人工智能（AI）知识框架是系统化理解AI技术的基础体系，‌核心包含算法模型、数据工程、算力支撑、应用场景和伦理规范五大模块‌。掌握这一框架能快速定位技术分支，避免学习碎片化。

1. ‌算法模型‌
   涵盖机器学习、深度学习和强化学习等核心方法。监督学习解决分类/回归问题，无监督学习处理聚类任务，强化学习则通过反馈机制优化决策。

2. ‌数据工程‌
   数据是AI的燃料，需经过清洗、标注和特征工程处理。高质量数据集（如ImageNet）直接影响模型效果，隐私保护与数据安全不可忽视。

3. ‌算力支撑‌
   GPU/TPU加速训练过程，云计算提供弹性资源。分布式计算框架（如TensorFlow）进一步降低大规模模型训练门槛。

4. ‌应用场景‌
   覆盖医疗诊断、自动驾驶、智能客服等垂直领域。技术落地需结合行业知识，例如CV技术应用于工业质检，NLP赋能客服系统。

5. ‌伦理规范‌
   算法偏见、责任归属和就业冲击是关键议题。需建立透明可解释的AI系统，遵循《人工智能伦理原则》等指导文件。

理解这一框架后，可根据兴趣选择细分方向深入，例如专攻计算机视觉或自然语言处理。实际开发中需动态平衡技术可行性与社会需求，持续关注前沿进展。