人工智能技术涵盖了多种方法和工具，用于模拟人类智能。

机器学习（Machine Learning）：

监督学习：算法在标记数据集上进行训练，以预测输出。

无监督学习：算法在未标记数据上寻找模式和结构。

强化学习：通过奖励和惩罚机制训练算法进行决策。

半监督学习：结合少量标记数据和大量未标记数据进行训练。

深度学习（Deep Learning）：

神经网络：模拟人脑神经元的结构，用于图像识别、语音识别等。

卷积神经网络（CNN）：主要用于图像处理。

循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如时间序列和自然语言。

生成对抗网络（GAN）：用于生成新数据样本，如图像或声音。

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：

文本分析：从文本中提取信息和情感。

机器翻译：自动将文本从一种语言翻译成另一种语言。

语音识别：将语音转换为文本。

聊天机器人：能够进行自然语言对话的系统。

计算机视觉（Computer Vision）：

图像识别：识别和分类图像中的对象。

视频分析：从视频数据中提取信息。

面部识别：识别和验证人脸。

机器人技术（Robotics）：

自动导航：用于自动驾驶汽车和无人机的导航。

运动控制：机器人肢体的运动和操作。

专家系统（Expert Systems）：

规则推理：基于预定义的规则进行决策。

知识库：存储领域特定知识以进行推理。

模糊逻辑（Fuzzy Logic）：

处理不确定性和模糊性，用于控制系统和决策支持。

知识图谱（Knowledge Graphs）：

用于表示和存储知识，通过节点和边的结构化形式。

强化学习（Reinforcement Learning）：

通过试错和奖励机制训练智能体进行复杂决策。

这些技术相互结合，推动了人工智能在各个领域的应用和发展。随着研究的进展，新的技术和方法也在不断涌现。