人工智能关键技术体系包括

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它试图理解和构建智能的实体，以便能够执行那些通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别和决策制定。人工智能的关键技术体系包括以下几个方面：

1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是AI的一个重要分支，它使计算机能够通过数据学习并改进其性能，而无需明确的编程。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。

2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以处理大量复杂的数据，如图像和语音。深度学习在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了显著的成果。

3. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：NLP是研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言的技术。NLP包括文本挖掘、机器翻译、情感分析、问答系统等应用。

4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是指让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。计算机视觉的应用包括人脸识别、物体检测、图像分割等。

5. 语音识别（Speech Recognition）：语音识别是指将人类的语音转换为文本或命令的技术。语音识别技术在智能家居、语音助手等领域有广泛应用。

6. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究如何创建和应用机器人的技术。机器人学包括机器人设计、控制、导航和感知等方面的技术。

7. 知识表示与推理（Knowledge Representation and Inference）：知识表示是将现实世界的知识转化为计算机可以理解的形式，而知识推理则是使用这些知识进行决策和问题解决的过程。

8. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识的计算机程序，它模拟了人类专家的知识和推理能力，用于解决特定领域的问题。

9. 计算模型（Computational Models）：计算模型是指用于描述和模拟复杂系统的数学模型和算法。计算模型在优化、规划和预测等方面有广泛的应用。

10. 硬件支持（Hardware Support）：硬件支持是指为AI提供计算资源和存储资源的硬件设备，如GPU、TPU等。随着AI技术的发展，对硬件的需求也在不断增加。

总之，人工智能的关键技术体系涵盖了多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器人学、知识表示与推理、专家系统、计算模型和硬件支持等。这些技术相互交织，共同推动了人工智能的发展。