领域适配（Domain Adaptation）是迁移学习中的一种方法，旨在将一个模型从一个领域（源域）迁移到另一个不同的领域（目标域），提高模型在目标域的性能。...

联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习技术，支持多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型。通过这种方式，各方可以在保护数据隐...

嵌入式学习（Embedded Learning）是一种创新的教育模式，将学习过程无缝地融入到日常工作和活动中。嵌入式学习认为，当学习内容与工作紧密相关时，员工的...

人工智能伦理（AI Ethics）是研究人工智能技术发展和应用中所涉及的伦理问题和风险的学科。关注如何确保AI系统的设计、开发和部署符合道德标准，促进公平、透明...

自动化机器学习（Automated Machine Learning, AutoML）是一套工具和技术，自动执行机器学习工作流程中的某些任务，如数据预处理、特征...

强化学习中的Q-learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习一个动作价值函数Q(s, a)来找到最优策略。在给定状态下，Q(s, a)表示执行动作a的预...

神经风格迁移（Neural Style Transfer）通过深度学习手段，将一幅图像的视觉风格应用到另一幅图像的内容上，创造出融合了两者特点的新图像。基于预训...

语义分割（Semantic Segmentation）是一种计算机视觉技术，通过深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），对图像中的每个像素进行分类，识别和区...

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一项关键技术，从图像或视频中识别并定位一个或多个目标物体。不仅需要判断图像中是否存在特定物体，还需...

语音识别（Speech Recognition）也称为自动语音识别（ASR），是一种将人类语音转换成文本或命令的高技术。通过特征提取、模式匹配和模型训练等步骤，...

文本生成（Text Generation）是自然语言处理（NLP）领域的一项技术，使计算机能自动创建可读且语法正确的文本。将非语言信息（如数据或图像）转换为文本...

对抗性攻击（Adversarial Attacks）是一种安全威胁，攻击者通过在输入数据中故意添加难以察觉的扰动，诱使机器学习模型尤其是深度学习模型做出错误的预...

模糊逻辑（Fuzzy Logic）是一种处理不确定性和模糊性的数学方法，模仿人类大脑的思维方式，支持逻辑值介于绝对的真（1）和假（0）之间。通过隶属度函数来表达...

人工智能安全（AI Security）是指采取必要措施保护人工智能系统免受攻击、侵入、干扰和非法使用，确保其稳定可靠运行，遵循以人为本、权责一致等原则，保障人工...

群体智能（Swarm Intelligence）是一种模拟自然界生物群体行为的分布式智能算法。通过模拟蚂蚁、蜜蜂等社会性生物的集体行为，利用简单个体间的局部交互...

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，将数据处理和分析任务从中心化的数据中心转移到网络边缘，更接近数据源和用户的位置。可以显著减少数据传...

深度学习框架（Deep Learning Frameworks）是一套软件库和工具的集合，用于设计、训练和部署深度学习模型。提供了构建复杂神经网络所需的基础设施...

联邦学习是一种分布式机器学习方法，支持多个客户端协作训练模型，同时保持数据本地化，不直接共享原始数据。在联邦学习的隐私保护（Privacy-Preserving...

上下文感知计算（Context-Aware Computing）是一种智能计算模式，能够识别并理解用户的实时环境、状态和活动，提供个性化和适应性强的服务。上下文...

探索与利用（Exploration vs. Exploitation）是两个核心概念。探索是指智能体尝试新的或不太熟悉的动作以发现更好的行为策略，利用是指智能体...