人工智能（AI）技术层中的基础框架是机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning）。这些框架为AI系统提供了一种通用的、可扩展的算法，使得它们能够从大量数据中学习并做出预测或决策。
1. 机器学习：机器学习是一种让计算机通过数据来学习和改进的方法。它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。在机器学习中，我们通常使用一些算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，来训练模型。这些算法可以帮助我们理解数据之间的关系，从而进行预测或分类。
2. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。它通过多层神经网络（也称为深度神经网络）来模拟人脑的工作方式，从而实现对复杂数据的处理和分析。深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等都是常用的深度学习模型。
除了机器学习和深度学习之外，还有其他一些重要的AI技术层，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音识别（ASR）。这些技术层分别关注于文本、图像和声音的处理，使得AI系统能够更好地理解和与人类进行交互。
总之，人工智能技术层中的基础框架主要包括机器学习和深度学习。这些框架为我们提供了一种通用的、可扩展的算法，使得AI系统能够从大量数据中学习并做出预测或决策。随着技术的不断发展，我们可以期待在未来看到更多创新的AI技术和框架的出现。
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