人工智能（ai）技术日新月异，其核心技术可大致归纳为以下几类：
1. 机器学习 (ML)：通过数据驱动模型学习。包含监督学习（利用标注数据进行预测，例如图像分类），非监督学习（探索数据内在结构，例如聚类分析），半监督学习（结合少量标注数据和大量未标注数据），以及强化学习（通过试错学习最优策略，例如游戏AI）。
2. 深度学习 (DL)：机器学习的一个子集，利用多层神经网络处理复杂数据。包括卷积神经网络（CNN，擅长图像处理），循环神经网络（RNN，处理序列数据，如文本和语音），以及LSTM和GRU（改进型RNN，解决长程依赖问题），以及自编码器（用于特征提取和降维）。
3. 自然语言处理 (NLP)：赋予计算机理解和处理人类语言的能力。涵盖词嵌入（将词汇转换为向量），命名实体识别（NER，识别文本中的实体），情感分析（判断文本情感），以及机器翻译。
4. 计算机视觉 (CV)：使计算机“看懂”图像和视频。包括图像分类，目标检测（识别并定位物体），图像分割（将图像划分成不同区域），以及姿态估计。
5. 专家系统：模拟人类专家的知识和推理能力，基于规则进行决策。包含基于规则的推理和知识库。
6. 遗传算法 (GAs)：模拟生物进化，用于优化搜索和解决复杂问题。
7. 模糊逻辑：处理不确定性和模糊信息，构建更灵活的推理模型。
8. 规划与调度：优化资源分配和任务执行，包括路径规划和任务调度。
9. 机器人学：设计、制造和控制机器人，涵盖运动控制和感知互动。
10. 多智能体系统：多个智能体协同工作，解决复杂问题，例如交通控制和供应链管理。
11. 推荐系统：根据用户偏好进行个性化推荐，包括协同过滤和内容基础推荐。
12. 对话系统：构建人机对话系统，例如聊天机器人和虚拟助手。
这些AI技术类型并非相互独立，常常结合使用以解决更复杂的问题。 技术不断发展，新的AI方法层出不穷。
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