人工智能（AI）的核心技术构成了其实现智能化的基础框架，主要包括以下几类：

1. ‌机器学习（Machine Learning）‌

机器学习是AI的基石，通过算法让系统从数据中自动学习规律并做出决策，无需显式编程。它分为：

监督学习‌：使用标记数据训练模型，用于分类或回归任务（如房价预测）‌。
无监督学习‌：从无标记数据中发现隐藏模式（如客户分群）‌。
强化学习‌：通过环境交互和奖励机制优化策略（如AlphaGo下围棋）‌。
2. ‌深度学习（Deep Learning）‌

作为机器学习的子集，深度学习利用多层神经网络处理复杂数据（如图像、语音）。典型应用包括图像分类、语音识别，以及大模型训练（如GPT系列）‌。

3. ‌自然语言处理（NLP）‌

NLP使机器能理解、生成人类语言，涵盖：

基础任务‌：文本分类、情感分析、机器翻译‌。
高级应用‌：智能客服（如ChatGPT）、语音助手（如Siri）‌。
4. ‌计算机视觉（Computer Vision）‌

赋予机器“视觉”能力，关键技术包括：

图像识别‌：如医疗影像分析、人脸识别‌。
目标检测‌：应用于自动驾驶、安防监控‌。
5. ‌强化学习与自主决策‌

专注于动态环境中的最优决策，例如：

自动驾驶‌：路径规划与实时避障‌。
机器人控制‌：通过试错学习执行复杂任务‌。
6. ‌其他关键技术‌
知识表示与推理‌：模拟人类逻辑判断（如专家系统）‌。
生成模型‌：如GANs生成艺术作品或合成数据‌。
多模态学习‌：融合文本、图像、语音等多维度信息处理‌。

这些技术常交叉应用，例如自动驾驶需结合计算机视觉（感知环境）和强化学习（决策），而智能推荐系统则依赖机器学习与NLP‌。当前研究热点还包括边缘计算（终端实时处理）和大模型优化（如GPT-4的提示工程与微调技术）‌。

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