人工智能技术涵盖多个核心领域，以下是主要分类与应用场景：
1. 机器学习 📊
- 监督学习：通过标注数据训练模型（如回归、分类）
- 无监督学习：发现数据潜在结构（如聚类、降维）
- 强化学习：基于奖励机制优化决策（如游戏AI、机器人控制）
2. 深度学习 🧠
- 神经网络结构：CNN（图像识别）、RNN（序列数据处理）、Transformer（自然语言处理）
- 应用场景：图像生成、语音识别、自动驾驶
3. 自然语言处理 💬
- 技术方向：文本分类、情感分析、机器翻译
- 工具示例：BERT、GPT-3、T5
- 拓展阅读：点击查看NLP技术详解
4. 计算机视觉 📷
- 核心任务：目标检测、图像分割、人脸识别
- 技术栈：OpenCV、YOLO、GAN
5. 专家系统 🧩
- 特点：基于规则的知识库系统
- 应用：医疗诊断、金融风控、故障排查
- 拓展阅读：点击查看专家系统原理
📌 人工智能技术持续演进，建议关注 AI技术动态 了解最新进展