人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它试图理解和构建智能的系统。人工智能的目标是创建能够执行需要人类智能的任务的机器，如视觉感知、语音识别、决策制定和翻译等。
人工智能的主要研究领域包括：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、专家系统、知识表示与推理等。
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机通过数据学习和改进的方法。它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。监督学习是指给定输入和输出，通过训练模型来预测输出；无监督学习是指没有明确的输入和输出，通过聚类或降维等方法找到数据的结构和规律；强化学习是指通过与环境的交互，通过奖励和惩罚来优化行为。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用多层神经网络来模拟人脑的工作方式。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，简称NLP）：NLP是研究如何使计算机理解、解释和生成人类语言的技术。NLP主要包括文本分类、机器翻译、情感分析、信息提取等任务。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是研究如何使计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。计算机视觉主要包括图像识别、目标检测、图像分割、场景理解等任务。
5. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究如何使机器具有类似人类的运动和感知能力的技术。机器人学主要包括路径规划、导航、避障、抓取等任务。
6. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识的计算机程序，它可以模拟人类专家的知识和经验，用于解决特定领域的问题。专家系统主要包括知识库、推理机和解释器三个部分。
7. 知识表示与推理（Knowledge Representation and Inference）：知识表示是将现实世界中的知识转化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逻辑推导，以解决问题。知识表示与推理是人工智能的基础，主要包括谓词逻辑、语义网络、框架理论等技术。
