人工智能技術英文解釋翻譯、人工智能技術的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 artificial intelligence technology

分詞翻譯：

人工的英語翻譯：

manpower; manual work
【計】 aritificial
【經】 labour

智能的英語翻譯：

brainpower
【醫】 noopsyche

技術的英語翻譯：

art; science; skill; technique; technology
【計】 switching technique; techno
【醫】 technic; technique
【經】 technique; technology

專業解析

人工智能技術（Artificial Intelligence Technology）是以計算機科學為基礎，通過模拟人類智能行為實現自主學習、推理決策與問題解決的系統性技術集合。其核心包含機器學習、自然語言處理、計算機視覺等模塊，通過算法模型處理結構化與非結構化數據。

在技術實現層面，機器學習采用監督學習（公式：$y = f(x;theta) + epsilon$）與非監督學習算法構建預測模型；深度學習依托神經網絡（如$displaystyle frac{partial L}{partial w} = frac{1}{m} sum_{i=1}^{m} x^{(i)}(h_theta(x^{(i)}) - y^{(i)})$）進行特征提取。自然語言處理技術則基于Transformer架構實現語義理解，典型應用包括BERT預訓練模型。

該技術已滲透至醫療影像分析、智能制造、金融風控等垂直領域。世界衛生組織2024年報告顯示，AI輔助診斷系統在肺部CT影像識别準确率達96.2%，高于人類醫師平均水平。中國工信部《智能制造成熟度評估規範》明确将工業機器視覺列為智能制造核心技術指标。

網絡擴展解釋

人工智能技術是指通過計算機系統模拟、延伸和擴展人類智能的理論、方法及應用體系，其核心目标是使機器具備學習、推理、判斷和自主決策的能力。以下是詳細解析：

一、技術定義與目标

人工智能（AI）技術旨在讓計算機執行需要人類智能的複雜任務，例如語言理解、圖像識别、決策制定等。其本質是通過算法和數據驅動，使機器在無需顯式編程的情況下適應環境并解決問題。

二、核心技術組成

機器學習
通過數據訓練模型，使計算機自主優化性能，包括監督學習、無監督學習和強化學習。
深度學習作為其子領域，利用神經網絡模拟人腦結構，處理圖像、語音等高維數據。
自然語言處理（NLP）
使計算機理解、生成人類語言，應用于語音助手（如Siri）、機器翻譯等場景。
計算機視覺
通過圖像識别和視頻分析技術，讓機器具備“視覺”能力，用于人臉識别、自動駕駛等領域。
專家系統與符號推理
基于規則和邏輯符號模拟人類決策，早期應用于醫療診斷、知識庫構建。

三、技術發展路徑

符號主義：通過符號邏輯模拟人類推理，依賴預定義規則。
聯結主義：以神經網絡為核心，強調數據驅動的學習能力。
行為主義：關注機器與環境的交互，通過反饋機制優化行為。

四、應用與影響

AI技術已滲透到醫療、金融、交通等領域，例如優化業務流程、提升診斷準确性。但需注意，當前AI仍局限于特定任務，尚未突破人類意識或創造新能力。

如需更完整的技術分類或案例，可參考來源網頁（如、3、10）獲取詳細内容。