​​AI的核心技术是机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和知识图谱等，它们共同构成了人工智能的底层能力框架，使机器能够模拟人类的学习、推理与交互行为。​​

1. ​​机器学习（ML）​​：通过算法让AI从数据中自动提取规律，分为监督学习（如分类预测）、无监督学习（如聚类分析）和强化学习（如AlphaGo的决策优化）。其核心在于数据驱动，广泛应用于金融风控和推荐系统。

2. ​​深度学习（DL）​​：基于神经网络的进阶技术，如卷积神经网络（CNN）处理图像、循环神经网络（RNN）分析时序数据。它通过多层次特征抽象实现复杂任务，例如医疗影像诊断和语音合成。

3. ​​自然语言处理（NLP）​​：让AI理解并生成人类语言，涵盖机器翻译、情感分析等。大语言模型（如GPT系列）通过注意力机制实现上下文感知，推动智能客服和内容生成的发展。

4. ​​计算机视觉（CV）​​：赋予AI“看”的能力，包括目标检测（如自动驾驶中的障碍识别）和图像分割（如工业质检）。YOLO算法等突破使实时视觉分析成为可能。

5. ​​知识图谱​​：以图结构表示实体关系，支撑精准推理。例如医疗知识图谱可关联症状与疾病，提升诊断效率。

​​提示​​：AI技术的融合应用（如CV+NLP的多模态系统）正加速突破，未来需关注伦理与数据隐私挑战。