​​人工智能技术是模拟人类智能的计算机系统，其核心包含机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术，广泛应用于图像识别、自动驾驶、智能交互等领域。​​

1. ​​机器学习​​：通过数据训练模型，使计算机自动学习规律并做出预测，是AI的基础技术，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习等分支。
2. ​​深度学习​​：基于多层神经网络的机器学习方法，擅长处理图像、语音等复杂数据，如人脸识别和语音助手背后的核心技术。
3. ​​自然语言处理（NLP）​​：让计算机理解、生成人类语言，应用于机器翻译、聊天机器人等，Transformer架构推动了大语言模型的突破。
4. ​​计算机视觉​​：使机器具备图像和视频分析能力，用于医疗影像诊断、自动驾驶等场景。
5. ​​语音识别​​：将语音转换为文本或指令，支撑智能音箱、语音搜索等应用。
6. ​​知识表示与推理​​：将知识编码为计算机可处理的形式，用于专家系统和决策支持。
7. ​​强化学习​​：通过环境反馈优化决策，在游戏AI和机器人控制中表现突出。
8. ​​多模态技术​​：融合文本、图像、音频等多类数据，实现更复杂的交互（如生成式AI）。

​​提示​​：AI技术正加速与行业融合，选择适合场景的技术组合是关键。保持对新兴技术（如脑机接口、群体智能）的关注，将助力未来竞争力。