人工智能应用技术属于什么类

人工智能应用技术属于计算机科学和工程领域，具体可以归类为以下几类：

1. 机器学习（Machine Learning）：这是一种人工智能子领域，主要研究如何使计算机系统具备从数据中学习和改进的能力。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。在实际应用中，机器学习被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元结构。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了显著的成果。例如，卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度学习模型已经成为了这些领域的主流技术。

3. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是人工智能的一个重要应用领域，主要研究如何让计算机能够像人类一样理解和解释图像或视频。计算机视觉技术在医疗诊断、自动驾驶、安防监控等领域有着广泛的应用。

4. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：自然语言处理是指让计算机能够理解、生成和处理人类语言的技术。NLP技术在智能助手、机器翻译、情感分析、文本摘要等领域有着重要的应用。

5. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究机器人的设计、制造、控制和应用的学科。随着人工智能技术的不断发展，机器人学与人工智能技术的结合越来越紧密，如自适应机器人、智能机器人等。

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技术，它能够模拟人类专家的思维过程，解决特定领域的问题。专家系统在医疗诊断、金融风险评估、法律咨询等领域有着广泛的应用。

7. 智能硬件（Smart Hardware）：智能硬件是指集成了人工智能技术的产品，如智能家居、智能穿戴设备、智能传感器等。这些产品通过收集用户的行为数据，利用人工智能技术为用户提供个性化的服务和建议。

8. 数据分析（Data Analysis）：数据分析是将大量数据转化为有用信息的过程。人工智能技术在数据分析领域发挥着重要作用，如预测分析、异常检测、数据挖掘等。

9. 云计算与大数据（Cloud Computing and Big Data）：云计算和大数据是现代计算技术的重要趋势，它们为人工智能应用提供了强大的基础设施。人工智能技术在云计算平台上进行大规模数据处理和分析，以获取更精确的结果。

10. 物联网（Internet of Things, IoT）：物联网是指将各种物体通过网络连接在一起，实现信息的交换和通信。人工智能技术在物联网中的应用主要体现在智能设备的自我学习和优化能力上，如智能家电、智能交通等。