人工智能（AI）系统主要包括两个技术系统：机器学习和深度学习。
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机通过学习数据来改进其性能的技术。在机器学习中，算法会从大量数据中学习模式，然后使用这些模式来做出预测或决策。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。监督学习是指有标签的数据，如分类问题；无监督学习是指没有标签的数据，如聚类问题；强化学习是指通过与环境的交互来学习最优策略。
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。深度学习的核心思想是通过多层次的神经元网络来捕捉数据的复杂特征。深度学习可以分为卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。卷积神经网络主要用于图像识别和处理；循环神经网络主要用于序列数据处理，如自然语言处理和语音识别；生成对抗网络则用于生成新的数据或图像。
除了这两个主要技术系统外，人工智能还包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器人学、专家系统等多个子领域。这些子领域相互关联，共同构成了一个完整的人工智能系统。
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