AI 術語詞典

自主系統對抗韌性旨在確保AI驅動的自主系統，如自駕車或機器人，在面對惡意干擾或對抗性攻擊時，仍能維持其預期功能與安全性，避免錯誤決策或系統失效。

人工智慧風險評估是一種識別、分析和評估人工智慧系統可能造成的潛在風險的過程，旨在了解風險的性質、可能性和影響，並制定相應的應對措施。

演算法交易是指利用電腦程式自動執行交易指令，根據預先設定的規則和模型，在金融市場上進行買賣操作。

模擬真實情境以測試和評估AI系統的安全性、合規性與應變能力，識別潛在弱點。

自動擴展根據系統負載自動調整計算資源，動態增加或減少伺服器數量，確保應用程式效能，同時優化成本。

邊界框偵測是一種電腦視覺技術，用於在影像或影片中定位和識別物體，並使用矩形框標示出物體的位置。

撤銷已發行但因故不再信任的數位憑證，防止其被濫用，確保AI系統安全與信任鏈完整性。

比較不同時間點的影像，識別地表或物件狀態的變化，廣泛應用於監測。

公民開發者是指，能運用低程式碼（LCNC）平台，開發應用程式的非資訊背景專業人士

根據物品的內容特徵與用戶的歷史偏好相似度，推薦相似物品。無需依賴其他用戶信息，適合新物品和冷啟動場景。

將冗長的上下文內容壓縮為簡潔的摘要或關鍵信息，減少語言模型的輸入長度和計算成本。

深度偽造是利用深度學習技術合成的逼真音訊、圖像或影片，通常用於製造假新聞、詐騙或惡意中傷。

從2D影像推斷場景的3D深度資訊，用於3D重建、機器人導航、AR應用和自動駕駛。

在多輪對話中自動追蹤和維護對話狀態（如用戶意圖、槽值），支持對話管理和任務完成。

透過收集設備或用戶的多種可識別資訊，建立獨特且穩定的識別碼。

數位分身是真實世界實體或系統的虛擬化身，通過收集數據進行模擬、監控和預測，以優化性能、預防故障和做出更明智的決策。

透過部署在廣大空間中的多個智慧感測器節點協同合作，收集並分析環境與系統狀態的分散式資料處理技術。

邊緣運算AI是在終端裝置直接執行人工智慧模型的技術，具備低延遲、省頻寬與強化隱私保護等核心優勢。

人臉辨識是一種電腦視覺技術，用於自動識別或驗證圖像或影片中的人臉，並與已知人臉資料庫進行比對。

特徵金字塔網路(FPN)是一種用於目標檢測的深度學習架構，旨在從不同尺度的特徵圖中提取豐富的語義信息，以提升小目標的檢測性能。

衡量時間序列預測結果的可靠性與波動範圍，反映未來事件的不可預測程度。

基礎模型是使用大量未標記數據訓練的大型模型，可適應多種下游任務，展現出強大的泛化能力和遷移學習能力。

AI 詐欺偵測（Fraud Detection）透過機器學習即時分析交易行為，識別異常模式，廣泛應用於銀行信用卡詐欺防範、網路詐騙偵測與保險理賠審核。

驗證AI模型或系統在特定輸入下行為是否符合預期功能的過程。

歐盟通用資料保護規範是保障歐盟公民個人資料控制權的法規，對違規企業處以高額罰款，影響全球企業。

一種 GNN 模型，基於圖同構測試的 Weisfeiler-Lehman 算法設計，具有較強的圖判別能力。

研究人類與機器人之間互動的跨學科領域，旨在設計更自然、高效且安全的協作方式，提升使用者體驗與系統效能。

影像分割是一種電腦視覺技術，將影像劃分為多個區域或物件，以便分析或理解影像內容，常用於醫學影像分析、自動駕駛等。

推論是指利用已訓練好的機器學習模型，對新的、未曾見過的資料進行預測或判斷的過程。是模型部署後的核心環節。

一種技術，將知識圖譜中的實體和關係嵌入到連續向量空間，以便進行關係預測和推理。

Mask R-CNN是一種深度學習模型，用於物件偵測、實例分割和人體姿勢估計。它擴展了Faster R-CNN，增加了預測每個物件像素級別遮罩的分支。

模型壓縮是指減少機器學習模型大小和計算複雜度的技術，以便在資源有限的設備上部署，同時保持模型性能。

模型服務化是指將訓練好的機器學習模型部署到生產環境，使其能夠接收請求並返回預測結果的過程。

醫療 NLP 是指應用自然語言處理技術於醫療文本的技術，如電子病歷、臨床筆記、病理報告等。它能自動提取關鍵醫療信息、識別臨床事件、輔助診斷和生成臨床決策支持。

無程式碼是一種開發平台，讓使用者無需編寫任何程式碼，也能建立應用程式或自動化流程

利用AI技術在衛星影像中識別並定位特定物件，如建築、車輛、船隻等。

光學字元辨識（OCR）是一種技術，能將圖像中的文字轉換為機器可讀的文字格式，例如將掃描文件轉換為可編輯的文字。

裝置端學習是一種直接在智慧型手機等終端設備上進行模型訓練與推論的技術，能降低延遲並提升資料隱私安全性。

ONNX 是一種開放標準，用於表示機器學習模型，允許模型在不同框架之間互操作，簡化模型部署流程。

本體論是明確指定領域概念及其關係的正式表示，用於知識共享和推理，是知識圖譜的基礎。

PaLM (Pathways Language Model) 是 Google 開發的大型語言模型，以其卓越的推理能力和多語言處理能力著稱。

全色銳化是將高解析度全色影像與低解析度多光譜影像融合，生成高空間解析度且色彩豐富的多光譜影像。

在人工智慧中，規劃是指為達成特定目標，自動生成一系列行動步驟的過程。它涉及預測行動的結果，並選擇最佳的行動序列。

規則提取是從機器學習模型中提取人類可理解的規則的過程，旨在提高模型的可解釋性和可信度。

AI驅動科學發現指利用人工智慧技術加速科學研究流程，涵蓋假設生成、實驗設計、資料分析與結果驗證，大幅提升各學科創新效率與發現速度。

指定特殊的詞彙序列，當模型生成到此序列時立即停止生成，用於控制輸出長度和結構邊界。

風格轉換是一種使用人工智慧技術，將一張圖片的風格應用到另一張圖片的內容上的方法，創造出具有新風格的圖像。

向量資料庫是一種專門儲存和檢索向量嵌入的資料庫，能高效處理高維度資料的相似性搜尋，廣泛應用於推薦系統和語義搜尋。

工作流程自動化是指利用技術自動執行重複性、基於規則的任務和流程，以提高效率、減少錯誤並釋放人力資源。

YOLO (You Only Look Once) 是一種即時物件偵測演算法，它將物件偵測視為一個迴歸問題，直接從完整圖像預測邊界框和類別機率。