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。
人工智能的主要模块包括：
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习和改进。机器学习算法可以用于分类、回归、聚类、异常检测等任务。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以处理复杂的模式识别问题。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，NLP）：NLP是研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言的技术。NLP包括文本分析、机器翻译、情感分析、语音识别等任务。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是研究如何使计算机能够“看”和“理解”图像和视频的技术。计算机视觉包括图像识别、目标检测、图像分割、场景理解等任务。
5. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能应用。专家系统可以模拟人类专家的知识和经验，解决特定领域的问题。
6. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究如何使机器具备类似人类的运动和感知能力的学科。机器人学包括机器人控制、机器人感知、机器人导航等任务。
7. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种通过试错来优化决策过程的人工智能方法。强化学习在游戏、自动驾驶、金融等领域有广泛的应用。
8. 知识表示与推理（Knowledge Representation and Inference）：知识表示与推理是研究如何将知识转化为计算机可以理解的形式，以及如何利用这些知识进行推理和决策的方法。
9. 人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）：人机交互是研究如何使计算机更好地与人类交流和协作的技术。人机交互包括界面设计、语音识别、手势识别等任务。
10. 自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）：自然语言理解是研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的技术。自然语言理解包括文本摘要、情感分析、机器翻译等任务。
