人工智能扩展词语是什么-人工智能延伸

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的扩展词语包括:
1. 机器学习(Machine Learning,简称ML):指利用算法和数据对计算机系统进行训练,使其能够自主地从数据中学习并改进算法,从而实现自动化决策和执行任务的能力。
2. 深度学习(Deep Learning,简称DL):是机器学习的一种分支,利用多层神经网络进行学习和预测,具有处理高维度数据和复杂任务的能力,是人工智能领域中应用最广泛、最成功的技术之一。
3. 自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP):指将计算机和人类语言联系起来,使计算机能够理解、解释、生成和操纵自然语言的能力,包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等任务。
4. 计算机视觉(Computer Vision,简称CV):指利用计算机和算法对图像和视频进行处理和分析,从而实现对物体、场景和动作的识别、定位和跟踪的能力,包括人脸识别、物体检测、图像分割等任务。
5. 智能机器人(Intelligent Robots,简称IR):指具有自主决策、感知、执行和交互能力的机器人,能够完成各种复杂的任务,如物流、医疗、安防等。
6. 智能驾驶(Intelligent Driving,简称ID):指利用人工智能、机器学习和计算机视觉等技术,实现自动驾驶的汽车,能够自主地感知环境、做出决策和执行操作。
7. 边缘计算(Edge Computing,简称EC):指将计算和数据处理能力移到离用户最近的设备上,实现实时处理和响应的能力,可以提高用户体验和安全性。
8. 联邦学习(Federal Learning,简称FL):指利用分布式计算和联邦通信等技术,实现在不同国家和地区的多个设备和数据源之间进行学习和应用的能力,可以提高人工智能的泛化能力和应用范围。