1. 人工智能（Artificial Intelligence, AI）

解释：AI是一门研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。它涵盖了机器人、自然语言处理、图像识别等多个领域。

2. 机器学习（Machine Learning）

解释：机器学习是AI的一个分支，它使计算机系统能够通过学习数据中的模式来改进其性能，而无需进行明确的编程。

3. 深度学习（Deep Learning）

解释：深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络来模拟人脑中的神经元，以学习表示数据中的抽象概念。

4. 神经网络（Neural Network）

解释：神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的数学模型，用于对函数进行估计或近似。

5. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）

解释：NLP是AI的一个分支，涉及计算机与人类语言（如文本和语音）之间的交互。NLP的主要任务包括语言理解、语言生成和文本挖掘等。

6. 计算机视觉（Computer Vision）

解释：计算机视觉是AI的一个领域，专注于使计算机能够理解和解释数字图像或视频中的信息。

7. 机器人学（Robotics）

解释：机器人学是研究机器人的设计、制造、操作和应用的一门科学。它与AI密切相关，因为机器人通常需要智能系统来执行复杂任务。

8. 聊天机器人（Chatbot）

解释：聊天机器人是一种能够通过文本或语音与人类进行交互的AI系统。它们通常用于提供客户服务、回答常见问题或提供娱乐等。

9. 强化学习（Reinforcement Learning）

解释：强化学习是一种机器学习技术，其中智能体（如机器人或软件代理）通过与环境的交互来学习如何最大化累积奖励。

10. 迁移学习（Transfer Learning）

解释：迁移学习是一种机器学习方法，其中在一个任务上学到的知识被用来改进另一个不同但相关的任务上的学习。这可以加快学习速度并提高模型性能。