精選答案：
人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術(shù)涵蓋了廣泛的領(lǐng)域和應(yīng)用。以下是一些常見的人工智能技術(shù)：

1. 機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）：讓機器通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和模式，從而完成任務(wù)或做出決策，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等不同方法。

2. 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）：一種機器學(xué)習(xí)的分支，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）進行訓(xùn)練和模型的構(gòu)建，以從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和特征。

3. 自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）：使機器能夠理解、解釋和生成人類語言的能力，包括語音識別、語義理解、文本生成等任務(wù)。

4. 計算機視覺（Computer Vision）：讓機器能夠識別、分析和理解圖像和視頻數(shù)據(jù)，包括圖像分類、目標(biāo)檢測、人臉識別等任務(wù)。

5. 專家系統(tǒng)（Expert Systems）：基于規(guī)則和知識庫構(gòu)建的系統(tǒng)，能夠模仿專家知識和經(jīng)驗，提供專業(yè)級的決策支持。

6. 強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）：通過與環(huán)境的交互，使機器能夠通過試錯機制學(xué)習(xí)并優(yōu)化行為，適用于需要長期策略規(guī)劃的任務(wù)。

7. 生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GANs）：由生成器和判別器兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的模型，能夠生成逼真的合成數(shù)據(jù)，如圖像、文本等。

8. 推薦系統(tǒng)（Recommendation Systems）：基于用戶行為和個人偏好，為用戶提供個性化的推薦和建議，如商品推薦、音樂推薦等。

除了上述技術(shù)，還有一些其他的人工智能技術(shù)，如知識圖譜（Knowledge Graphs）、自動駕駛（Autonomous Driving）、語音助手（Voice Assistants）等，人工智能技術(shù)的應(yīng)用場景和潛力廣泛且不斷發(fā)展。 0        0