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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、决策制定等。人工智能的关键技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、知识表示和推理、专家系统、机器人学、语音识别、图像识别、自然语言理解、机器翻译、文本生成、语音合成、情感计算、推荐系统、智能搜索、智能交通等。

机器学习是人工智能的核心，它使计算机能够从数据中学习和改进。深度学习是机器学习的一个子集，它使用神经网络来模拟人脑的工作方式，以实现更复杂的任务。自然语言处理是让计算机理解和生成自然语言的技术，它包括词法分析、句法分析和语义分析等步骤。计算机视觉是指让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术，它包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等任务。强化学习是一种通过奖励和惩罚来引导智能体进行决策的方法，它包括Q-learning、SARSA、Deep Q-Networks等算法。知识表示和推理是指如何将知识组织成计算机可以理解的形式，以及如何利用这些知识进行推理和解决问题。专家系统是一种基于规则的人工智能系统，它使用领域专家的知识来解决特定领域的问题。机器人学是研究机器人的设计、制造和应用的学科。语音识别是将人类的语音转换为计算机可读的文本或命令的技术。图像识别是将图像中的物体或特征识别出来并进行分析的技术。自然语言理解是指让计算机理解和解释自然语言的能力，它包括词义消歧、命名实体识别、依存关系解析等任务。机器翻译是指让计算机将一种自然语言翻译成另一种自然语言的技术。文本生成是指让计算机根据给定的输入生成新的文本内容的技术，它包括自动摘要、自动文摘、自动摘要等任务。语音合成是指让计算机将文本转换为语音输出的技术。情感计算是指让计算机理解和表达人类情感的技术，它包括情绪识别、情感建模、情感预测等任务。推荐系统是一种根据用户的兴趣和历史行为来提供个性化推荐的技术。智能搜索是指让计算机根据用户的查询和偏好来提供相关结果的技术。智能交通是指让计算机辅助解决交通问题，提高道路安全和效率的技术，它包括交通流量管理、自动驾驶、智能信号控制等任务。