大家好，人工智能 应用分类相信很多的网友都不是很明白，包括ai分类有哪些也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于人工智能 应用分类和ai分类有哪些的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

一、ai分类有哪些

人工智能（AI）根据其功能和应用领域可以分为多个子类别。以下是一些常见的AI分类：

1.弱人工智能（NarrowAI）：也称为窄人工智能，是指针对特定任务和领域进行优化的AI。它们通常专注于执行特定的任务，例如图像识别、自然语言处理或推荐系统。弱AI无法像人类那样在多种任务和领域之间自由切换和学习。

2.强人工智能（GeneralAI）：又称通用人工智能，是指具有类似于人类智能的机器，能够在各种任务和领域中实现自适应、学习和解决问题的能力。强人工智能尚处于理论研究和实验探索阶段，目前还没有实现。

3.机器学习（MachineLearning，ML）：是指让计算机从数据中自动学习并改进的一种方法。机器学习算法可以根据输入数据进行预测、分类、回归等任务。常见的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机、深度学习等。

4.深度学习（DeepLearning，DL）：是机器学习的一个子领域，主要关注神经网络的发展和应用。深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等）具有强大的表示能力，可以学习复杂的数据表示。

5.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：是计算机科学、人工智能和语言学交叉的一个领域，主要关注让计算机理解、解析和生成自然语言。自然语言处理技术可以应用于文本分类、情感分析、语言生成、机器翻译、语音识别等任务。

6.计算机视觉（ComputerVision，CV）：是计算机科学和人工智能的一个子领域，主要关注让计算机理解和处理图像和视频信息。计算机视觉技术可以应用于物体检测、图像分割、人脸识别、场景理解等任务。

7.机器人技术（Robotics）：是研究、设计、开发和应用机器人的一门科学和工程技术。机器人技术可以应用于工业生产、家庭服务、医疗康复、军事侦查等领域。

8.语音识别（SpeechRecognition）：是指将人类语音转换为计算机可理解的文本或指令的过程。语音识别技术可以应用于语音助手、客服系统、语音输入等场景。

9.虚拟助手（VirtualAssistants）：是一种基于人工智能技术的智能软件，可以模拟人类智能，为用户提供各种服务。常见的虚拟助手包括Siri、Alexa、GoogleAssistant等。

这些分类仅为人工智能领域的一部分，随着技术的发展，还将出现更多的子类别和应用。

二、人工智能两个分支是什么

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。

语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。

这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。

机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。

机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。

机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。

三、各种人工智能名称

1、由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。

2、Algorithms算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习;分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。

3、Artificialintelligence人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。

4、Artificialneuralnetwork人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。

5、Autonomiccomputing自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。

6、Chatbots聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。

7、Classification分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。

8、Clusteranalysis聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。

9、Clustering聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。

10、Cognitivecomputing认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。

11、Convolutionalneuralnetwork卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。

12、Datamining数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。

13、Datascience数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。

14、Decisiontree决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。

15、Deeplearning深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。

16、Fluent流畅：一种可以随时间变化的状况。

17、GameAI：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。

18、Geneticalgorithm遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。

19、Heuristicsearchtechniques启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。

20、Knowledgeengineering知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。

21、Logicprogramming逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算;LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。

22、Machineintelligence机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。

23、Machinelearning机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。

24、Machineperception机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。

25、Naturallanguageprocessing自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。

26、Recurrentneuralnetwork递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。

27、Supervisedlearning监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师;比无监督学习更常见。

28、Swarmbehavior群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。

29、Unsupervisedlearning无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。最常见的无监督学习方法是聚类分析。

30、TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在2015年11月开源的机器学习框架，来源于Google内部的深度学习框架DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。

31、鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIYProjects。AIY全称是ArtificialIntelligenceYourself，顾名思义就是利用AI来进行的DIY功能套件。借助AIY项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为AIYProjects推出了两款硬件产品--AIYVoiceKit和AIYVisionKit。

文章分享结束，人工智能 应用分类和ai分类有哪些的答案你都知道了吗？这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！欢迎再次光临本站哦！

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