人工智能的典型技术涵盖多个领域，以下是核心技术的分类及应用示例：

一、机器学习

• 定义 ：通过数据学习模式并自主决策的技术，无需人工干预。

• 应用 ：金融风险预测、医疗诊断、推荐系统（如电商推荐）。

二、深度学习

• 定义 ：基于神经网络的机器学习分支，模拟人脑处理信息，适用于大规模数据场景。

• 应用 ：语音识别（如智能助手）、图像识别（如人脸识别）、自然语言处理（如机器翻译）。

三、自然语言处理（NLP）

• 定义 ：使计算机理解、生成和操作人类语言的技术。

• 应用 ：智能客服、机器翻译、情感分析、文本生成。

四、计算机视觉

• 定义 ：让计算机模拟人类视觉系统，处理图像和视频数据。

• 应用 ：安防监控、自动驾驶、医疗影像分析、工业质检。

五、知识图谱

• 定义 ：通过结构化数据构建实体关系网络，支持智能问答和推荐。

• 应用 ：智能搜索、推荐系统、语义理解。

六、强化学习

• 定义 ：通过试错学习最优策略，适用于动态环境决策。

• 应用 ：游戏AI、机器人控制、资源优化。

七、其他关键技术

• 半导体技术 ：提升AI芯片性能与能效，如GPU加速训练。

• 生物特征识别 ：用于身份验证（指纹、人脸识别）。

• AR/VR ：增强现实与虚拟现实技术，应用于教育、医疗等领域。

八、典型应用场景

| 技术 | 应用领域 | 典型场景 |

|------------|------------------------|------------------------------|

| 机器学习 | 金融风控 | 信用卡欺诈检测 |

| 深度学习 | 自动驾驶 | 自动泊车、路况识别 |

| NLP | 智能客服 | 聊天机器人、语音助手 |

| 计算机视觉 | 医疗影像分析 | X光片诊断、手术辅助 |

这些技术相互关联，共同推动人工智能在商业、医疗、交通等领域的创新应用。随着研究的深入，未来还将涌现更多跨领域融合技术。