人工智能（AI）是一个涵盖多个领域的广泛主题，其大类分类可以按照不同的标准和角度进行划分。以下是一些主要的AI分类：
1. 机器学习（Machine Learning, ML）：机器学习是AI的一个子集，它使计算机能够从数据中学习并自动改进其性能。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用深度神经网络来模拟人脑的工作原理。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：NLP旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP包括文本分析、机器翻译、情感分析和对话系统等应用。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频的技术。计算机视觉的应用包括人脸识别、物体检测、图像分割和场景重建等。
5. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究如何设计、制造和使用机器人的技术。机器人学的应用包括工业机器人、服务机器人和探索机器人等。
6. 知识表示与推理（Knowledge Representation and Inference）：知识表示与推理旨在将人类的知识转化为计算机可以理解的形式，以便在计算机系统中进行推理和应用。知识表示与推理的应用包括专家系统、知识图谱和智能助手等。
7. 智能代理（Intelligent Agents）：智能代理是一种具有自主性、感知能力和决策能力的软件实体，它可以在特定环境中执行任务并与其他智能代理或人类交互。智能代理的应用包括虚拟助手、自动化客服和智能交通系统等。
8. 生物信息学（Bioinformatics）：生物信息学是一门交叉学科，它结合了计算机科学、生物学和信息科学，以研究和分析生物数据。生物信息学的应用包括基因组学、蛋白质组学和生物统计等。
9. 游戏理论（Game Theory）：游戏理论是一种研究决策过程的数学模型，它可以用来描述和解决各种问题，如经济竞争、政治策略和资源分配等。游戏理论的应用包括博弈论、策略游戏和优化算法等。
10. 量子计算（Quantum Computing）：量子计算是一种基于量子力学原理的新型计算范式，它利用量子比特（qubits）进行信息处理。量子计算的应用包括量子加密、量子模拟和量子优化等。
这些只是人工智能领域的一部分大类分类，实际上，AI的研究和应用涵盖了许多其他领域，如网络搜索、推荐系统、虚拟现实和增强现实等。随着技术的发展，AI的应用领域将继续扩大，为人类社会带来更多的创新和变革。
