人工智能（AI）的核心支撑技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。这些技术共同构成了人工智能的基石，为AI的发展提供了强大的动力。
1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让机器从数据中学习，从而实现对数据的自动分析和预测。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。在实际应用中，机器学习技术被广泛应用于语音识别、图像识别、推荐系统等领域。
2. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层神经网络来模拟人脑的神经元结构，从而实现对复杂数据的处理和分析。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而，深度学习也面临着过拟合、计算成本高等问题，需要进一步的研究和发展。
3. 自然语言处理：自然语言处理（NLP）是研究如何使计算机能够理解、处理和生成人类语言的技术。NLP包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等任务。近年来，随着深度学习技术的发展，NLP取得了很大的进展，如BERT、GPT等模型在语义理解和生成方面表现出色。
4. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。计算机视觉主要研究图像和视频中的物体检测、目标跟踪、场景理解等问题。近年来，随着深度学习技术的发展，计算机视觉取得了很大的突破，如YOLO、SSD等模型在目标检测方面表现出色。
除了上述四大核心支撑技术外，人工智能还涉及到数据挖掘、知识图谱、专家系统、机器人技术等多个领域。这些技术相互关联、相互促进，共同推动了人工智能的快速发展。
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