AI核心算法是‌深度学习、机器学习和强化学习‌三大类，其中‌深度学习中的神经网络‌（如CNN、RNN）是当前主流技术，‌机器学习算法‌（如决策树、SVM）解决结构化数据问题，‌强化学习‌则通过环境交互实现智能决策。

1. ‌深度学习‌
   以神经网络为核心，通过多层非线性变换提取数据特征。‌卷积神经网络（CNN）‌擅长图像识别，‌循环神经网络（RNN）‌处理时序数据（如语音、文本），而‌Transformer‌（如GPT、BERT）凭借自注意力机制成为自然语言处理的标杆。

2. ‌机器学习‌
   依赖统计模型分析数据规律，包括：

   • ‌监督学习‌（如线性回归、随机森林）用于分类和预测；
   • ‌无监督学习‌（如聚类、降维）挖掘隐藏模式；
   • ‌半监督学习‌结合少量标注数据提升效率。

3. ‌强化学习‌
   通过“试错”机制优化决策，典型应用包括游戏AI（AlphaGo）、自动驾驶和机器人控制。其核心是‌马尔可夫决策过程（MDP）‌，算法如Q-Learning、深度强化学习（DRL）结合了神经网络与奖励机制。

未来，AI算法将更注重‌多模态融合‌（结合视觉、语言等）和‌小样本学习‌，推动医疗、金融等领域的智能化升级。