人工智能（AI）技术概览：核心算法与应用
人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解和构建智能的实体，使机器能够模拟人类的思维和行为。人工智能的目标是创建能够执行复杂任务的机器，这些任务在人类执行时需要智能、判断和决策。
人工智能的核心算法主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这些算法都是通过训练数据来学习模式和规律，然后对新的输入进行预测和分类。
机器学习是一种监督学习方法，它通过训练数据来建立模型，然后用这个模型来预测新的输入。机器学习可以分为线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
深度学习是一种非监督学习方法，它通过神经网络来学习数据的高层抽象特征。深度学习可以分为卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
自然语言处理是一种让计算机理解、解释和生成人类语言的技术。自然语言处理可以分为词法分析、句法分析、语义分析、依存分析等。
计算机视觉是一种让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。计算机视觉可以分为图像识别、目标检测、图像分割、图像增强等。
人工智能的应用非常广泛，包括自动驾驶、医疗诊断、金融风控、智能家居、语音助手等。例如，自动驾驶汽车可以通过感知环境、规划路径、控制车辆来实现安全行驶；医疗诊断可以通过分析医学影像、病历等信息来辅助医生做出准确的诊断；金融风控可以通过分析交易数据、信用信息等来预防欺诈和风险。
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