人工智能基础都有什么_人工智能台湾叫什么公司

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的基础包括以下几个方面:
1. 机器学习(Machine Learning,简称ML):机器学习是AI的核心技术之一,通过让计算机从数据中学习规律和模式,从而进行预测、分类、决策等任务。
2. 自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP):自然语言处理是指将计算机和人类语言联系起来的技术,包括语音识别、语义理解、机器翻译、文本分类等。
3. 计算机视觉(Computer Vision,简称CV):计算机视觉是利用计算机对图像、视频进行处理和分析的技术,包括目标检测、图像分割、图像分类等。
4. 深度学习(Deep Learning,简称DL):深度学习是一种机器学习方法,通过多层神经网络进行学习和预测,是目前AI应用最为广泛的技术之一。
5. 知识图谱(Knowledge Graph,简称KG):知识图谱是一种用于表示实体、属性和关系的数据结构,可以帮助计算机更好地理解和应用知识。
6. 强化学习(Reinforcement Learning,简称RL):强化学习是一种通过与环境互动来学习最优行为策略的机器学习方法,适用于一些需要优化决策的问题。
7. 统计学(Statistics):统计学是AI的基础之一,包括概率、假设检验、回归分析等概念,可以帮助计算机进行数据分析和决策。
以上是AI的基础方面,这些基础打好了,才能更好地开展AI应用和创新。