《新城市科學》概論 | (一)利用新資料新方法研究新城市
相關資料
Artificial Intelligence
在學術研究領域，人工智慧通常指能夠感知周圍環境並採取行動以實現最優的可能結果的智慧體（intelligent agent）
來源：ofollow,noindex">Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.
Augmented reality
增強現實，是指透過攝影機影像的位置及角度精算並加上影象分析技術，讓螢幕上的虛擬世界能夠與現實世界場景進行結合與互動的技術。這種技術於1990年提出。隨著隨身電子產品運算能力的提升，增強現實的用途也越來越廣。
來源：維基百科
Computer Vision
計算機視覺（CV）是指機器感知環境的能力。這一技術類別中的經典任務有影象形成、影象處理、影象提取和影象的三維推理。目標識別和麵部識別也是很重要的研究領域。
來源：機器之心
Machine Learning
機器學習是人工智慧的一個分支，是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算複雜性理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的演算法。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與推斷統計學聯絡尤為密切，也被稱為統計學習理論。演算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習演算法。
來源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.
Planning
人工智慧領域的「規劃」通常是指智慧體執行的任務/動作的自動規劃和排程，其目的是進行資源的優化。常見的規劃方法包括經典規劃（Classical Planning）、分層任務網路（HTN）和 logistics 規劃。
來源：機器之心
Virtual reality
虛擬現實，簡稱虛擬技術，也稱虛擬環境，是利用電腦模擬產生一個三維空間的虛擬世界，提供使用者關於視覺等感官的模擬，讓使用者感覺彷彿身歷其境，可以及時、沒有限制地觀察三維空間內的事物。使用者進行位置移動時，電腦可以立即進行復雜的運算，將精確的三維世界視訊傳回產生臨場感。
來源：維基百科
Deep learning
深度學習（deep learning）是機器學習的分支，是一種試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對資料進行高層抽象的演算法。 深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的演算法，至今已有數種深度學習框架，如卷積神經網路和深度置信網路和遞迴神經網路等已被應用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音訊識別與生物資訊學等領域並獲取了極好的效果。
來源：LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.