人工智能術語&人工智能公司應該怎么做

一、人工智能術語

1.機器學習：

讓電腦能夠不用開發軟件，而自主獲取某種能力的研究領域。

2.數據科學：

從數據中提取知識和見解的科學；

3.深度學習：

度學習是一種機器學習技術，而神經網絡是實現深度學習的主要工具和模型結構，二者相互依存、相互促進。具體表現如下：
(1)神經網絡是深度學習的基礎：深度學習模型通常基于神經網絡架構，由多個神經元組成，通過神經元之間的連接和權重來學習數據中的模式和特征。

(2)深度學習推動神經網絡發展：深度學習的發展為神經網絡帶來了新的算法、架構和訓練方法，如反向傳播算法、卷積神經網絡、循環神經網絡等，使得神經網絡能夠處理更復雜的任務，性能得到顯著提升。

4.AI、機器學習、深度學習、神經網絡和數據科學的關系

(1)可以見下方的韋恩圖，AI 是最大的概念，包括 機器學習，以及其他的工具，另外機器學習又包括深度學習，目前大多數把深度學習理解為神經網絡，概念大差不差可約等于，同時，機器學習又不僅只有深度學習，還有其他工具；
(2)數據科學和AI的概念，這兩個是有交集的概念，目前具體誰包括誰，這個目前沒有定論；

二、如何成為一家AI公司？

AI轉型的五個步驟：

（1）開展試點項目以積累推進變革的動力
（2）組建內部人工智能團隊
（3）提供廣泛的人工智能培訓
（4）制定人工智能戰略
（5）開展內外部溝通