人工智能领域涉及众多专业术语，以下是一些核心概念和术语的简要说明：
1. 机器学习 (Machine Learning)
: 一种让计算机系统通过数据自动“学习”和改进其执行任务的能力，而无需显式编程的AI分支。常见的学习类型包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
2. 深度学习 (Deep Learning)
: 机器学习的一个子领域，通过模拟人脑的神经网络结构——多层的神经网络模型，来学习数据的复杂表示。尤其在图像识别、语音识别等领域表现出色。
3. 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)
: 使计算机能够理解、解析和生成人类语言的技术。包括情感分析、机器翻译、文本摘要、问答系统等应用。
4. 计算机视觉 (Computer Vision)
: 让机器“看”并理解图像或视频内容的技术。包括物体识别、场景理解、人脸识别等应用。
5. 专家系统 (Expert System)
: 一种模仿特定领域专家决策能力的AI程序，通过知识库和推理引擎来解决复杂问题。
6. 模式识别 (Pattern Recognition)
: 自动识别并分类数据中的模式或规律，广泛应用于图像、声音、文本等多种数据类型。
7. 语义网 (Semantic Web)
: 一种旨在使互联网数据更易于被计算机理解并处理的方式，通过使用元数据和本体论来描述数据的含义。
8. 知识图谱 (Knowledge Graph)
: 结构化的知识库，用于存储实体及其之间的关系，帮助AI系统更好地理解世界和进行推理。
9. 强化学习 (Reinforcement Learning)
: 一种学习方法，其中软件代理通过与环境交互并根据反馈（奖励或惩罚）来学习如何采取行动以最大化某种累积奖励。
10. 人工神经网络 (Artificial Neural Networks, ANN)
: 模拟人脑神经元网络结构的计算模型，是深度学习的基础，用于识别模式、分类和预测等任务。
11. 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs)
: 一对神经网络，一个负责生成新数据实例，另一个负责判断生成数据的真实性，常用于图像、音频、文本生成等领域。
12. 模糊逻辑 (Fuzzy Logic)
: 一种处理不确定性和模糊性的数学方法，适用于那些不能简单地用“真”或“假”来描述的问题。
13. 不精确与不确定性的管理 (Management of Imprecision and Uncertainty)
: 在处理现实世界问题时，AI需要处理信息的不精确性和不确定性，这涉及到概率论、模糊集理论等方法。
这些术语仅触及了人工智能领域的冰山一角，但它们构成了该领域许多重要技术和应用的基础。