人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及计算机科学、机器学习、数据科学和认知科学的交叉学科。它旨在开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的技术和系统。AI技术范畴主要包括以下几类：
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是AI的一个核心组成部分，它使计算机能够从数据中学习并改进性能。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等，它们通过分析大量数据来识别模式、预测未来事件和做出决策。
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，它模仿了人脑神经元之间的连接和信息处理方式。深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著成就，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和自编码器等。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：NLP是AI的另一个重要领域，它致力于让计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术包括文本分类、机器翻译、情感分析、对话系统等，广泛应用于搜索引擎、智能助手和自动写作等领域。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是指让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。计算机视觉研究包括图像识别、目标检测、场景理解和三维重建等。在自动驾驶、医疗影像分析和安全监控等领域有广泛的应用。
5. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究如何创建和使用具有感知、规划和行动能力的机器人的学科。机器人技术包括工业机器人、服务机器人、探索机器人等，它们在制造业、医疗、家庭、探险等领域发挥着重要作用。
6. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识库和推理机制的人工智能应用，它使用领域专家的知识来解决特定问题。专家系统在医疗诊断、金融风险评估、法律案件分析等领域具有广泛应用。
7. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种让计算机通过与环境的互动来学习最优策略的方法。强化学习应用于游戏、机器人控制、物流优化等领域，通过奖励和惩罚机制来指导学习过程。
8. 生物信息学（Bioinformatics）：生物信息学是一个跨学科领域，它结合了生物学、计算机科学和信息技术，用于分析和解释生物数据。生物信息学包括基因序列分析、基因组学、蛋白质结构预测和药物发现等。
9. 自然语言生成（Natural Language Generation）：自然语言生成是指让计算机能够生成接近自然语言水平的句子或文本的能力。自然语言生成技术在机器翻译、聊天机器人、内容创作等领域具有广泛应用。
10. 量子计算（Quantum Computing）：量子计算是一种利用量子力学原理进行计算的新兴技术。虽然目前还处于初级阶段，但量子计算有望解决传统计算机难以解决的问题，如密码破解、材料设计等。
总之，人工智能涵盖了多个技术领域，包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、专家系统、强化学习、生物信息学、自然语言生成和量子计算等。这些技术相互交织，共同推动着人工智能的发展和应用。随着技术的不断进步，人工智能将在更多领域展现出其潜力和价值。
