一、人工智能包含哪些技术
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）包括许多技术和方法，主要可以分为以下几类：
1.机器学习（MachineLearning）：机器学习是一种通过样本数据训练机器系统来识别模式和规律的技术。其包括有监督学习、无监督学习、强化学习等方法。
2.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：NLP是指使计算机学会理解、分析和生成人类语言的技术。主要包括词法分析、句法分析、语义分析、语音识别等。
3.计算机视觉（ComputerVision）：计算机视觉指让计算机系统具备识别、解析、理解和处理图像或视频的能力。这包括图像分割、目标检测、特征提取、视觉跟踪等。
4.专家系统（ExpertSystem）：专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能应用。它能够通过推理和决策帮助用户解决复杂的问题。
5.智能代理（IntelligentAgent）：智能代理是指一种具有自主性、协调性和自适应性的人工智能系统。包括简单反应、模型基础反应、目标导向反应、智能反应等多种类型。
6.深度学习（DeepLearning）：深度学习是一种基于人造神经网络的机器学习技术，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等。
总之，人工智能包含的技术非常广泛，不断发展变化，随着各种新技术的出现和应用，人工智能应用的领域正在不断拓展。
二、人工智能有哪些
1、人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
2、人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
3、以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。
三、通用人工智能细分龙头
目前，全球通用人工智能领域的细分龙头公司主要有以下几家：
1.谷歌（Google）：作为全球互联网搜索巨头的谷歌，也是通用人工智能领域的重要参与者。其在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域的技术水平处于领先地位。
2.微软（Microsoft）：微软在人工智能领域的布局相当广泛，涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉、人体感知等多个细分领域，其人工智能技术平台Azure也是行业内领先的人工智能云服务平台。
3.IBM：作为世界上最大的信息技术公司之一，IBM在人工智能领域也有很大的发展潜力。其人工智能平台Watson涉及语音识别、机器学习、自然语言处理、大数据分析等多个细分领域，已经成为企业用户的首选之一。
4.亚马逊（Amazon）：亚马逊的人工智能平台AWS也在全球范围内得到了广泛应用，涵盖了语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个细分领域。
以上是当前全球通用人工智能发展领域的细分龙头企业，他们在人工智能技术和应用方面都有着较为显著的领先优势。
四、人工智能分支概念有哪些
1、人工智能（ArtificialIntelligence,AI）包含多个分支，列举了一些主要的人工智能分支概念：
2、机器学习（MachineLearning）：机器学习是使计算机系统通过观察和学习数据来改进性能和自动适应的方法。它包括监督学习、无监督学习、强化学习等技术。
3、深度学习（DeepLearning）：深度学习是机器学习的一个特定领域，利用人工神经网络模拟人脑神经元的结和功能进行复杂的模式识别，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
4、自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）：自然语言处理涉及计算机对人类语言的理解、生成和交互。这个领域包括文本分析、机器翻译、情感分析、问题回答等任务。
5、计算机视觉（ComputerVision）：计算机视觉致力于让计算机模拟人类视觉系统，以理解和解释图像和视频数据。该领域处理图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等任务。
6、自动驾驶（AutonomousDriving）：自动驾驶是指利计算机技术和传感器数据使汽车能够在没有人下感知环境、做出决策和控制方向盘、油门和制动等。
7、机器人学（Robotics）：机器人学涵盖了设计、建造、操控和编程机器人的技术，包括感知、定位与导航、动控制、任务规划等。
8、强化学习（ReinforcementLearning）：强化学习是一种通过试错和奖惩来教计算机系统如何在动态环境中做出决策的方法它广泛应用于游戏、机器人控制和资源管理等领域。
9、以上只是人工智能众多分支的一小部分，这些分支之间相互交叉和融合，不断取得进展，并在各个领域得到应用和发展。
五、人工智能导论和人工智能有什么区别
人工智能导论和人工智能的区别主要体现在以下几个方面：
1.内容深度：人工智能导论是一门介绍性课程，主要向学生普及人工智能领域的基本概念、历史发展、新技术等。课程内容相对较浅，以了解性为主。而人工智能则是一个广泛的概念，涵盖了许多深入的技术和研究领域，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
2.知识体系：人工智能导论侧重于人工智能领域的整体框架和基本原理，涵盖的知识点包括人工智能的概念、知识工程、推理技术、搜索技术、机器学习、人工神经网络等。而人工智能则涉及更丰富的技术细节，如算法、模型、数据结构等。
3.应用领域：人工智能导论主要关注人工智能在各个行业的应用和潜力，让学生了解人工智能如何在医疗、金融、交通、教育等领域发挥作用。而人工智能则更注重具体技术的实现和应用，如图像识别、语音识别、推荐系统等。
4.目标受众：人工智能导论适用于所有相关专业的学生，旨在让学生对人工智能有一个基础性的认识，为后续相关课程的学习打下基础。而人工智能则针对已有一定基础的学生，侧重于培养他们在人工智能领域的专业技能和创新能力。
总之，人工智能导论是一门面向初学者的介绍性课程，旨在普及人工智能的基本概念和应用；而人工智能则是一门更深入的专业课程，关注技术细节和实际应用。两者的区别在于内容深度、知识体系、应用领域和目标受众。
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