人工智能（AI）的核心技术主要包括以下四大类：
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是AI的核心，它使计算机能够通过数据和经验自动学习和改进。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。例如，深度学习是一种强大的机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构，通过多层神经元网络进行特征提取和模式识别。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：NLP技术使计算机能够理解和处理人类语言。NLP包括文本分析、语音识别、机器翻译、情感分析等。例如，谷歌的BERT模型就是一种基于Transformer架构的预训练模型，它在多种NLP任务中取得了显著的性能提升。
3. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉技术使计算机能够理解和解释图像和视频。计算机视觉包括物体检测、图像分类、人脸识别、自动驾驶等。例如，卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于图像识别的深度学习模型，它通过卷积层和池化层提取图像特征并进行分类。
4. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能系统，它模拟人类专家的知识和决策过程。专家系统可以用于解决特定领域的问题，如医疗诊断、金融风险评估等。例如，IBM的Watson是一个基于认知计算的人工智能系统，它可以与人类进行自然语言交流，并提供各种领域的专业知识和服务。
这四大核心技术相互支持，共同构成了人工智能的基础框架。随着技术的发展，这些核心技术也在不断地演进和完善，为人工智能的应用提供了强大的支持。
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