人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术应用属于多个大类，包括但不限于计算机科学、数据科学、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、认知科学等。这些大类之间相互关联，共同构成了人工智能技术的应用范围。
1. 计算机科学：计算机科学是研究计算机系统、算法、编程语言和计算理论的学科。人工智能技术在计算机科学中有着广泛的应用，例如编译器优化、数据库管理、操作系统设计等。
2. 数据科学：数据科学是研究如何收集、清洗、分析和解释数据的学科。人工智能技术在数据科学中发挥着重要作用，例如通过机器学习和深度学习算法对大数据进行处理和分析，从而发现数据中的模式和趋势。
3. 机器学习：机器学习是研究如何使计算机能够通过学习数据来改进其性能的学科。人工智能技术在机器学习领域具有广泛的应用，例如通过神经网络和决策树等算法进行图像识别、语音识别、推荐系统等。
4. 深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习方法，通过多层神经网络进行特征学习和表示学习。深度学习在人工智能领域取得了巨大的突破，例如通过卷积神经网络（CNN）进行图像识别、循环神经网络（RNN）进行序列预测等。
5. 自然语言处理：自然语言处理是研究如何让计算机理解和生成人类语言的学科。人工智能技术在自然语言处理领域具有广泛的应用，例如通过机器翻译、情感分析、文本摘要等技术实现人机交互的自然化。
6. 计算机视觉：计算机视觉是研究如何使计算机能够从图像或视频中获取信息并理解其含义的学科。人工智能技术在计算机视觉领域具有广泛的应用，例如通过卷积神经网络（CNN）进行图像分类、目标检测等任务。
7. 机器人学：机器人学是研究如何使机器人具备感知、规划、行动等能力的学科。人工智能技术在机器人学领域具有广泛的应用，例如通过机器人视觉、机器人运动控制、机器人感知等技术实现自主导航和操作。
8. 认知科学：认知科学是研究人类思维、感知、记忆等心理过程的学科。人工智能技术在认知科学领域具有广泛的应用，例如通过神经科学、心理学等交叉学科的研究方法来模拟人类的认知过程和功能。
总之，人工智能技术应用涵盖了计算机科学、数据科学、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、认知科学等多个大类，这些大类之间相互关联，共同构成了人工智能技术的应用范围。随着人工智能技术的不断发展，这些大类之间将更加紧密地融合，为人类社会带来更多的创新和变革。
