- 机器学习（Machine Learning） ：
- 研究如何通过给予计算机大量数据和算法来使其具备学习能力，从而使机器具备处理和分析数据的能力。
- 包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
- 深度学习（Deep Learning） ：
- 深度学习是机器学习的一个分支，模仿人脑的机制来解释数据，如图像、声音和文本。
- 通常涉及大型深度学习模型，具有数十亿到数千亿参数。
- 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP） ：
- 研究如何使计算机能够理解和处理人类自然语言。
- 包括文本分析、语音识别、情感分析、机器翻译等技术。
- 计算机视觉（Computer Vision） ：
- 通过计算机技术对图像和视频进行处理和解析，使计算机系统具备类似人类视觉的能力。
- 应用包括人脸识别、图像搜索、自动驾驶等。
- 智能控制（Intelligent Control） ：
- 研究如何在工业、交通、医疗等领域应用人工智能技术进行智能控制。
- 包括机器人技术、智能决策系统等。
- 认知AI（Cognitive AI） ：
- 负责所有感觉“像人一样”的交互，模拟人类的认知过程。
- 专家系统（Expert Systems） ：
- 基于专家知识和规则的人工智能系统，用于模拟人类专家的决策过程。
- 机器人学（Robotics） ：
- 研究如何设计和制造能够自动执行任务的机器人。
- 语音识别（Speech Recognition） ：
- 使计算机能够识别和理解人类语音。
- 数据挖掘（Data Mining） ：
- 从大量的数据中通过算法搜索隐藏的信息和模式。
- 知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning） ：
- 研究如何将事物的知识和属性用符号方式表达出来，并为计算机系统提供可处理的结构化信息。
- 自动程序设计（Automatic Programming） ：
- 根据给定问题的描述，自动生成满足要求的程序。
- 超人工智能（Super Intelligence） ：
- 指的是人工智能的发展速度非常快，未来可能达到或超过人类智能水平的技术。
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