部线性嵌入11)Isomap - 等度量映射12)Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) - 均匀流形逼近与投影13)Kernel PCA - 核主成分分析14)Non-negative Matrix Factorization (NMF) - 非负矩阵分解15)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析16)Variational Autoencoder (VAE) - 变分自编码器17)Sparse Coding - 稀疏编码18)Random Projection - 随机投影19)Neighborhood Preserving Embedding (NPE) - 保持邻域结构的嵌入20)Curvilinear Component Analysis (CCA) - 曲线成分分析•Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析1)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析2)Eigenvector - 特征向量3)Eigenvalue - 特征值4)Covariance Matrix - 协方差矩阵。

人工智能简述

囚徒困境_2
博弈论有两种计算方式，一种是树状结构的扩展式博弈（类似决策树），另一种是矩阵结构的标准式博弈，两种各有各的优点，计算结果相同。我们以标准式为例：
对方认罪的话我有两个选择，选认罪 10年, 选不认罪 20年 20>10 结果是我认罪是最优战略. 对方不认罪的话我也有两个选择，选认罪 0年选不认罪1年 1>0 结果也是我认罪是最优战略，也就是说不管对方怎么
选择，我认罪都是最优战略！最终博弈结果为双方在不知对方选择情
况的时候，选认罪是最优战略
强人工智能
强人工智能一词最初是约翰.罗杰斯.希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维。传统上，利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现而设法巧妙地解决了问题。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习
一个判断集合中加入两条以上的条件，来决定是否切到某状态，而且
还可以给不同的状态以不同的权重值。
模糊状态机_5
例如机器人感知的红外线并不明显，比如小于40的情况，这时机器人不确定你是否真的伸手放上了垃圾，有可能是误操作，这时他有可能根据不同的值，分配不同的权重，比如小于40时，80%的待命状态， 20%的移动状态，小于30的时候，30%待命状态，70%的移动状态，这时如果人喊“停”的话，那么还是可以补救的，因为没有移动多远，如果人类没有进行干预，那么机器人会慢慢的把移动状态加到100%，
弱人工智能
弱人工智能是人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰· 麦卡锡（John McCarthy|）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Conference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在，主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。

人工智能中的聚类与分类算法

人工智能中的聚类与分类算法人工智能技术作为当今世界科技领域的热门话题，其在各个领域的应用也越发普遍和深入。

其中，聚类与分类算法作为人工智能中的两大重要技术手段，在数据挖掘、模式识别、图像处理等领域都发挥着重要作用。

聚类与分类算法的优劣将直接影响到人工智能系统的准确性和有效性，因此对这两者的研究和应用具有重要意义。

聚类算法是将数据集中的对象分组到不同的集合中，使得同一个集合内的对象相似度高，不同集合中的对象相似度低。

而分类算法则是建立一个从输入空间到输出空间的映射，实现对数据进行分类。

聚类算法通常用于数据的无监督学习，而分类算法则常用于有监督学习。

两者在算法原理和应用领域中存在着一定的重叠和区别。

在人工智能技术的发展历程中，聚类与分类算法一直都是研究的热点之一。

早期的聚类算法主要包括K-means、层次聚类等，这些算法虽然简单，但在实际应用中仍然发挥着重要作用。

而近年来，随着深度学习等技术的发展，一些基于神经网络的聚类与分类算法也逐渐崭露头角，取得了令人瞩目的成就。

在现代社会的大数据背景下，聚类与分类算法的应用范围也越来越广泛。

在金融领域，聚类算法可用于客户分群，提高风险管理效率；在医疗领域，分类算法可用于医学图像诊断，辅助医生进行疾病诊断。

其在社交网络分析、推荐系统、智能交通等领域的应用也日益丰富。

不同的聚类与分类算法适用于不同类型的数据集和问题领域。

在选择合适的算法时，需要根据数据的特点和需求来进行综合考量。

例如，K-means算法适用于球形数据集，而DBSCAN算法适用于任意形状的数据集。

对于分类算法而言，决策树、支持向量机、神经网络等方法也各有优劣，需要根据具体情况来选择合适的算法。

除了传统的聚类与分类算法外，近年来还涌现出一些新的算法和方法。

深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，反映了其在分类问题上的强大潜力。

而一些基于概率模型的聚类方法，如高斯混合模型、变分推断等，也在处理复杂数据集合时展现出了优秀的性能。

人工智能之群智能

粒子群优化算法具有简单易实现、参数少、鲁棒性强等优点，广泛应用于函数优化、神经网络训练等领域。
粒子群优化算法的基本原理是，每个粒子代表一个潜在的解，通过不断更新粒子的位置和速度，寻找最优解。
蚁群优化算法
蚁群优化算法是一种模拟自然界蚁群觅食行为的优化算法。
蚁群优化算法通过模拟蚂蚁的信息素传递过程，寻找最优路径或解决方案。
详细描述
群智能算法通过模拟生物种群的行为，能够处理大规模的文本数据，自动提取有用的信息。例如，利用群智能算法对大量文本进行分类和聚类，实现自动化的情感分析和信息抽取，提高自然语言处理的效率和准确性。
计算机视觉中的群智能算法
总结词
群智能算法在计算机视觉中用于图像识别、目标跟踪、场景理解等领域。
VS
人工智能之群智能
目录
• 群智能概述 • 群智能的主要技术 • 群智能在人工智能领域的应用 • 群智能的未来发展与挑战 • 群智能的案例研究
01
群智能概述
群智能的定义
群智能是指多个智能体通过相互协作和共同进化，以实现群体智能行为的一种现象。它强调的是群体中个体之间的相互影响和协同作用，以实现整个群体的智能行为。
兴趣推荐
利用群智能算法对用户兴趣进行挖掘和匹配，以实现个性化的兴趣推荐和内容推送。
商品推荐
通过模拟生物群体的社会行为，构建一种基于群体智能的商品推荐算法，能够根据用户兴趣和行为习惯为其推荐更符合需求的商品或服务。
社交推荐
通过分析社交网络中用户的行为和关系，利用群智能算法挖掘潜在的用户关系和社交圈子，以实现更精准的社交推荐和关系发现。
通过改进算法的搜索效率、降低计算复杂度、提高收敛速度等手段，可
以进一步提高群智能算法的性能。

人工智能基础(试卷编号1241)

人工智能基础(试卷编号1241)1.[单选题]RPA在流程设计过程中，优先使用哪种方式设计流程（）。

A)可视化控件操作B)图片识别C)手写代码答案:A解析:2.[单选题]下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是( )。

A)他们经常不会过拟合B)他们通常带有高偏差，所以其并不能解决复杂学习问题C)他们通常会过拟合答案:C解析:弱学习者是问题的特定部分。

所以他们通常不会过拟合，这也就意味着弱学习者通常拥有低方差和高偏差。

3.[单选题]关于轨迹规划描述错误的是( )。

A)即使路径规划和避障规划已经考虑避碰问题，轨迹规划也仍然需要考虑碰撞问题B)轨迹规划是建立机器人参考点在工作空间中的位置、速度或者加速度控制序列C)轨迹规划需要以路径为基础，考虑机器人的运动学和动力学约束D)地面移动机器人轨迹规划是多维轨迹规划，需要规划位置x，y和方向θ三个维度答案:A解析:4.[单选题]医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？()A)诊疗数据B)个人健康管理数据C)公共安全数据D)健康档案数据答案:C解析:5.[单选题]要判断x的个位数是否偶数，下列的程序写法，哪个正确?A)x=100if x%2==0 print("x是偶数")B)x=100if x%10%2==0: print("x是偶数")C)x=100if x//10%2==0: print("x是偶数")D)x=100if x=2的倍数: print("x是偶数")答案:B6.[单选题]人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成()等人类行为的范畴。

A)自主学习、判断、执行B)决策、判断、执行C)自主学习、决策、执行D)自主学习、判断、决策答案:D解析:人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。

游戏中的人工智能

人工智能技术已经广泛应用于各类游戏中，不
同类型的游戏对人工智能的要求是不一样的。
40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%
体育游戏系列1 8%
回合制策略即时策略游游戏戏 9% 38%
RPG游戏 22%
射击游戏 22%

网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类型的知识表示与处理结构，其复杂度进比操作系统或编译原理要高得多，如果智能体在网游中面对其它玩家能立于不败之地的话，那至少也说明它在知识的掌握上应该是足够的了。在网游中，目前人工智能的应用主要集中在外挂上。在外挂中，各种自动化技术的应用，可以明显将玩家从复杂的操作中解放出来。外挂不但可以模拟单个玩家的行为，甚至可以模拟团队活动。甚至可以这样改迚图灵实验，如果在网游中，不能成功区别哪些角色是普通玩家，哪些又是外挂角色的话，那么就可以认为该外挂掌握了足够的智能了。

虚拟现实与拟人化
动画效果与机器角色场景感知机器角色的机器学习和迚化
玩家与机器角色之间的平衡性
人工愚蠢技术确定性人工智能技术与非确定性人工智能技
术统：一个专家系统代表了专家在某一知识库范围内的专业知识和技能，幵能够基于该知识库迚行自动推理从而回答用户的查询。这样的系统能够提供接近于专家所能给出的专业意见。基于范例的推理：分析数据库中存放的（历史）输入数据和相应的最优输出结果，然后通过对比现有输入数据和历史数据来推算输出结果。有限状态机：一种简单的基于规则的系统。它包含了有限个 “状态”和状态之间的“转移”。彼此连接成一个有向图。有限状态机某一个时刻都只能处于某一状态。产生式系统：该系统包含一个规则数据库。每条规则含有一条具有任意复杂度的条件语句，以及若干满足该条件语句后所需执行的动作。本质上是许多条if-then语句，加上用于处理多个条件同时被满足时的冲突解决机制。

聚类分析AI技术中的聚类分析模型与数据集划分

聚类分析AI技术中的聚类分析模型与数据集划分聚类分析是一种常用的机器学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的类别或群组。

随着人工智能技术的不断发展，聚类分析在各个领域中得到了广泛的应用。

本文将介绍聚类分析在AI技术中的聚类分析模型与数据集划分的相关内容。

一、聚类分析模型聚类分析模型是实现聚类分析任务的关键。

根据不同的算法原理和性质，常见的聚类分析模型包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。

1. K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，其核心思想是将数据集划分为K个不同的非重叠的类别。

算法的步骤主要包括初始化K个聚类中心、计算每个样本与聚类中心之间的距离、调整聚类中心位置以及重新划分样本等。

2. 层次聚类层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，通过计算样本之间的相似性度量来构建聚类树。

常见的层次聚类方法包括凝聚式聚类和分裂式聚类。

凝聚式层次聚类从每个样本开始自底向上逐渐合并，直到构建全局的聚类树。

分裂式层次聚类则从整体开始自顶向下逐渐分割，直到得到单个样本作为独立的聚类。

3. 密度聚类密度聚类是一种基于密度的聚类方法，其核心思想是将数据集中的密度较高的样本划分为一类。

通过计算样本之间的密度来确定聚类边界，并将稠密的区域作为聚类簇。

著名的密度聚类算法有DBSCAN和OPTICS等。

二、数据集划分在聚类分析中，数据集的划分对于聚类结果的准确性至关重要。

常用的数据集划分方法有随机划分和分层划分。

1. 随机划分随机划分是将数据集中的样本按照一定的比例随机分为训练集和测试集。

这种划分方法简单快捷，适用于样本分布均匀且样本数较多的情况。

但随机划分可能会出现训练集和测试集之间样本分布不一致的问题，导致聚类效果不佳。

2. 分层划分分层划分是根据数据集中样本的特征或类别进行划分。

例如，可以根据样本所属的标签或特征值将数据集分为不同的层，并在每个层内进行随机划分。

这种划分方法可以保证训练集和测试集在整体上具有一致的分布特性，提高聚类模型的稳定性和泛化能力。

人工智能沙龙活动策划方案

人工智能沙龙活动策划方案以下是 6 条关于人工智能沙龙活动策划方案：方案一：嘿，咱这人工智能沙龙活动啊，那可得精彩非凡！就像去参加一场超级派对。

想象一下，一群对人工智能充满好奇和热情的小伙伴们聚集在一起，热烈讨论着各种新奇的想法。

咱可以请行业大咖来分享他们的亲身经验，这难道不比自己苦苦摸索强多了吗？然后呢，再设置一些小组讨论环节，让大家像头脑风暴一样碰撞出智慧的火花！怎么样，是不是迫不及待想参加啦？方案二：哇塞，人工智能沙龙活动要这么搞才有意思呢！咱可以把场地布置得超级酷炫，就像走进了未来世界。

然后邀请那些在人工智能领域有独特见解的专家，给我们来一场知识的盛宴啊！活动中还可以穿插一些有趣的互动游戏，比如人工智能猜谜啥的，这多好玩呀！这难道不是一次超棒的体验吗？方案三：哎呀呀，人工智能沙龙活动得有这些才精彩呢！先找一个宽敞又舒适的地方，大家可以轻松地交流。

然后安排一些现场演示，让大家实实在在看到人工智能的神奇之处，这不比光听理论有趣多了？再准备些美味的点心，边吃边聊，这是不是像和朋友们的欢乐聚会呀？方案四：嘿，这次人工智能沙龙活动得这么办！找几位人工智能的前沿研究者来，听听他们讲述那些令人惊叹的突破，这就像开启了神秘的科技大门呀！再搞个创意比赛，看看谁能想出最酷的人工智能应用点子，难道你不想去挑战一下自己吗？肯定会超级刺激的呀！方案五：哇哦，人工智能沙龙活动要这么设计才够味！设置一个主题讨论区，大家可以针对热门的人工智能话题畅所欲言，就像在辩论赛上一样激烈！还可以有个作品展示区，展示那些优秀的人工智能项目成果，这不得让人眼前一亮吗？这样的沙龙活动真的会让人收获满满啊，不是吗？方案六：哈哈，人工智能沙龙活动可以这么来哟！邀请一些人工智能企业的代表，分享他们的实战经验，那可都是干货呀！再来一场模拟辩论，就人工智能的利弊展开激烈争论，这肯定会非常精彩！最后呢，让大家自由交流，结交志同道合的朋友，这不也是沙龙活动的魅力所在吗？。

人工智能领域中的聚类算法

人工智能领域中的聚类算法随着人工智能技术的不断发展，聚类算法成为了人工智能领域中一个重要的研究方向。

聚类算法是一种将数据分组的方法，通过将具有相似特征的数据分成一个群组，从而提高数据的可理解性和可处理性。

在本文中，我们将会探讨人工智能领域中的聚类算法。

什么是聚类算法？聚类算法指在没有先验知识情况下，根据给定的数据集，将数据集中的对象划分成多个类别或群组的一类算法。

他们的基本思想是：将数据集中相似的数据分到同一个簇中，把不相似的数据分到不同的簇中，一直到所有的数据都被分到某个簇中为止。

聚类算法是无监督学习中最常用的算法之一。

聚类算法的分类聚类算法根据聚类方式的不同可以分为层次聚类和非层次聚类两类。

其中，层次聚类又分为自上而下和自下而上两种。

层次聚类自上而下的层次聚类是指所有数据点合并成一个大簇，然后在逐步分裂出小簇。

自下而上的层次聚类是指所有数据点视为单独的小簇，逐步合并成大的簇。

这类算法的主要优点是可以全面地探索聚类结构，但是随着数据的增加，算法时间复杂度也会大大增加。

非层次聚类非层次聚类是指聚类的过程只有合并，没有切分。

它的优点是效率高，但是对于聚类结构的探查会比较困难。

聚类算法的应用在现实生活中，聚类算法是一种非常普遍的数据分析方法。

许多领域都需要聚类算法进行数据分析，例如市场营销、金融分析、医学等。

市场营销：聚类可以用来进行客户分类，将客户分组后分别进行营销，满足不同客户的需求。

金融分析：聚类可以用来对投资组合进行分类，将相似的投资品种分类到同一个组合中进行风险控制和回报最大化。

医疗：聚类可以用来对大量疾病数据进行分类，对医学研究和个体医学治疗提供重要帮助。

聚类算法的挑战聚类算法面临的挑战有很多，其中比较常见的是类别不平衡问题、噪声问题、数据维度灾难等。

类别不平衡问题：在聚类过程中，对于不同的类别，数据点数目可能存在很大的差异。

这样会造成一些小类的聚类效果不好，严重影响算法的准确性。

噪声问题：在真实数据中，会存在一些错误的、异常的数据点，这些数据点会对聚类效果产生很大的影响。

人工智能社团美篇

人工智能社团美篇人工智能社团：探索未来的科技之路人工智能，这个曾经只存在于科幻小说中的概念，如今已经成为了现实中不可或缺的一部分。

随着科技的不断发展，人工智能也在不断地进化和发展着。

而在这个迅速发展的领域中，有一群热爱科技、热爱探索、热爱挑战自我的年轻人聚集在一起，他们就是人工智能社团。

一、社团简介人工智能社团成立于2015年，是由一群对人工智能有着浓厚兴趣的大学生自发组织而成。

目前已经发展成为了一个拥有百余名会员的规模庞大的社团。

在这里，每个会员都可以充分地发挥自己的特长和才华，共同探索和学习人工智能领域中最新最前沿的知识和技术。

二、社团活动1.主题分享会每周定期举办主题分享会，邀请各行业专家和学者来到社团分享最新最前沿的人工智能知识和技术。

通过这种方式，社团成员可以及时了解到人工智能领域的最新动态和发展趋势，同时也可以与专家和学者进行深入交流和探讨。

2.技术研讨会针对不同的技术难点和问题，社团会定期组织技术研讨会。

在这里，社团成员可以分享自己的项目经验和技术心得，共同探讨解决方案。

通过这种方式，社团成员可以深入了解到人工智能领域中各种技术的应用场景和优缺点。

3.科技创新比赛为了激发社团成员的创新精神和竞争意识，社团会定期举办科技创新比赛。

在比赛中，社团成员可以充分发挥自己的想象力和创造力，在实践中掌握各种人工智能相关的技能和知识。

三、社团特色1.开放性人工智能领域是一个非常开放、包容、多元化的领域。

因此，在人工智能社团中，我们非常注重开放性。

无论你是计算机专业还是其他专业背景，在这里都可以找到自己的位置，发挥自己的特长和才华。

2.实践性人工智能领域是一个非常实践性的领域。

因此，在人工智能社团中，我们注重实践，鼓励成员积极参与各种项目和比赛，不断提升自己的技能和知识水平。

3.团队合作人工智能领域是一个需要团队合作的领域。

因此，在人工智能社团中，我们非常注重团队合作。

通过各种项目和比赛，成员可以锻炼自己的沟通、协作和领导能力，在实践中不断提升自己。

生物智能与算法-群体智能(3)

群体智能
1
目录
蚁群优化算法(ACO)
粒子群优化算法(PSO) 人工鱼群算法(AFSA) 人工蜂群优化算法(ABC) 萤火虫群优化算法(GSO) 狼群优化算法(WPO)
2
Swarm Intelligence
基本概念
群体智能来自对自然界中昆虫群体的观察，群居性生物通过协作表现出来的宏观智能行为特征被称为群体智能。单个的昆虫所表现的行为是缺乏智能的，但整个群体缺能表现出一种有效的复杂的智能行为。群体智能可以在适当的进化机制引导下通过个体交互以某种形式发挥作用。

（3）聚群行为（AF-swarm）：鱼在游动过程中为了保证自身的生存和躲避危害会自然地聚集成群。鱼聚群时所遵守的规则有三条:分隔规则、对准规则和内聚规则。人工鱼Xi搜索其视野内的伙伴数目nf及中心位置Xc，若Yc/ nf > δYi，表明伙伴中心位置状态较优且不太拥挤，则Xi朝伙伴的中心位置移动一步，否则执行觅食行为。
13
人工鱼群优化算法
算法流程 Step1:确定种群规模N，在变量可行域内随机生成N个个体，设定人工鱼的可视域Visual，步长step,拥挤度因子δ，尝试次数trynumber。 Step2:计算初始鱼群各个体适应值，取最优人工鱼状态及其值赋给公告板。 Step3:个体通过觅食，聚群，追尾行为更新自己，生成新鱼群。 Step4:评价所有个体。若某个体优于公告板，则将公告板更新为该个体。 Step5:当公告板上最优解达到满意误差界内，算法结束，否则转step3。
9
人工鱼群优化算法
基本概念 2.2 AFSA基本概念假设在一个n维的目标搜索空间中，有N条组成一个群体的人工鱼，每个人工鱼个体的状态可表示为向量X=（x1,x2,……xn）,其中xi（i=1,……n）为欲寻优的变量：人工鱼当前所在位置的食物浓度表示为 Y=f(X),其中Y为目标函数；人工鱼个体间距离表示为 d=||Xi-Xj ||; visual表示人工鱼的感知范围，step 为人工鱼移动步长，δ为拥挤度因子；trynumber 表示人工鱼每次觅食最大试探次数。

游戏中的人工智能(PPT 27张)

那么如何对集群技术进行简化呢？
• 以下将对如何对集群技术进行简化给出两点方法： • 1.从群体初始化方面入手。
• 2.从群体运动方面入手。
• • • • •
参考资料：《人工智能游戏编程真言--清华大学出版社》《游戏开发中的人工智能--东南大学出版社》《游戏设计概论—清华大学出版社》参考网站：
砖块环境中的移动模式
• 非确定性方法（加入随机因素）： 1、初始化路径数组，移动数组 2、用Bresenham线段算法计算不同的移动模式 3、将模式标准化 4、设定前进速率，按照设定好的移动模式移动，当到达线段的端点时检查移动数组，以确定移动方向。
• 到目前为止，我们讨论的群聚规给大家留下了深刻印象。然而，像这样的群聚行为如果在游戏中，这些单位以群体形态移动式，还能避免撞上游戏世界里的物体，那就更实用了。
如果智能体不是下落的，那么它的操纵方式和运动方向根据它在内层区域或外层区域分别按如下进行修正： • 外层区域：如果未到速度的最大值就增加智能体速度。每个智能体的最大速度应该不同。如果智能体的运动方向大致是正确的，给这个智能体的y-rotation一个小小的扰动否则就马上改变y-rotation，指向正确方向。返回 • 内层区域：按照智能体的速度改变它的
• 群聚算法在模拟少量或中等数量的生物的自然行为时是完美的，尤其当这些生物的运动（而不是生物和生物之间的影响、以及生物和场景之间的互动）是主要的关注焦点的游戏中（例如任天堂的Pikmin）。
• 但是，随着生物个数的增加，传统的群聚算法开销越来越大。在群聚中每个智能体必须检查其他所有智能体以确定是否因距离太近而产生影响，在这种情况下，如果存在n个智能体的场景，需要计算1/2(n²)次独立的距离计算（给出中间的结果储存在交互的数组里）。那么分离规则，队列规则和聚合规则必须对每个智能体计算它附

游戏开发中的人工智能4

FACULTY OF SOFTWARE
游戏开发中的人工智能
--------群聚
1
FACULTY OF SOFTWARE
群聚
基本群聚群聚实例避开障碍物跟随领头者
2
FACULTY OF SOFTWARE
群聚
群体行为的核心是基本的群聚算法。本章用“单位”（unit）指代组成群体的个别实体。
3
FACULTY OF SOFTWARE
基本群聚
Reynolds基本群聚算法核心：凝聚规则、对齐规则、分隔规则。凝聚规则：每个单位都往其邻近单位的平均位置行动。对齐规则：每个单位行动时，都要把自己对齐在其邻近单位的平均方向上。分隔规则：每个单位行动时，要避免撞上其邻近单位。
4
FACULTY OF SOFTWARE
FACULTY OF SOFTWARE
7
FACULTY OF SOFTWARE
有限视野
狭窄视野
8
FACULTY OF SOFTWARE
4-2宽(270度)、窄(45度)视野的队形
9
FACULTY OF SOFTWARE
群聚实例
行进模式：每个单位视为刚体，在该单位的前端左侧或右侧施加转向力。转向力的大小是所有规则应用后的所得的累加值。必须确保不是单一规则主导一切，即要做好两方面的工作。首先，要调控好每条规则所贡献的转向力；其次，要调整行进模式，以确保每个单位都获得平衡。邻近单位：邻近单位多少的是由视野角度及视野半径为参数的函数。由于群体中的单位位置会随时变动，因此，游戏循环每运行一轮，每个单位都必须更新其视野。当单位数量增加时，邻近单位搜索将十分耗费运算资源。
5
FACULTY OF SOFTWARE

人工智能相关知识点考试

人工智能相关知识点考试一、人工智能的基本概念。

1. 定义。

- 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

它旨在让机器能够像人类一样进行感知、学习、推理、决策等智能行为。

2. 发展历程。

- 人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代。

- 达特茅斯会议被视为人工智能诞生的标志，当时的科学家们提出了人工智能的概念，并对其未来发展进行了讨论。

- 早期的人工智能发展经历了符号主义阶段，主要基于逻辑推理和知识表示，例如专家系统的构建。

- 后来随着计算能力的提升和数据量的增加，连接主义兴起，以神经网络为代表，尤其是深度学习的发展，推动了人工智能在图像识别、语音识别等众多领域取得巨大突破。

3. 人工智能的分类。

- 弱人工智能：专注于执行特定任务，如语音助手只能进行语音交互相关的任务，而不具备真正意义上的通用智能。

- 强人工智能：具备与人类相当的智能水平，能够像人类一样思考、学习、解决各种复杂问题，目前还尚未完全实现。

- 超人工智能：在智能水平上远远超过人类，这是一种理论上的未来发展阶段。

二、人工智能的主要技术。

1. 机器学习。

- 定义：机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

- 分类：- 监督学习：- 概念：使用标记数据进行学习，训练数据集中包含输入特征和对应的输出标签。

例如在图像分类任务中，输入是图像，输出是图像所属的类别（如猫、狗等）。

- 常见算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树等。

- 非监督学习：- 概念：使用未标记数据进行学习，旨在发现数据中的结构、模式或规律。

例如聚类分析，将数据点划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点具有相似性，不同簇的数据点具有较大差异。

- 常见算法：K - 均值聚类、层次聚类等。

第1章-人工智能概述

④ 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）
⑤ 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术（Kurzwell,1990）
⑥ 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和 Knight,1991）
⑦ 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科（Schalkoff,1990）
• 1950年，图灵（A.Turing）在《心智》杂志上发表了一篇题为“计算机和智能”的文章，第一次提出了“机器能思维”的观点。从此也拉开了人类史上人工智能研究的序幕。
图灵测试
• 大家请思考图灵测试合理吗？ • 人类与计算机具有不一致的特长 • 一个通过了图灵测试的机器是否就一定具有智能呢？如深蓝
英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数，构成了现代计算机的理论基础。
美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔)(1906-1978) 证明了一阶谓词的完备性定理: 任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。
• 方法论不同：是唯一一个明确属于计算机科学的分支，因而不是数学或者控制论或其他学科的分支
• AI是唯一这样的领域：它试图建造在复杂和变化的环境中自动发挥功能的机器
1.2 人工智能的发展概况-早期成功与期望
西尔勒认为尽管计算机用这种符号处理方式也能正确回答问题, 并且也可通过图灵测试，但仍然不能说计算机就有了智能。
1.1.3 脑智能和群智能
• 人脑由大约1011-1012个神经元组成的一个复杂的、动态的巨系统，人脑的智能表现可以辨识出来，如学习、发现、创造等能力。而这些智能表现的发生过程都是在心理层面上可见的，即以某种心理活动和思维过程表现的。

七个人工智能常见术语

七个人工智能常见术语AAlgorithms 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。

Artificial intelligence 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。

Artificial neural network 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。

Autonomic computing 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。

CChatbots 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。

Classification 分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。

Cluster analysis 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。

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。

Cognitive computing 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。

Convolutional neural network 卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。

DData mining 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。

Data science 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。

Decision tree 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。

Deep learning 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。