人工智能（AI）的底层模型是机器学习和深度学习。机器学习是一种让计算机通过学习数据来改进其性能的技术，而深度学习则是一种特殊的机器学习方法，它使用神经网络来模拟人脑的工作方式，从而能够处理更复杂的任务。
在机器学习中，我们通常使用监督学习、无监督学习和强化学习等方法。监督学习是指我们给机器提供一些带有标签的数据，然后让机器通过学习这些数据来预测新的数据。无监督学习是指我们没有提供任何标签的数据，而是让机器通过学习数据之间的相似性来进行分类或聚类。强化学习则是一种让机器通过与环境的交互来学习如何做出最佳决策的方法。
在深度学习中，我们通常使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等模型。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络，它可以自动地从图像中提取特征并进行分类。RNN是一种可以处理序列数据的神经网络，它可以捕捉到时间序列中的长期依赖关系。GAN则是一种可以生成真实数据并用于训练模型的方法，它可以生成逼真的图像、视频等数据。
除了这些基本的模型之外，还有一些其他的深度学习模型，如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和变分自编码器（VAE）等。这些模型在处理不同类型的数据时具有不同的优势，可以根据具体的需求选择使用。
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