一个多智能体系统（multi-agent system，缩写M.A.S.），是由一个在一个环境中交互的多个智能体组成的计算系统。多智能体系统也能被用在解决分离的智能体以及单层系统难以解决的问题。智能可以由一些方法，函数，过程，搜索算法或加强学习来实现。尽管存在相当大的重迭，然而一个多智能。
监督学习（英语：Supervised learning），又叫有监督学习，监督式学习，是机器学习的一种方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（函数 / learning model），並依此模式推测新的实例。训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值（称为回归。
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jian du xue xi （ ying yu ： S u p e r v i s e d l e a r n i n g ） ， you jiao you jian du xue xi ， jian du shi xue xi ， shi ji qi xue xi de yi zhong fang fa ， ke yi you xun lian zi liao zhong xue dao huo jian li yi ge mo shi （ han shu / l e a r n i n g m o d e l ） ， 並 yi ci mo shi tui ce xin de shi li 。 xun lian zi liao shi you shu ru wu jian （ tong chang shi xiang liang ） he yu qi shu chu suo zu cheng 。 han shu de shu chu ke yi shi yi ge lian xu de zhi （ cheng wei hui gui 。
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智能代理（英语：intelligent agent），或译为智能主体。在人工智能领域，智能代理指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的自主实体。它通常是指（但不一定是）一个软件程序。“智能代理”是目前人工智能研究的一个核心概念，统御和联系着各个子领域的研究。 简单代理 基於模型的反射代理 基於目標的代理。
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深度学习（英语：deep learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网路为架构，对资料进行表征学习的算法。 深度学习中的形容词“深度”是指在网络中使用多层。 早期的工作表明，线性感知器不能成为通用分类器，但具有非多项式激活函数和一个无限宽度隐藏层的网络可以成为通用分类器。 深度学习是机器学习。
学习，进化计算和遗传算法。 智能控制可以分为以下几个次领域： 类神经网路控制 机器学习控制 贝叶斯概率控制 模糊控制 类神经模糊控制（英语：Neuro-fuzzy） 专家系统 遗传算法 智能代理（认知/意识控制） 也持续有研究者开发新的智能控制，也有支持这些技术的计算方式。。
Q-学习（英语：Q-learning）是强化学习的一种方法。Q-学习就是要记录下学习过的策略，因而告诉智能体什么情况下采取什么行动会有最大的奖励值。Q-学习不需要对环境进行建模，即使是对带有随机因素的转移函数或者奖励函数也不需要进行特别的改动就可以进行。 对于任何有限的马可夫决策过程（FMDP），Q。
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智能程序 (Knowbots)，最早由麻省理工学院的Marvin Minsky提出，指能自动运行完成工作的程序，如搜索引擎的蠕虫程序、自动在因特网上搜索信息的数据库智能代理程序。利用智能程序将加强数据库系统的功能。 一个进入网络的智能程序，可以自动访问不同数据库／网站／节点等来完成它的主人所需要的信息。然后把结果发回给它的主人。。
强化学习（英语：Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与监督学习不同的是，强化学习不需要带标签的输入输出对，同时也无需对非最优解的精确地纠正。。
反馈训练“奖励模型”的机器学习技术，并使用该模型作为强化学习中的奖励函数，再通过近端策略优化等算法以优化智能体（agent）策略。奖励模型在进行策略优化之前预先训练，以预测给定的输出是好（高奖励）还是坏（低奖励）。RLHF可以提高强化学习智能体的鲁棒性（robustness）和探索性（explor。
智能运维（AIOps，Artificial Intelligence for IT Operations）是高德纳咨询公司於2016年提出的一个概念，是指通过机器学习，自动地从海量运维数据（包括日志、业务数据、系统数据等）中进行实时或离线分析，加强IT运营分析能力。AIOps主要涉及两个方面：机器学习和大数据。。
智能整句输入，转换准确率高，采用基于马尔可夫信源（英语：Markov information source）模型算法。 具备专业级词库大容量通用词库和学科词库。 全拼、双拼、简拼混合输入，自动准确分割拼音。 中英文、数字、标点混合录入。 自动纠错、智能学习。。
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学习是获得新的理解、知识、行为、技能、价值观、態度和偏好的过程。 人类与其他动物和一些机器都具备学习能力；也有证据表明某些植物具有某种学习能力。 有些学习是直接的，由单一事件（例如被热炉烧）引起，但许多技能和知识是从重复经验中积累起来的。学习引起的变化往往持续一生，很难区分似乎“丟失”的学习材料和无法恢復的材料。。
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智能狂拼Ⅲ》在开发过程中半途而废，中止开发的《智能狂拼Ⅲ》被命名为《智能狂拼Ⅲ共享版》并提供免费地下载。 《智能狂拼Ⅲ》终止开发后，部分中文之星的成员从该公司出走成立天索公司，并在经过中文之星同意后重新进行智能狂拼开发。新软件最初被命名为《智能狂拼Ⅲ。
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研究领域和它们的衍生，包括计算机科学、人工智能、心理测验、教育学、心理学和脑科学。 自适应学习出现的一部分原因在于，人们认识到使用传统的非自适应方法无法大规模地实现定制学习。自适应学习致力于在教育过程中将学习者从被动的信息接收者转换为学习的合作者。自适应学习系统主要应用于教育，而另一种流行的应用是商。
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在机器学习中，特征学习（feature learning）或表征学习（representation learning）是学习一个特征的技术的集合：将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦，允许计算机学习使用特征的同时，也学习如何提取特征：学习如何学习。 机器学习。
英硅智能（英语：Insilico Medicine），是一家美国生物科技公司，总部座落於香港科学园和纽约 The Cure 大楼。英硅智能结合基因体学 、大数据分析以及深度学习来进行电脑药物开发。 执行长亚歷克斯-扎沃洛科夫(Alex Zhavoronkov)於2014年创立英硅智能。
学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。 人工智能可以定义为模仿人类与人类思维相关的认知功能的机器或计算机，如学习和解决问题。人工智能是计算机科学的一个分支，它感知其环境並採取行动，最大限度地提高其成功机会。此外，人工智能能够从过去的经验中学习。
空间智能可以划分为形象的空间智能和抽象的空间智能两种能力。形象的空间智能为画家的特长。抽象的空间智能为几何学家特长。建筑学家形象和抽象的空间智能都擅长。 从事与数字有关工作的人特別需要这种有效运用数字和推理的智能。他们学习。
边缘（极为轻度）：智商约在70－85之间。通常不会被认定为智能障碍者，但是也因此无法接受支援，所以他们在日常生活和在学校学习时相当辛苦。 轻度：智商约在50－70之间。理论上约8成的智能障碍者被归於此类。通常本人不会认为自己是智能障碍者，能在周围环境都不会特別注意到其障碍下的情形过著社会生活，。
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径之一，即以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域科际整合，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。。
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