人工智能的关键技术相关概念主要包括以下五个核心领域，涵盖从基础算法到应用场景的全方位技术体系：
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机器学习（Machine Learning）
通过数据驱动算法让计算机自动学习规律，包括监督学习、无监督学习和强化学习等模式。核心算法有决策树、神经网络等，是人工智能的核心技术基础。
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深度学习（Deep Learning）
机器学习的分支，通过多层神经网络模拟人脑结构，实现图像识别、语音识别等复杂任务。深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得突破性进展。
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自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）
使计算机理解、生成和处理人类语言，包括机器翻译、情感分析、文本分类等。应用场景涵盖智能客服、智能写作等。
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计算机视觉（Computer Vision）
让计算机模拟人类视觉系统，实现图像识别、目标检测等功能。广泛应用于安防监控、无人驾驶、医学影像分析等领域。
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强化学习（Reinforcement Learning）
通过试错机制优化决策策略，适用于游戏、机器人控制等需要动态适应环境的问题。近年来在智能推荐、资源分配等领域取得重要应用。
补充说明 ：
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知识图谱 ：用于构建结构化语义知识库，通过“实体—关系—属性”模型整合多源数据，支持复杂推理。
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感知与交互 ：包括语音识别、传感器数据处理等技术，是人工智能与外界交互的基础。
以上技术共同构成人工智能的技术体系，推动其在各领域的应用与发展。
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