人工智能（AI）是一个快速发展的领域，涵盖了许多不同的技术和应用。以下是一些常用的AI核心技术和定式：
1. 机器学习（Machine Learning）:
机器学习是AI的一个核心部分，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能。常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
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，它可以处理大规模和复杂的数据。深度学习在图像识别、自然语言处理和语音识别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和生成人类语言的技术。常见的NLP任务包括文本分类、情感分析、机器翻译和问答系统等。
4. 计算机视觉（Computer Vision）:
计算机视觉是使计算机能够理解和解释图像和视频的技术。常见的计算机视觉任务包括图像识别、目标检测和图像分割等。
5. 语音识别（Speech Recognition）:
语音识别是将人类的语音转换为文本的技术。常见的语音识别应用包括智能助手、语音转录和语音搜索等。
6. 自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）:
NLU是研究如何理解和处理自然语言的技术。常见的NLU任务包括情感分析、机器翻译和文本摘要等。
7. 知识图谱（Knowledge Graph）:
知识图谱是一种表示和存储知识的方式，它通过图的形式将实体、属性和关系连接起来。常见的知识图谱应用包括推荐系统、语义搜索和信息检索等。
8. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）:
强化学习是一种使计算机学会在环境中做出最佳决策的方法。常见的强化学习应用包括游戏AI、机器人控制和自动驾驶等。
9. 迁移学习（Transfer Learning）:
迁移学习是一种利用已在一个领域（如计算机视觉）学到的知识来解决另一个领域（如文本分类）问题的技术。
10. 联邦学习（Federated Learning）:
联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个设备在不共享数据的情况下共同训练模型。
11. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）:
强化学习是一种使计算机学会在环境中做出最佳决策的方法。常见的强化学习应用包括游戏AI、机器人控制和自动驾驶等。
12. 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，它可以处理大规模和复杂的数据。深度学习在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。
13. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）:
CNN是一种专门用于处理具有网格状结构的数据（如图像）的深度学习模型。
14. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）:
RNN是一种可以处理序列数据的深度学习模型，它的特点是每个时间步都会记住前面的信息。
15. 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）:
LSTM是一种专门用于处理序列数据的深度学习模型，它可以解决传统RNN在处理长序列数据时的问题。
16. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）:
GAN是一种结合了生成模型和判别模型的深度学习模型，它可以产生与真实数据相似的图像或声音。
17. 自编码器（Autoencoder）:
自编码器是一种将输入数据压缩到低维空间同时尽可能保持原始数据的统计特性的深度学习模型。
18. Transformer模型（Transformer Model）：
Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型，它在处理序列数据时表现出了卓越的性能。
19. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）:
BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，它在理解语境和捕捉词义方面取得了显著的成果。
20. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）:
BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，它在理解语境和捕捉词义方面取得了显著的成果。
这些只是人工智能领域中的一些常用技术和定式，实际上还有许多其他技术和方法也在不断发展和完善。随着技术的不断进步，AI的应用范围将会越来越广泛，为社会带来更多的便利和价值。
