‌AI的核心技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习等。‌ 这些技术通过模仿人类智能行为，使机器能够自主学习、理解和决策。其中，‌深度学习‌在图像和语音识别领域表现突出，‌自然语言处理‌让机器理解并生成人类语言，‌强化学习‌则广泛应用于游戏和机器人控制。

1. ‌机器学习‌
   机器学习是AI的基础，通过算法让计算机从数据中学习规律。监督学习、无监督学习和半监督学习是其主要分支，广泛应用于推荐系统、金融预测等领域。

2. ‌深度学习‌
   深度学习基于神经网络，尤其擅长处理非结构化数据（如图像、语音）。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是其典型架构，推动了自动驾驶、医疗影像分析的发展。

3. ‌自然语言处理（NLP）‌
   NLP使机器能理解、生成和翻译人类语言。关键技术包括词嵌入（如Word2Vec）、Transformer模型（如BERT、GPT），广泛应用于智能客服、机器翻译等场景。

4. ‌计算机视觉‌
   计算机视觉让机器“看懂”世界，涵盖图像分类、目标检测（如YOLO算法）、人脸识别等技术，常用于安防监控、工业质检等领域。

5. ‌强化学习‌
   强化学习通过“试错”机制优化决策，适用于动态环境（如机器人路径规划、游戏AI）。AlphaGo的胜利就是其经典案例。

AI技术的快速发展正重塑各行各业，未来随着算力提升和数据积累，其应用场景将更加广泛。企业需结合自身需求，选择合适的技术方案以提升效率。