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，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如视觉感知、语音识别、决策制定等。以下是一些典型的人工智能技术：
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技术。它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。监督学习是指通过标记的训练数据来训练模型，使其能够预测未知数据的输出；无监督学习是指没有标记的训练数据，但目标是发现数据中的模式或结构；强化学习则是一种通过与环境的交互来学习如何做出最佳决策的方法。
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、自然语言处理等领域取得了显著的成果。例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是两种常用的深度学习模型。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：自然语言处理是研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言的技术。它包括词法分析、句法分析和语义分析等任务。近年来，随着深度学习的发展，自然语言处理取得了很大的进展，如情感分析、机器翻译、文本摘要等。
4. 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它将现实世界中的事物、概念和它们之间的关系以图形的方式组织起来。知识图谱可以用于信息检索、推荐系统、问答系统等应用。知识图谱的构建涉及到实体识别、关系抽取、知识融合等多个步骤。
5. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是让计算机“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、场景理解等任务。近年来，随着深度学习的发展，计算机视觉取得了很大的进展，如面部识别、自动驾驶等。
6. 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。它包括机器人运动学、机器人动力学、机器人控制等。机器人学的目标是使机器人能够自主地执行各种任务，如搬运、焊接、清洁等。
7. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识的软件系统，它使用领域专家的知识来解决特定领域的问题。专家系统可以分为基于规则的专家系统和基于知识的专家系统。专家系统在医疗诊断、金融风险评估等领域取得了很好的效果。
8. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种让机器通过与环境的交互来学习如何做出最佳决策的方法。它可以分为策略梯度方法和值迭代方法。强化学习在游戏、机器人导航、无人驾驶等领域取得了很大的进展。
9. 自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）：自然语言理解是让计算机理解和处理人类语言的技术。它包括文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。近年来，随着深度学习的发展，自然语言理解取得了很大的进展，如情感分析、机器翻译等。
10. 语音识别（Speech Recognition）：语音识别是将人类的语音信号转换为计算机可以理解的文字或命令的技术。它包括声学建模、语言模型、解码等步骤。近年来，随着深度学习的发展，语音识别取得了很大的进展，如语音助手、自动字幕生成等。
