人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由人制造出来的系统所表现出来的智能，这种智能通过学习、推理、感知、语言理解等过程实现。它是计算机科学的一个分支，旨在了解和构建能够执行复杂任务的智能机器。人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种类型。弱人工智能是指专门设计来执行特定任务的智能系统，如语音识别、图像识别或自动驾驶汽车。而强人工智能则是一种通用性的智能，可以处理任何人类智能能够处理的任务，但目前还处于理论阶段。
人工智能的基础知识点主要包括以下几个方面：
1. 数据和机器学习：数据是人工智能的基础，机器学习是让计算机从数据中学习和改进的技术。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
2. 神经网络：神经网络是机器学习的一种重要方法，它模仿了人脑的工作方式，通过大量的神经元和连接来实现复杂的计算。神经网络可以分为前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
3. 深度学习：深度学习是一种特殊的神经网络，它使用多层的隐藏层来模拟人脑的层次结构。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
4. 自然语言处理：自然语言处理是研究如何使计算机理解和生成人类语言的技术。它包括文本分析、语义理解、情感分析等任务。
5. 计算机视觉：计算机视觉是让计算机能够“看”和“理解”图像和视频的技术。它包括图像识别、目标检测、图像分割等任务。
6. 知识表示与推理：知识表示是将现实世界中的知识转换为计算机可以理解的形式，而知识推理则是根据已有的知识进行推断和推理。
7. 自然语言理解：自然语言理解是让计算机能够理解人类语言的能力，包括词义消歧、句法分析和语义分析等任务。
8. 情感计算：情感计算是研究如何让计算机理解和处理人类情绪的技术。它包括情感分析、情感预测和情感合成等任务。
9. 机器人技术：机器人技术是让计算机控制机器人完成各种任务的技术。它包括移动机器人、服务机器人和工业机器人等。
10. 智能控制：智能控制是让计算机根据环境信息和自身状态做出决策并执行相应动作的技术。它包括自适应控制、模糊控制和专家系统等。
这些知识点构成了人工智能的理论基础，也是开发人工智能应用的关键。掌握这些基础知识，可以帮助我们更好地理解和开发人工智能技术，推动人工智能的发展和应用。
