人工智能速成班：人工智能投资者的基本术语——美国加密货币投资者协会

我对数字资产投资者的首要规则之一是能够解释你的投资，但随着 AI 的发展速度与你所说的人工智能一样快，说起来容易做起来难。

尤其是像深度学习、神经网络和自然语言处理这样的短语就像是基础英语一样被抛来抛去。

对于新投资者来说，人工智能学习曲线可能更加陡峭。 当我第一次进入这个市场时，我大概能理解所阅读内容的 10%。 但是，一旦我可以定义一些与 AI 相关的基本术语，那就是我终于掌握了这项技术可以做的事情的规模。 和 然后 我能够解释我的投资。

为了帮助您做同样的事情，我将带有基本 AI 术语的抽认卡放在一起，以帮助您了解它的工作原理以及它的价值。

还有一个我希望您观看的快速视频，我将在其中向您介绍每个定义并提供它与 AI 的关系的示例。

在这里开始你的 AI 速成班……

步骤一： 首先观看 15 分钟的速成课程，我将介绍每个 AI 投资者都应该知道的 16 个基本定义。

第二步： 使用下面的抽认卡来研究这些定义。 您不必完全记住它们，但您应该能够向其他人解释这些术语。

以下是供您参考的定义：

1. 机器学习： 人工智能的一个子集，涉及开发算法和统计模型，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需明确编程。
2. 深度学习： 机器学习的一个子集，它使用多层人工神经网络使计算机能够从大量非结构化数据中学习。
3. 自然语言处理（NLP）： AI 的一个子集，涉及教机器理解、解释和响应人类语言。
4. 机器人技术： 人工智能的一个领域，涉及机器人的设计和开发，机器人是可以自主执行任务或在人工指导下执行任务的机器。
5. 计算机视觉： 人工智能的一个子集，涉及教计算机解释和分析图像和视频。
6. 神经网络： 一种受人脑结构和功能启发的机器学习模型。
7. 强化学习： 一种机器学习，涉及训练代理在环境中采取行动以最大化奖励信号。
8. 自然语言生成 (NLG)： 自然语言处理 (NLP) 的一个子集，涉及教机器生成类人语言。
9. 专家系统： 模仿特定领域人类专家决策能力的人工智能系统。
10. 数据挖掘： 使用统计和计算方法在大型数据集中发现模式和见解的过程。
11. 大数据： 可以分析以揭示模式、趋势和关联的超大数据集，尤其是与人类行为和交互相关的数据集。
12. 人工智能伦理： 研究人工智能系统和应用的伦理、社会和政治影响。
13. 可解释的AI： 可以为其决策或预测提供解释或理由的人工智能系统和模型。
14. 生成对抗网络 (GAN)： 一种涉及两个神经网络的深度学习模型，一个生成假数据，另一个区分真假数据。
15. 卷积神经网络 (CNN)：一种常用于图像识别和计算机视觉任务的神经网络。
16. 幻觉（在 AI 中）： 大型语言模型生成的文本看似连贯且有意义，但实际上并非基于现实或基于事实信息的现象。

了解这些术语，您将有望成为 AI 投资专家。

在这里解锁您的前四个 AI 选项。

保持液体，

首席加密策略师， 美国加密投资者协会

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• Sumber: https://aicinvestors.com/article/ai-crash-course-basic-terminology-for-artificial-intelligence-investors/