AI 产品经理需要掌握机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的核心概念。本文整理了监督学习、神经网络、Transformer、模型部署等 100 个关键术语，涵盖技术原理、工程实践、行业应用及法律合规等方面。内容旨在帮助从业者建立系统的知识框架，理解算法逻辑与产品落地的结合点，提升沟通效率与决策质量。
人工智能领域的快速发展要求产品经理具备扎实的技术理解能力。掌握核心术语有助于准确评估技术可行性、与算法团队高效沟通以及制定合理的产品路线图。本文整理了机器学习、深度学习、自然语言处理等十大领域的 100 个关键术语，旨在帮助从业者建立系统的知识框架。
模型通过带标签的数据集进行训练，学习输入特征 X 与输出标签 Y 之间的关系。适用于预测和分类任务。
不使用带标签数据，模型自行发现数据中的模式或结构。常见任务包括聚类、降维和异常检测。
代理通过与环境互动学习采取行动，目标是最大化累积奖励。常用于游戏、机器人控制等领域。
结合少量标记数据和大量未标记数据，改善模型性能，解决标注成本高的问题。
将一个领域的知识转移到另一个相关领域，加速学习并提高性能，通常涉及预训练模型。
选择和构造有助于模型预测的输入变量，包括特征选择、构造和缩放，直接影响模型效果。
清洗、转换和标准化数据的过程，包括去噪、填补缺失值等，是建模前的关键步骤。
减少特征数量同时保留重要信息，常用方法包括主成分分析（PCA）、t-SNE 等。
模型对训练数据过于敏感，无法泛化到新数据。可通过正则化、早停等手段缓解。
模型过于简单，无法捕捉数据模式。解决方法包括增加模型复杂度或优化特征工程。
评估模型性能的技术，将数据集分块多次重复训练和验证，确保结果稳健。
预测连续值输出的统计方法，常用线性回归、多元回归等。
将输入数据分配到预定义类别的任务，常用逻辑回归、支持向量机等算法。
将数据点分组，使组内相似度高、组间相似度低，如 K 均值聚类。
树形结构模型，内部节点表示属性测试，分支代表结果，叶子节点代表类别或输出。
由多个决策树组成的集成模型，通过投票或平均提高准确性和鲁棒性。
寻找超平面最大化分类间隔的监督学习模型，适用于高维空间分类。
基于贝叶斯定理的分类算法，假设特征相互独立，计算效率高。
用于二分类的概率统计方法，使用 Sigmoid 函数将线性组合转换为概率值。
优化算法，沿负梯度方向更新参数以最小化损失函数。
模仿生物大脑结构的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层组成。
主要应用于图像处理，通过卷积层识别局部特征，池化层减少空间维度。
适用于序列数据，如时间序列或自然语言，通过循环连接保持状态信息。
RNN 变体，引入门控机制解决长期依赖问题，允许网络记住重要信息。
LSTM 简化版本，减少门控数量，保持对长期依赖的有效处理能力。
无监督学习技术，由编码器和解码器组成，学习高效编码并重构输入。
由生成器和判别器对抗训练，生成器学会生成逼真样本，判别器区分真伪。
使用自注意力机制处理序列数据，消除 RNN 顺序依赖性，支持并行处理。
具有至少三层的全连接神经网络，用于分类或回归任务。
为神经网络增加非线性，常见包括 ReLU、sigmoid 等。
将词汇映射到向量空间，使词汇间的相似性在数学上表达。
将单词减少到词根形式，减少词汇数量，便于统一处理。
从文本中识别实体，如人名、地名、机构名等。
分析文本情绪倾向，用于社交媒体监控和市场研究。
从文档集中识别主题，用于文档分类和信息检索。
理解句子意义，包括词语意义和句子意义层次。
分析句子语法结构，确定成分间关系。
将文本从一种语言翻译成另一种语言的任务。
根据问题提供基于文本答案的系统。
自动生成文本总结，包括提取式和生成式两种方法。
将图像分成多个部分或区域，每个区域具有相似属性。
在图像中识别并定位多个目标的任务。
根据图像内容对其进行分类的任务。
创建新图像的任务，常用 GANs 等方法。
从图像中识别个体身份，包括人脸检测和身份验证。
因训练数据问题导致的模型不公平行为。
模型决策过程的可解释性和清晰度，对建立信任至关重要。
收集和使用个人数据时确保用户隐私的技术和方法。
防止数据泄露或未经授权访问的技术和实践。
确保算法不对任何群体产生不利影响的原则。
使用数据集使模型适应特定任务的过程。
测量模型性能的标准和方法，包括精度、召回率等指标。
改进模型以提高效率或效果的技术，如剪枝、量化。
减少模型大小以适应有限资源环境的技术。
结合多个模型预测结果以提高性能的技术。
软件开发的自动化流程，确保代码变更快速可靠部署。
使用容器打包和运行应用，便于环境一致性和可移植性。
将应用分解为小服务，独立开发和部署。
构建应用程序接口，确保易用且功能强大。
在数据源附近处理数据，降低延迟和带宽消耗。
使用 AI 辅助医生进行疾病诊断。
利用 AI 实现车辆自主驾驶，涉及感知、规划、控制。
向用户提供个性化建议，广泛应用于电商、社交。
金融领域应用 AI 提高效率，包括风险管理、交易执行。
使用聊天机器人提供 24 小时客户服务。
连接物理设备并通过互联网交换数据。
在现实世界中叠加数字信息，用于游戏、教育。
创建完全沉浸式数字环境，用于娱乐、培训。
在游戏中模拟玩家或非玩家角色行为。
将口语转换为文本，用于语音助手、会议。
Google 开发的开源机器学习框架，支持多种任务。
Facebook AI 实验室开发的开源库，广泛用于研究和生产。
Python 机器学习库，提供监督和无监督学习算法。
构建和训练深度学习模型的高级 API，支持 TensorFlow 后端。
Python 数据分析库，提供数据结构和操作工具。
Python 科学计算包，提供数组操作和向量运算。
Python 绘图库，支持多种图表类型，便于可视化。
编写和运行代码的 Web 应用，支持多语言。
创建、部署和管理应用的容器平台。
分布式版本控制系统，跟踪历史记录和协同开发。
度量不确定性或信息含量的单位，用于信息论和统计学。
描述条件概率关系，是贝叶斯统计基础。
特征选择的度量标准，表示特征对分类的贡献。
强化学习框架，定义决策问题的数学模型。
研究战略情况下的决策制定，适用于经济、政治。
评估数据结果是否由随机变化引起。
确定因果关系的逻辑和方法，用于社科和医学。
表征和管理不确定性的方法，涉及概率分布。
研究人类思维和知觉的跨学科领域。
研究高度动态且相互关联的系统，如生态、社会网络。
欧盟关于个人数据保护的规定，要求严格隐私保护。
保护创作者对其作品的权利。
保护发明者对其发明的权利，授予独家使用权。
包括专利、商标、版权等，保护创新工作。
数据存储和使用的国家法律，强调地域管辖权。
产品或服务提供的独特好处，吸引目标客户。
将市场分为具有共同需求的小群体，便于营销。
评估竞争对手优劣势，制定市场策略。
组织如何创造、传递和捕获价值的描述。
投资回报率，评估项目经济可行性。
以上术语构成了 AI 产品经理的知识基石。在实际工作中，不仅需理解定义，更应关注技术边界与业务场景的结合。建议定期跟进最新论文与行业动态，保持技术敏感度，从而在产品规划中做出更科学的决策。
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