1、机器学习（MachineLearning）：机器学习是一种通过样本数据训练机器系统来识别模式和规律的技术。其包括有监督学习、无监督学习、强化学习等方法。

2、当人类发现万物皆有因果之时，便想用思维的力量斗胆挑战这些看不见的智慧。

3、自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

4、是指知识库的知识发现，通过各类算法搜索挖掘出有用的信息，用来进行市场分析、科学的探索、疾病的分析与预测等等。

5、是指对表征食物或者现象的各种形式的信息进行处理分析，以及对事物或者现象进行描述分析分类解释的过程。

6、语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

7、人机交互

8、自然语言处理

9、人工智能

10、计算机视觉

11、总有一天，是不是就可以，看清宇宙的全貌了呢？

12、但人类，却在这其中耗费了无穷的智力体力，才一步一步爬到山顶。

13、是不是呢？

14、自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：NLP是指使计算机学会理解、分析和生成人类语言的技术。主要包括词法分析、句法分析、语义分析、语音识别等。

15、机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

16、是位了解决某类问题所产生的一些特定的模式算法。

17、知识谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

18、一般来说人工智能技术包括：1、机器学习；2、知识谱；3、自然语言处理；4、人机交互；5、语音识别；6、计算机视觉。

19、人工智能是计算机科学的一个分支，它企了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。希望对你有帮助

20、计算机视觉是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的像。

21、人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

22、通过大数据分析，自动做出预测，并且自主对分析结果进行后续执行等操作。

23、人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大部分。

24、人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。

25、是指俺就计算机怎么样模拟或者实现人类的学习行为，以获取新的知识或者技能，重新组织已存在的知识结构，不断完善自身的性能，以达到操作者使用的特定要求。

26、机器学习

27、语音识别

28、上帝在十一维世界操纵着宇宙万物和物理定律，每一个不经意的动作都在四维时空中留下了涟漪。

29、数据挖掘

30、语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。

31、发明机器替人思考。

32、每一次科技进步，工业革命，都只是仅仅揭开了宇宙法则的只言片语。

33、计算机视觉是人工智能的一个领域，可训练计算机解释和理解视觉世界。借助摄像机和中的数字像以及深度学习模型，机器可以准确地识别和分类对象，然后对它们“看到的”做出反应。

34、从发明机器替人劳动，到发明机器制造机器，现在人类终于快要接近那个目标：

35、人工智能（ArtificialIntelligence,AI）包括许多技术和方法，主要可以分为以下几类：

36、人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

37、智能算法

38、只要能将上帝在我们这个世界留下的所有的痕迹，输入到机器中，让机器代替我们发现这秘密，我们是不是就可以，看清宇宙的全貌了呢？

39、人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。“机器思维”同人类思维的本质区别：1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。2.人工智能没有社会性。3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。4.两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。[编辑本段]【强人工智能和弱人工智能】　　人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy|）在1956年的达特矛斯会议（DartmouthConference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。希望能帮到你

40、模式识别

41、知识谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

42、人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。