人工智能技术分类：基础层与应用层

人工智能（AI）技术可以分为基础层和应用层。基础层是AI的底层技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。应用层则是基于基础层技术进行具体应用的领域，如自动驾驶、语音识别、图像识别等。

基础层主要包括以下几个方面：

1. 机器学习：机器学习是AI的核心，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。

2. 深度学习：深度学习是机器学习的一种方法，它通过构建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。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。

3. 自然语言处理（NLP）：NLP是AI的一个重要应用领域，它主要研究计算机如何理解和生成人类语言。NLP包括文本挖掘、情感分析、机器翻译等任务。

4. 计算机视觉：计算机视觉是AI的另一个重要应用领域，它主要研究如何让计算机“看”和“理解”图像和视频。计算机视觉包括人脸识别、物体检测、场景解析等任务。

5. 知识图谱：知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它将知识以图形的形式存储和推理。知识图谱在语义搜索、智能推荐等领域具有广泛的应用前景。

应用层主要包括以下几个方面：

1. 自动驾驶：自动驾驶是AI应用层的一个典型例子，它通过感知环境、规划路径、控制车辆等方式实现无人驾驶。自动驾驶技术的发展将极大地改变人们的出行方式。

2. 语音识别：语音识别是将人类的语音信号转换为机器可读的文本信息的过程。语音识别技术在智能家居、智能助手等领域具有广泛的应用。

3. 图像识别：图像识别是将图像转化为机器可读的信息的过程。图像识别技术在安防监控、医疗诊断等领域具有重要的应用价值。

4. 机器翻译：机器翻译是将一种语言的文本转换为另一种语言的文本的过程。机器翻译技术在跨语言交流、全球化发展等方面具有重要的意义。

5. 智能推荐：智能推荐是根据用户的兴趣和行为，为用户推荐相关的内容或服务。智能推荐技术在电商、新闻、音乐等领域具有广泛的应用。

总之，基础层为应用层提供了技术支持，而应用层则展示了AI技术的实际应用价值。随着AI技术的不断发展，基础层和应用层之间的界限将逐渐模糊，共同推动AI技术的进步和应用创新。