人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由人制造出来的系统能够理解、学习、适应和实施人类的认知功能。这些系统可以理解语言、识别图像、解决问题和学习新的技能。
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机从数据中学习和改进的技术。它不需要人为编写代码，而是通过算法和模型来自动学习和优化。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。监督学习是指使用标记过的数据来训练模型，使其能够预测新数据的输出；无监督学习是指没有标记的数据，但需要找到数据中的模式和结构；强化学习则是一种通过奖励和惩罚来指导模型学习的算法。
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。深度学习可以处理大量的数据，并从中提取有用的信息。深度学习的关键在于其多层结构和反向传播算法，这使得它可以自动地调整网络参数以获得更好的性能。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. 神经网络（Neural Network）：神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型。它由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并产生输出信号。神经网络可以通过权重和偏置来调整神经元之间的连接强度，从而影响整个网络的性能。神经网络在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用。
4. 专家系统（Expert System）：专家系统是一种基于知识库和推理机制的人工智能系统。它可以根据领域专家的知识来解决特定领域的复杂问题。专家系统通常包括知识库、推理机和解释器三个部分。知识库存储了领域专家的知识，推理机负责根据知识库中的信息进行推理，解释器则负责向用户解释推理过程和结果。专家系统在医疗诊断、金融分析、法律咨询等领域具有重要的应用价值。
