AI 與 MarTech 趨勢觀點

AI 人工智慧（Artificial Intelligence, AI）已經成為當今世代一個無所不在的名詞。AI 是一種模仿人類智能的電腦系統，它能夠學習、推理、感知並理解語言等任務。然而，AI 的世界並不只有 AI 這一個名詞，還有許多的專有名詞和概念。透過本文你將更了解 AI 相關的專有名詞。

1. 機器學習 Machine Learning（ML）

機器學習是一種讓系統能從經驗中學習和改進，無需明確的程式設計，它專注於演算法的開發，是 AI 的一個重要子領域。機器學習使電腦能夠識別模式、做出預測，透過接觸更多的資料加以訓練，提高效能。ML 的方法不僅包含傳統的統計回歸，還包括許多能夠處理多維度和複雜模型的技術，如決策樹、支持向量機和神經網絡等。

2. 神經網路 Neural Network（NN）

神經網路是人工智慧中的一種方法，指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料。這是一種機器學習程序，使用類似於人腦分層結構中的互連節點以及神經元。神經網絡通過模仿大腦中神經元之間的連接和互動，使用權重和偏置來調整輸入數據，並通過激活函數來決定輸出。它通過反向傳播（backpropagation）和損失函數來調整這些權重，使得模型能夠從錯誤中學習並持續改善，從而建立一種適應型系統。

3. 深度學習 Deep Learning（DL）

一般來說，當隱藏層達三層以上的神經網絡（NN）就被稱為深度學習。深度學習是一種機器學習方法，它利用多層神經網絡對資料進行表徵學習，特別適合用來處理大量數據，訓練圖像識別、語音識別等高維度複雜資料的模型。在這些高維度和複雜任務上，深度學習通常比傳統機器學習方法具有更高的準確率。然而，深度學習模型需要大量的訓練數據和計算資源，並不總是在所有情況下都優於傳統機器學習方法。在某些低維度或小數據集的應用中，傳統機器學習方法可能更為合適。

4. 自然語言處理 Natural Language Processing（NLP）

自然語言處理是 AI 的一個領域，專注於電腦和人類語言之間的互動。NLP 演算法使電腦能夠理解、解釋和產生人類語言，最典型的應用案例就是聊天機器人、語言翻譯和情緒分析。此外， NLP 還廣泛應用於文本分類、語音識別、文本摘要、信息檢索和問答系統等領域，幫助電腦更好地處理和理解自然語言文本。

5. Azure OpenAI（AOAI）

“AOAI” 是 “Azure OpenAI” 的縮寫，它是微軟在其 Azure 雲端平台上託管的 OpenAI 的技術，將其技術融合在自身產品中，強化了微軟於生成式 AI 上的優勢。Azure 平台利用了最先進的深度學習技術，為開發者提供了一個強大的工具來創建和部署生成式 AI 的應用。

隨著科技的快速發展，AI 人工智慧的進步快速且日新月異，影響力也持續擴大。因此，即時獲取和理解 AI 相關的消息，並積極學習相關的知識和技能，不僅可以讓我們跟上時代的步伐，也可以幫助我們在各自的領域中取得更好的成績，保持競爭力。