人工智能的基本知识涵盖核心概念、技术框架及应用领域，具体如下：

一、核心概念

1. 定义

   人工智能（AI）指计算机系统执行需人类智能的任务，如学习、推理、问题解决、语言理解、图像识别等。

2. 分类

   • 弱人工智能 ：专注于特定任务（如语音助手）；

   • 强人工智能 ：具备通用智能，可处理多种任务；

   • 超人工智能 ：超越人类智能水平。

二、核心技术

1. 机器学习

   • 监督学习 ：分类/回归（如线性回归、决策树）；

   • 无监督学习 ：聚类、降维（如K-means）；

   • 强化学习 ：智能体通过试错优化策略（如AlphaGo）；

   • 深度学习 ：神经网络（CNN/RNN/GAN）处理复杂任务。

2. 自然语言处理（NLP）

   • 词法/句法分析、语义理解、机器翻译等。

3. 计算机视觉

   • 图像识别、目标检测、语义分割等。

4. 语音技术

   • 语音识别、合成及增强。

三、数学与工具基础

• 数学 ：线性代数、微积分、概率论与统计；

• 编程 ：Python（NumPy、TensorFlow/PyTorch）。

四、伦理与法律

• 算法偏见 ：数据公平性；

• 隐私与安全 ：数据合规性。

五、应用领域

• 智能交通 ：自动驾驶、交通管理；

• 医疗保健 ：疾病诊断、影像分析；

• 金融服务 ：风险评估、智能投顾。

以上内容整合了人工智能的基础理论、技术方法及实际应用，为入门者提供了系统化的知识框架。