语音识别与合成
在日常生活中，随着智能手机和家用设备的普及，语音识别技术已经成为我们不可或缺的一部分。它不仅能够帮助我们通过口令控制设备，还能让我们的设备理解并响应我们的指令。这项技术的核心是算法，它需要处理大量的声音数据，并将这些声音转换为文字信息或者直接执行相应的命令。例如，苹果公司开发的小爱同学就是基于深度学习技术实现的人工智能助手，可以进行各种任务，如设置提醒、发送消息、查找信息等。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是一种融合了多种先进传感器和高级计算能力的人工智能系统，它可以独立完成行车任务，不依赖于人类司机。在设计之初，就会考虑到如何处理各种复杂环境下的交通规则以及对其他道路使用者的适应性。人工智能在这里发挥作用，是通过摄像头、雷达和激光雷达等传感器收集周围环境信息，然后利用神经网络进行数据分析，以此来判断路线规划和避障策略。
智能推荐系统
随着互联网的发展，一些电子商务平台采用了基于用户行为习惯的人工智能推荐系统来提升购物体验。这种系统可以根据用户浏览历史记录、购买记录以及搜索行为，为每个用户提供个性化建议。不断迭代优化算法，使得推荐结果更加精准，从而提高了消费者满意度同时也促进了销售增长。
医疗诊断辅助工具
医疗领域也是人工智能应用的一个重要方向之一。利用图像识别技术结合医学知识，对X光片、CT扫描等影像资料进行分析，有助于医生更快地发现疾病迹象，并做出准确诊断。此外，自然语言处理（NLP）技术还被用于解读患者报告中的症状描述，从而为医生提供额外信息支持。
机器翻译与语言模型
随着全球化程度不断加深，跨语言交流变得越来越频繁，而这就需要一种强大的翻译工具——即机器翻译。而且，这并不限于单纯的词汇替换，更重要的是要捕捉上下文意义，让翻译内容流畅自然。在这个过程中，一些最新研发出的预训练模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），由于其自我监督学习能力，在多种自然语言处理任务上都显示出了卓越表现，其中包括但不限于文本分类、情感分析甚至生成文章等。
