人工智能领域划分：机器学习、自然语言处理、计算机视觉等

人工智能（AI）是一个广泛的领域，它包括了许多子领域和相关技术。以下是一些主要的子领域及其简要描述：

1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是AI的一个核心部分，它使计算机能够从数据中学习和改进其性能。机器学习算法可以用于分类、回归、聚类、推荐系统等各种任务。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. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：NLP是研究如何让计算机理解和生成人类语言的学科。NLP包括文本分析、机器翻译、情感分析、语音识别、机器阅读理解等任务。NLP的目标是使计算机能够像人类一样理解和使用自然语言。

3. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是研究如何让计算机“看”并理解图像和视频的学科。计算机视觉包括图像识别、目标检测、图像分割、三维重建等任务。计算机视觉的目标是使计算机能够像人类一样理解和解释视觉信息。

4. 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它使用实体、关系和属性来描述现实世界中的事物和概念。知识图谱在问答系统、推荐系统、智能搜索等领域有广泛的应用。

5. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于规则的推理系统，它使用一组预定义的规则来解决特定领域的复杂问题。专家系统可以用于医疗诊断、金融风险评估、法律咨询等。

6. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究如何使机器具有感知、运动和交互能力的学科。机器人学包括工业机器人、服务机器人、探索机器人等不同类型的机器人。

7. 生物信息学（Bioinformatics）：生物信息学是研究生物数据的收集、存储、分析和解释的学科。生物信息学在基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域有广泛的应用。

8. 量子计算（Quantum Computing）：量子计算是利用量子力学原理进行计算的学科。量子计算在密码破解、药物设计、材料科学等领域有潜在的应用前景。

9. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种通过与环境的互动来学习最优策略的方法。强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域有广泛的应用。

10. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用神经网络模型来模拟人脑的工作方式。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。