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AI基礎概論 人工智慧(AI)的基礎是讓電腦系統模擬人類智慧,執行過去需要人類才能完成的任務,例如學習、推理、解決問題和理解語言。其核心圍繞著幾個基本概念和技術。 核心概念與技術 機器學習(Machine Learning, ML):AI的一個子領域,主要讓電腦從大量數據中學習,透過模式識別和數據分析,隨時間推移改進其性能。 神經網路(Neural Networks):受人腦結構啟發,由多個相連的節點(神經元)組成,能處理複雜的數據並從中學習。 深度學習(Deep Learning):機器學習的進階形式,使用多層神經網路來處理更複雜的任務,例如影像辨識和自然語言處理。 自然語言處理(Natural Language Processing, NLP):讓電腦理解、解釋和生成人類語言,應用於聊天機器人、語音助理和自動翻譯等。 電腦視覺(Computer Vision):讓電腦能夠辨識、解讀和分析圖像或影片中的內容,應用於自動駕駛車和臉部辨識等。 資料(Data):是人工智慧的基石。AI的學習和運作高度依賴於大量、高品質的資料。 基本能力 AI系統具備以下幾種核心能力,使其能像人類一樣思考和決策: 學習(Learning):能夠從經驗中學習和改進。 推理(Reasoning):能夠運用邏輯來解決問題。 感知(Perception):能夠透過感應器(如鏡頭或麥克風)感知周圍環境。 解決問題(Problem-Solving):能夠找到解決特定問題的最佳方案。 自我修正(Self-Correction):能夠在學習過程中修正自身的錯誤,提高準確性。#人工智慧(A
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