一、机器学习（Machine Learning，ML）

- 监督学习：借助带标签的训练数据，学习输入与输出之间的映射关系。典型应用包括房价预测、分类任务等，常用算法有线性回归、决策树、支持向量机等。

- 无监督学习：处理未标注数据，挖掘潜在结构与模式，常见方法有聚类、降维等，如通过购买行为分析实现客户细分（K-Means等算法）。

- 强化学习：智能体在环境中通过试错获得最优策略，依靠奖励反馈不断改进行为。应用场景包括机器人控制、游戏智能等，深度强化学习中的DQN是重要算法之一。

二、深度学习（Deep Learning，DL）

- 深度学习以深度神经网络为核心，擅长从海量数据中学习复杂表示。

- 卷积神经网络（CNN）：在计算机视觉领域应用广泛，能自动提取图像特征，适用于物体识别、图像分割等任务。

- 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）：擅长处理序列数据，常用于自然语言处理、语音分析等，但在长序列上存在梯度问题。

- Transformer及自注意力机制：摒弃传统循环/卷积结构，提升对长距依赖的建模能力，BERT、GPT等模型基于该架构，推动文本生成与理解的质变。

三、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）

- 文本分类：将文本分配到预定类别，如垃圾邮件识别、新闻分门等。

- 命名实体识别（NER）：从文本中识别出人名、地名、机构名等实体，便于信息提取与知识组织。

- 机器翻译：将一种语言翻译为另一种语言，现以神经网络模型为主，翻译质量持续提升。

- 问答系统：基于文本或知识库回答用户提问，广泛应用于智能客服与知识检索。

四、计算机视觉（Computer Vision，CV）

- 目标检测：在图像/视频中定位并识别目标物体的类别及位置。

- 图像分割：将图像划分成具有语义意义的区域，便于疾病诊断、场景理解等。

- 三维重建：从二维信息重建三维模型，广泛应用于建筑、虚拟现实与仿真等领域。

五、人工智能的形态定位

- 弱人工智能（Narrow AI）：专注于单一任务，具备局部智能但缺乏通用性，如语音识别与部分分类系统。

- 通用人工智能（General AI）：具备跨领域的通用智能，目前尚未现实实现。

- 超人工智能（Super AI）：在认知、创造等方面远超人类的假想形态，仍处于理论阶段。

六、语音识别与图像识别的原理与应用

- 语音识别：通过声学模型提取语音特征，与语言模型结合将语音转写为文本，常见应用包括智能助手、语音输入和客服自动应答。

- 图像识别：利用卷积神经网络提取图像特征，并进行分类、检测或识别，广泛落地在安防监控、医疗影像、电商商品图片分析等场景。

七、机器人与专家系统

- 机器人：通过传感器感知环境，结合AI算法实现自主决策与执行。应用包括工业机器人、服务机器人，以及在危险环境中的特种机器人。

- 专家系统：以领域知识库、推理机和解释模块为核心，模拟专家思维解决复杂问题，典型应用覆盖医疗诊断、金融投资与法律咨询等领域。

结语

掌握大模型及相关 AI 技术对于提升数据处理、分析与决策能力具有重要意义。AI 技术在教育、医疗、金融、制造等行业的应用日益广泛，系统性学习与实践能够提升专业能力，推动行业创新与个人职业竞争力的提升mile米乐。