隨著人工智慧（AI）成為全球最熱門的技術領域之一，外商科技公司如 Google、Amazon、Meta 和 Microsoft 不斷搶才，特別看重具備 AI 專業背景的人才。若你計劃進入這些領先企業，除了技術實力外，熟悉 AI 英文專業術語也是必備技能，因為這是你在國際環境中溝通和展示專業能力的基礎。
本篇文章將整理出 100 個加入 AI 產業必懂的英文字彙，幫助你在職場中快速融入外商科技企業的文化與語言，為未來職涯鋪平道路。
1. Artificial Intelligence (AI)
意指讓機器模仿人類智能的技術總稱。
2. Machine Learning (ML)
AI 的子領域，讓機器透過數據學習，而非明確程式指令。
3. Deep Learning (DL)
ML 的進階領域，使用神經網絡進行多層數據處理。
4. Neural Network
模仿人類大腦結構的數學模型，是深度學習的核心技術。
5. Natural Language Processing (NLP)
處理人類語言的技術，應用於語音識別、翻譯等領域。
6. Reinforcement Learning
一種 ML 技術，機器透過試錯學習最佳行為。
7. Supervised Learning
有標籤數據指導機器學習的 ML 方法。
8. Unsupervised Learning
讓機器自己尋找數據規律，無需標籤數據。
9. Generative AI
生成新內容的 AI 技術，例如文本、圖像或音樂。
10. Transformer
一種 NLP 模型架構，驅動 ChatGPT 和其他生成式 AI 的核心技術。
核心 AI 技術術語
11. Algorithm
解決問題的計算步驟集合。
12. Big Data
超大規模數據集，為 AI 訓練提供原料。
13. Dataset
ML 模型訓練或測試所使用的數據集合。
14. Training
模型學習數據中規律的過程。
15. Inference
模型使用學到的知識進行預測的過程。
16. Fine-Tuning
對已有模型進行小範圍調整以適應特定應用。
17. Overfitting
模型過於專注訓練數據，導致泛化能力差。
18. Underfitting
模型未能充分學習數據中的模式。
19. Feature Extraction
從原始數據中提取有價值信息的過程。
20. Gradient Descent
優化模型參數的核心算法。
AI 工具與應用相關術語
21. Computer Vision (CV)
處理和理解圖像或視頻數據的技術。
22. Speech Recognition
將語音轉換為文本的技術。
23. Chatbot
與用戶對話的自動化系統。
24. Autonomous Vehicles
自動駕駛車輛，AI 的實際應用之一。
25. Recommendation System
根據用戶行為推薦內容的系統，例如 Netflix 或 Spotify 的推薦。
26. Cloud Computing
使用遠端伺服器進行數據存儲與計算的技術。
27. Edge Computing
在數據生成的本地設備進行處理，以減少延遲。
28. IoT (Internet of Things)
讓實體設備能夠通過互聯網彼此通信。
29. Virtual Assistant
如 Siri、Alexa 等，利用 NLP 提供個人化服務。
30. Predictive Analytics
使用數據預測未來的模式和趨勢。
AI 行業熱門趨勢術語
31. Ethics in AI
探討 AI 如何以公平和負責任的方式運行。
32. Explainability
模型的可解釋性，幫助理解其決策邏輯。
33. Bias
AI 中的偏見問題，可能源於數據或算法設計。
34. Automation
利用 AI 技術自動執行任務。
35. Robotics
AI 在機器人領域的應用。
36. Digital Twin
真實世界實體的虛擬化身。
37. Smart Cities
利用 AI 和 IoT 提升城市基礎設施效率。
38. Industry 4.0
以 AI 和自動化為核心的工業革命。
39. Augmented Reality (AR)
將虛擬信息疊加在現實世界上的技術。
40. Synthetic Data
模擬生成的數據，用於保護隱私或擴展訓練數據集。
進階AI技術詞彙
41. Computer Vision
處理與解讀影像數據的技術，應用於人臉識別、自動駕駛等領域。
42. Convolutional Neural Network (CNN)
專為處理影像數據設計的深度學習模型。
43. Recurrent Neural Network (RNN)
適合處理序列數據的深度學習模型，例如時間序列分析。
44. Long Short-Term Memory (LSTM)
RNN 的改良版本，能有效解決長期依賴問題。
45. GAN (Generative Adversarial Network)
一種生成式模型，由生成器與鑑別器相互對抗訓練。
46. Attention Mechanism
讓模型專注於數據中最重要部分的技術。
47. Zero-shot Learning
模型能理解從未見過的概念或任務。
48. Few-shot Learning
模型在少量數據的基礎上進行學習。
49. Transfer Learning
將預訓練模型的知識應用於新任務。
50. Multi-modal Learning
同時處理多種數據類型（如文本和圖像）的學習方法。
數據處理與分析
51. Data Preprocessing
數據清理與格式化的過程，為模型訓練做準備。
52. Labeling
為數據分配標籤，用於監督學習。
53. Feature Engineering
創建新變量以幫助模型提高準確性。
54. Data Augmentation
通過數據轉換生成更多數據以增強模型性能。
55. Embedding
將高維數據壓縮為低維的表示形式。
56. Hyperparameter Tuning
調整模型的參數以優化性能。
57. Cross-validation
用於評估模型性能的數據分割技術。
58. A/B Testing
通過比較兩種方案來評估改進效果。
59. Tokenization
將文本分解為詞或子詞的處理技術。
60. Batch Processing
將數據分批處理以提高效率。
熱門AI應用術語
61. Personalization
根據個人偏好提供量身定制的服務。
62. Sentiment Analysis
分析文本或語音中的情緒。
63. Image Segmentation
將圖像分割為不同區域以進行更細緻的分析。
64. Object Detection
在圖像或視頻中識別物體的位置和類型。
65. Face Recognition
識別和驗證個體身份的技術。
66. Anomaly Detection
發現數據中異常模式的技術。
67. Text-to-Speech (TTS)
將文本轉換為語音的技術。
68. Speech-to-Text (STT)
將語音轉換為文字的技術。
69. Time Series Forecasting
預測基於時間的數據趨勢。
70. Fraud Detection
利用AI發現潛在欺詐行為。
AI未來趨勢與挑戰
71. Ethical AI
確保AI技術的公平性、透明性和無偏見。
72. Explainable AI (XAI)
提升AI模型的透明度和可解釋性。
73. Federated Learning
分散式學習方法，保護數據隱私。
74. Edge AI
將AI處理能力移至邊緣設備上運行。
75. AI Democratization
降低AI使用門檻，使更多人能接觸和應用。
76. Autonomous Systems
無需人工干預即可執行任務的AI系統。
77. Synthetic Media
由AI生成的媒體內容，如Deepfake。
78. AI for Social Good
利用AI解決全球性問題，如氣候變化和醫療健康。
79. Privacy-preserving AI
確保數據隱私的AI技術。
80. Green AI
專注於能源高效與環境友好的AI。
產業應用相關詞彙
81. FinTech
將AI應用於金融技術中的一個分支。
82. HealthTech
利用AI提升醫療診斷和治療效率。
83. LegalTech
AI技術在法律服務中的應用。
84. AgriTech
將AI應用於農業領域以提高產量和效率。
85. RetailTech
AI驅動的零售技術，包括客戶洞察與供應鏈管理。
86. EdTech
教育科技領域中AI的應用，如個性化學習。
87. MarTech
AI在市場營銷中的應用，例如用戶行為分析。
88. PropTech
房地產科技與AI結合，提升物業管理效率。
89. GovTech
AI在政府服務和公共政策中的應用。
90. Sports Analytics
利用AI優化運動表現和比賽策略。
AI產業專業詞彙
91. AI-as-a-Service (AIaaS)
提供即用型AI工具的雲服務。
92. API (Application Programming Interface)
應用間的溝通介面，用於集成AI功能。
93. SaaS (Software as a Service)
通過雲端提供的軟體服務模式。
94. Robotics Process Automation (RPA)
利用AI執行重複性業務流程。
95. Digital Transformation
企業利用AI進行全面數字化變革。
96. Competitive Intelligence
AI用於分析競爭對手的市場策略。
97. KPI (Key Performance Indicator)
衡量AI應用成效的指標。
98. ROI (Return on Investment)
評估AI技術投資回報的財務指標。
99. Tech Stack
開發AI解決方案所用的技術組合。
100. MVP (Minimum Viable Product)
AI產品的最小可行版本，用於市場測試。
進入外商科技公司是一個令人興奮但充滿挑戰的旅程，而掌握 AI 專業術語不僅能提升你的技術溝通能力，更能幫助你在面試中脫穎而出，甚至快速融入全球化的職場環境。這篇文章整理的 100 個必知詞彙，無論是為初學者打好基礎，還是為進階者補足知識盲點，都是你進一步探索 AI 領域不可或缺的工具。
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