AI 術語詞典

從視頻中識別和分類人體或物體執行的動作，將視頻片段分配給預定義的動作類別。

AI沙盒是一個受控的環境，用於測試和評估AI系統，而無需擔心對真實世界產生負面影響。它提供了一個安全可靠的實驗平台。

異常偵測是指識別數據集中與預期模式顯著不同的數據點，這些異常點可能指示錯誤、欺詐或其他不尋常的事件。

自動駕駛技術利用感測器、人工智慧和控制系統，使車輛能夠在沒有人為干預的情況下感知環境並自主導航。

BLEU分數是一種評估機器翻譯文本品質的指標，通過比較候選譯文與參考譯文的n-gram重疊程度來計算，數值越高表示翻譯品質越好。

概念瓶頸模型是一種深度學習模型，它強制模型通過人類可理解的概念來進行預測，從而提高模型的可解釋性和可控性。

容器化技術是一種將應用程式及其所有依賴項打包到一個可移植容器中的技術，實現跨環境一致的部署。

有效利用 LLM 的上下文窗口（模型能處理的最大序列長度），在有限的空間內優先放置最重要的信息，避免超長內容丟失或品質下降。

對話式人工智慧是指能透過自然語言與人類進行互動的AI系統，例如聊天機器人或語音助理，旨在提供更自然、直觀的互動體驗。

深度強化學習結合深度學習與強化學習，透過深度神經網路學習複雜策略，以在特定環境中最大化累積獎勵。

稠密檢索模型使用神經網路將查詢和文檔嵌入到一個低維向量空間中，通過計算向量相似度來檢索相關文檔，克服了傳統方法的詞彙不匹配問題。

藥物發現是指使用 AI 和機器學習從海量化學分子中識別和優化具有治療潛力的藥物候選物。AI 可以加速分子篩選、性質預測和優化過程，將藥物開發週期從十年縮短為數年。

邊緣裝置指位於網路邊緣、靠近資料生成源頭的硬體設備，能在本地端直接執行資料處理與 AI 模型推論任務。

邊緣推理是在邊緣設備（如手機、物聯網設備、智能硬體）本地執行機器學習模型推理，而不是發送請求到遠端伺服器。它具有低延遲、隱私保護、離線可用等優勢。

具身人工智慧是指讓AI系統擁有物理軀體，透過與環境互動來學習和解決問題，強調感知、行動和環境之間的循環。

實體鏈接是將文本中的實體提及項，連結到知識庫中對應實體的過程，以消除歧義並豐富文本的語義資訊。

Faster R-CNN是一種物件偵測演算法，它使用區域建議網路(RPN)來生成候選區域，並使用卷積神經網路(CNN)對這些區域進行分類和邊界框回歸。

聯邦學習是一種多方協作的機器學習方法，各方在本地訓練模型，僅共享模型更新，保護原始資料

機器人模仿學習是一種讓機器人透過觀察人類或其他專家示範來學習技能的方法，旨在使機器人能執行複雜任務。

推論最佳化旨在提升已訓練模型的推論速度、降低資源消耗，使其更有效率地部署於實際應用中。

潛在擴散模型(LDM)是一種生成式AI模型，透過在潛在空間中進行擴散和逆擴散過程，生成高解析度、高品質的圖像或其他資料。

光達資料處理是指對雷射雷達感測器採集的三維點雲資料進行清理、分析與解釋的過程，旨在從中提取有意義的空間資訊，廣泛應用於自動駕駛、測繪與環境監測等領域。

惡意軟體偵測是利用AI技術識別並阻止惡意軟體感染系統的過程，旨在保護電腦、網路和資料免受損害。

醫療影像分析利用AI技術，自動或半自動地分析醫學影像，輔助醫生進行疾病診斷、病情監測和治療規劃，提高診斷效率和準確性。

一種統一的圖神經網路框架，將圖學習過程表述為節點間的消息生成、傳遞和聚合。

這是一個測試用的短定義，長度超過二十個字元以符合 lint 規則的要求，這樣才能成功推進。

神經輻射場景（NeRF）是一種使用神經網路表示3D場景的新穎方法，它通過學習場景的體積密度和顏色來實現逼真的渲染。

神經符號人工智慧結合了神經網路的學習能力和符號AI的推理能力，旨在克服各自的局限性，實現更強大、更可靠的AI系統。

神經形態運算是一種模擬生物大腦結構的硬體架構，旨在以極低的功耗執行複雜的機器學習與人工智慧運算任務。

從預先收集的固定資料集學習策略，不與環境互動，適合昂貴或危險環境。

分佈外指測試資料的特徵分佈與訓練集不一致的現象，對 AI 模型的泛化能力構成重大挑戰。

結合語義分割和實例分割，同時處理可數物體（分個體）和不可數物體（只分類），提供完整的場景理解。

策略梯度是一種直接優化策略的強化學習方法，它通過計算策略梯度來更新策略參數，以最大化預期累積獎勵。

利用機器學習分析設備感測器數據，預測設備故障發生時間，在故障前安排維護以降低停機損失。

蛋白質交互作用網路是描述細胞內蛋白質之間物理與功能連結的圖結構，是理解生命活動與疾病機制的關鍵。

等待處理的任務或請求數量，是衡量系統負載與響應能力的重要指標。

ReAct框架是一種結合推理（Reasoning）和行動（Acting）的AI Agent框架，允許模型在解決問題的過程中進行思考、規劃和執行。

紅隊演練是一種模擬攻擊的測試方法，通過模擬真實攻擊者的行為，評估AI系統的安全性，找出潛在的漏洞和弱點。

關係抽取旨在自動識別文本中實體之間的語義關係，例如「出生於」或「工作於」，是知識圖譜構建的關鍵技術。

利用計算方法預測RNA分子單鏈內鹼基配對形成的二級結構，對於理解RNA功能至關重要。

機器人學習是指讓機器人透過感測資料與互動經驗，自主學習新技能與適應環境的技術。

使機器人能像人類一樣感知並理解周遭環境的技術，透過影像處理與分析，執行導航、辨識、操作等任務。

Semantic Kernel是一個輕量級的開源SDK，使您可以將大型語言模型（LLMs）與傳統程式語言（如C#、Python）整合，建立AI應用。

連體神經網路是一種包含兩個或多個共享相同權重的相同神經網路的架構，用於比較輸入之間的相似性或關係。

語音合成技術是一種將文字轉換成人類語音的技術，也稱為文字轉語音（TTS）。它廣泛應用於語音助理、導航系統和輔助科技等領域。

拼寫校正是一種自動偵測並修正文本中拼寫錯誤的技術，旨在提高資料品質、增強搜尋精準度與改善使用者體驗。

使用擴張卷積取代遞迴層捕捉時序依賴的網路架構，支援高度並行化。

遷移學習是將已在大數據集習得的知識，轉移應用至小數據集的新任務，藉此加速模型訓練

三元組抽取是從文本中提取（主語，謂語，賓語）三元組的過程，是構建知識圖譜的基礎，也是關係抽取的一種形式。

Whisper 是 OpenAI 開發的語音辨識系統，能將語音轉換為文字，支援多種語言，並具備良好的抗噪能力和翻譯功能。