人工智能到底学什么？

一、机器学习

机器学习是人工智能的一个重要分支，它的目标是通过训练模型，使模型能够自动地学习和改进，以完成任务。机器学习的应用非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。机器学习的过程通常包括数据收集、特征提取、模型训练、模型评估和模型优化等步骤。

二、深度学习

深度学习是机器学习的一个子集，主要是通过模拟人脑的神经网络来处理信息。深度学习的应用也十分广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。相对于传统机器学习，深度学习在处理高维度的复杂数据时表现更优秀。深度学习的核心是神经网络，通过神经网络能够自动提取数据的特征，从而实现对数据的分类、聚类、预测等任务。

三、自然语言处理

自然语言处理是人工智能中处理人类语言的技术，包括语音识别、文本分析等。自然语言处理的目标是让计算机能够理解和生成人类语言，从而更好地与人类交互。自然语言处理的应用包括智能客服、机器翻译、语音助手等。

四、计算机视觉

计算机视觉是人工智能中处理图像和视频的技术。计算机视觉的目标是让计算机能够像人一样识别和理解图像和视频中的内容。计算机视觉的应用包括人脸识别、目标检测、图像分类等。

五、强化学习

强化学习是通过试错的方式，让智能体在环境中找到最优的行为策略。强化学习的应用包括游戏AI、自动驾驶等。

六、知识表示与推理

知识表示与推理是人工智能中处理知识和推理的技术。知识表示与推理的目标是让计算机能够表示和推理知识，从而进行逻辑推理和决策。知识表示与推理的应用包括专家系统、智能规划等。

七、智能控制与决策

智能控制与决策是人工智能中实现自动化控制和决策的技术。智能控制与决策的目标是通过智能算法和优化技术，实现设备的自动化控制和决策优化。智能控制与决策的应用包括智能制造、智能家居等。

八、数据挖掘与分析

数据挖掘与分析是人工智能中处理大规模数据的技术。数据挖掘与分析的目标是从大规模的数据中挖掘出有价值的信息，并通过分析来指导决策和预测未来趋势。数据挖掘与分析的应用包括市场分析、风险管理等。

九、软件工程与开发

软件工程与开发是人工智能中实现软件的开发和维护的技术。软件工程与开发的目标是通过软件设计和开发技术，实现高效、可靠的软件系统。软件工程与开发的应用包括软件开发、软件测试等。