人工智能方法论是构建智能系统的核心框架，主要包括以下方向：
1. 机器学习（Machine_Learning）
- 通过数据训练模型，实现预测与决策
- 常见类型：监督学习、无监督学习、强化学习
2. 深度学习（Deep_Learning）
- 基于神经网络的复杂模式识别
- 应用场景：图像处理、自然语言理解、语音识别
3. 强化学习（Reinforcement_Learning）
- 通过试错机制优化决策过程
- 典型案例：AlphaGo、自动驾驶系统
4. 知识图谱（Knowledge_Graph）
- 以结构化数据表征领域知识
- 技术核心：图数据库、语义推理
扩展阅读
如需深入了解人工智能技术应用，可访问 /zh/courses/ai/ai_applications 探索实际案例。