人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的技术框架主要包括以下几个部分：
1. 数据采集与预处理：这是人工智能的基础，包括数据的收集、清洗、转换和标准化等步骤。这些数据是后续模型训练和预测的基础。
2. 特征提取：在数据采集与预处理之后，需要对数据进行特征提取，即从原始数据中提取出对目标有重要影响的特征。这一步通常涉及到数据挖掘、统计分析、机器学习等技术。
3. 模型选择与训练：根据问题的性质和需求，选择合适的机器学习或深度学习模型进行训练。这包括模型的参数调优、交叉验证、超参数优化等步骤。
4. 模型评估与优化：通过测试集对模型的性能进行评估，以确定模型是否达到了预期的效果。如果效果不佳，需要进行模型优化，如调整模型结构、增加训练数据、使用更复杂的算法等。
5. 模型部署与应用：将训练好的模型部署到实际应用场景中，如智能客服、自动驾驶、图像识别等。在实际应用中，可能需要对模型进行持续的监控和维护，以确保其性能稳定。
6. 模型解释与可视化：为了提高模型的可解释性和可信度，可以使用一些方法对模型的决策过程进行解释，如使用混淆矩阵、ROC曲线等工具。同时，还可以使用可视化技术，如热力图、聚类图等，来展示模型的输出结果。
7. 模型更新与迭代：随着新数据的不断出现和问题的不断变化，需要定期对模型进行更新和迭代，以提高其性能和适应能力。这可能涉及到模型结构的修改、算法的改进、数据集的扩充等步骤。
总之，人工智能的技术框架是一个多层次、多阶段的复杂系统，涵盖了数据采集与预处理、特征提取、模型选择与训练、模型评估与优化、模型部署与应用、模型解释与可视化、模型更新与迭代等多个环节。通过对这些环节的有效管理和优化，可以实现人工智能技术的广泛应用和持续发展。
