ChatGPT是OpenAI公司开发的人工智能聊天机器人，它具有回答任何问题的神奇能力，这可能是你第一次接触人工智能。从写诗，论文到求职简历，ChatGPT被比作更优秀更懂你的数字人助理

但人工智能聊天机器人只是人工智能领域的一部分。当然，让XSquare机器人帮你完成家务，或者让Midjourney创造高质量的内容素材同样是令人期待的体验

根据麦肯锡全球研究所(Mckinsey global Institute)的数据，这种潜力每年可能为全球经济带来13万亿美元的价值，这就是为什么大家期待听到越来越多关于人工智能的说法。无论你是想与常人不同，还是在职业发展中抓住下一个红利，这里有一些重要的人工智能术语你都应该知道

1.机器学习（Machine Learning）

人工智能中最重要的一个概念，是Arthur Samuel在1956年前提出的，机器学习的先驱之一(以编写的跳棋程序闻名)。机器学习通常是一个运行的软件，使用算法来解析数据，并主动学习，最后作出预测或决策。例如在商业系统中，都有机器学习系统，知晓你最有可能点击的广告是什么？

大家在boss上面经常可以看到，机器学习工程师(or算法工程师)已经变成是top高薪的职位，入门级需要我们做到的主要是参与模型的训练、模型服务、模型管理，资源调度等机器学习相关的问题，如果是专家级别则需要对业务流程有进一步的理解

2.数据科学（Data science）

数据科学通过数据分析与挖掘，从数据中获取知识与见解，帮助你做出准确的商业决策。数据科学最终的产出一般是一个结论，或者是一份分析报告。

数据科学家(or数据挖掘、数据分析师)同样也是top高薪的职位，入门级需要我们做到的主要是掌握概率论与数理统计基础与SQL Python工具，如果是专家级别则需要对业务流程有进一步的理解，因为最终是回到业务赋能上面

3.深度学习（Deep learning）

在上文机器学习中讲到，自动输入A（用户的基本属性）然后输出（B偏好的广告类型)，那么中间的处理过程就是人工神经网络。唉？不对，我们不是介绍的深度学习吗？Well~深度学习几乎可以和神经网络互换，它们的意思基本是相同的

4.神经网络（Neural Network）

神经网络是一种模拟人类大脑工作方式的计算模型，它是深度学习和机器学习领域的基础。神经网络由大量的节点（或成为“神经元”）组成，这些节点在网络中相互连接，可以处理复杂的数据输入，执行各种任务，如分类、回归、模式识别等。

接下来，是你在面试或者与专业同学沟通中，一定会提到的神经网络相关术语

8.监督学习（Supervised Learning ）

是机器学习和人工智能中最长用的一种算法学习训练方式。它的定义是使用标记数据集来训练算法，以便训练后的算法可以对数据进行分类或准确预测结果

9.无监督学习（Unsupervised Learning）

用算法来分析并聚类未标记的数据集，以便发现数据中隐藏的模式和规律，而不需要人工干预。无监督学习模型主要应用于聚类、关联和降维

10.半监督学习（Semi-supervised Learning）

在拥有相对较少的标记数据和大量未标记数据的情况下，半监督学习结合了监督学习和无监督学习的优势，通过少量标记数据的标签和大量无标记数据的特征去预测无标记数据的标签，以此来降低人工标记数据的成本