导言
人工智能 (AI) 已成为现代技术领域的一个变革性力量。从语音识别到自动驾驶汽车，人工智能正以以前无法想象的方式影响着我们的生活。为了充分理解和利用人工智能的潜力，深入
了解其核心技术至关重要。
人工智能的定义
人工智能是一个旨在使机器具有与人类相似的智能能力的计算机科学领域。这些能力包括解决
问题、学习、推理和决策制定。人工智能的最终目标是创造出能够独立于人类干预执行任务的系统。
人工智能的指标
衡量人工智能系统性能的关键指标包括：
准确性：系统做出正确
预测或决策的能力。效率：系统执行任务所需的时间和资源。鲁棒性：系统在各种条件下保持性能的能力。可扩展性：系统处理
更大或更复杂任务的能力。解释性：系统能够解释其决策过程的能力。
人工智能的核心技术
人工智能的核心技术包括：
机器学习涉及训练计算机从数据中学习，而无需明确编程。机器学习算法使用统计技术来识别数据中的模式和趋势，从而使系统能够对新的输入做出预测或决策。
深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域，使用人工神经网络来处理复杂的数据，例如图像和语音。神经网络由多个层组成，每一层执行不同的
转换，从而使系统能够从数据中提取高级特征。
自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 涉及使计算机能够理解和
生成人类语言。NLP 技术包括文本分类、机器翻译和文本摘要。
计算机视觉
计算机视觉涉及使计算机能够“看”和理解图像和视频。计算机视觉技术包括对象检测、图像分类和面部识别。
知识表示和推理
知识表示和推理涉及表示和操作有关世界知识的信息。此类技术包括本体、规则系统和图数据库。
人工智能的
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