人工智能 (AI) 涵盖了广泛的领域，但七个关键领域通常被认为是AI研究和应用的基础。这些是: 1。机器学习: 该领域专注于允许机器在没有明确编程的情况下从数据中学习的算法。有监督、无监督和强化学习等技术都属于这一类。2.自然语言处理 (NLP): NLP使机器能够理解，解释和生成人类语言，例如在情感分析，机器翻译和聊天机器人开发等任务中。3.机器人技术: 机器人技术涉及创建和控制机器人来执行通常需要人工干预的任务。人工智能在实现机器人的自主决策方面发挥了作用，从工业自动化到自动驾驶汽车。4.计算机视觉: 该领域涉及使机器能够解释和理解来自世界的视觉数据，包括对象检测，图像分割和面部识别等任务。5.专家系统: 这些系统旨在复制人类专家的决策能力。他们使用知识库和推理引擎来解决特定的问题，通常在医疗诊断等领域。6.认知计算: 该领域旨在模拟机器中的人类思维过程，专注于模仿人类的推理，学习和决策。7.人工通用智能 (AGI): AGI是人工智能研究的首要目标，旨在创建能够执行人类可以执行的任何智力任务的机器，并具有跨域的一般认知能力。
2025年计算机视觉领域的 emerging trends（新兴趋势）是什么？
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神经网络如何优化特征提取？
神经网络通过其分层架构优化特征提取，在这一架构中，每一层学习识别输入数据中越来越复杂的模式。在第一层，网络可能会关注图像中的基本特征，如边缘或颜色。随着数据通过后续层，网络可以识别更复杂的结构，例如形状或纹理，最终识别出面孔或物体等高级概念
代理模型在可解释人工智能中的角色是什么？
注意机制在增强机器学习模型的可解释性方面发挥着重要作用，特别是在自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉等领域。在其核心，注意力机制允许模型在做出决策时专注于输入数据的特定部分，有助于突出输入的哪些部分对输出的贡献最大。这侧重于解释模型的决策
数据增强可以用于表格数据吗？
“是的，数据增强可以用于表格式数据，尽管它可能需要与图像或文本数据不同的技术。在表格式数据集中，每一行通常代表一个个体观察，包含各种数值或类别特征。由于传统的增强方法如翻转或裁剪并不适用，开发者需要采用能够生成新行并保留数据基本分布的策略。