机器学习算法
人工智能中，机器学习是最重要的组成部分之一。它是一种让计算机系统能够从数据中学习并做出决策的方法。这包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型。监督学习是其中最为常见的一种，它涉及到训练模型来预测或分类特定的输出值，而无需任何外部指导。在实际应用中，图像识别、自然语言处理和推荐系统都广泛使用了监督式机器学习算法。
深度神经网络
深度神经网络（DNNs）是人工智能领域最近几年发展起来的一个重要技术。它们由多层相互连接的节点构成，每一层都负责提取不同的特征，这些特征可以帮助模型更好地理解输入数据。在深度神经网络中，最著名的是卷积神经网络（CNNs），用于图像识别任务，以及循环神经网络（RNNs），用于处理序列数据，如语音识别和自然语言翻译。
自然语言处理
自然语言处理（NLP）是使计算机能够理解人类语言的能力，是人工智能中的一个关键领域。NLP涉及到对文本进行分析，以便自动执行诸如情感分析、信息检索、聊天代理以及语音转文字等任务。为了实现这些目标，研究者们开发了一系列工具和库，如词干提取、命名实体识别以及依存句子结构分析等。
计算视觉
计算视觉是一门研究如何通过计算机软件来解读和理解图像内容的学科。这是一个复杂而活跃的领域，它不仅涉及到基本的事物检测，还包括高级功能，如场景理解和视频分析。在这个领域内，一些关键技术包括边缘检测、三维重建以及光流估计等。
强化学习
强化learning是一种基于试错过程的自主决策方法，其中代理通过在环境中采取行动并根据获得奖励或惩罚信号来调整其行为，以达到最佳效果。这项技术已被成功应用于游戏玩家训练、中医药治疗方案优选甚至是在自动驾驶汽车中找到路径规划。此外，强化learning还在医学诊断中的病理影像分割方面展现出巨大的潜力，为患者提供个性化医疗服务。
