人工智能技術包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習、大數據五大類。
1、計算機視覺
人工智能的計算機視覺是壹門研究如何使機器“看”的科學，它用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等，並進壹步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。從人工智能的視角來看，計算機視覺要賦予機器“看”的智能，與語音識別賦予機器“聽”的智能類似，都屬於感知智能範疇。
2、語音識別
語音識別需要經過預處理、特征提取、聲學模型訓練、語言模型訓練、語音解碼等過程。預處理是對聲音進行數字化處理，包括采樣、量化、預加重等操作。特征提取是對處理後的聲音進行特征提取，提取出反映語音特征的信息，如聲譜、聲向量等。
3、自然語言處理
自然語言處理（NLP）是人工智能領域中的壹個重要方向，專註於人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。NLP的研究涉及自然語言，即人們日常使用的語言，目標是研制能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟件系統。
4、機器學習
機器學習是壹個跨學科的領域，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。它利用計算機技術，對采集的數據進行計算分析，並通過不斷改進計算方法，來提高完成特定系統的準確性。機器學習將數據輸入給學習算法，算法根據輸入的數據生成計算模型，再用另壹組測試數據輸入該模型，該模型即可輸出判斷結果。
5、大數據
人工智能和大數據都涉及數據的處理和分析，但是它們的側重點和目的有所不同。人工智能旨在通過數據驅動的算法來解決各種問題，包括圖像識別、語音識別、自然語言處理等，以實現機器智能。而大數據則側重於對大規模數據進行分析和挖掘，以發現其中的規律和價值，從而為企業或組織提供決策支持。
人工智能的發展：
在AI黃金年代，人工智能被廣泛應用於不同領域，如機器翻譯、自然語言處理、計算機視覺等。這個時期也出現了壹些著名的AI項目，如Stanford Cart和Shakey。然而，到了20世紀70年代，人工智能遭遇了第壹次低谷，主要因為壹些項目失敗了，同時資金也變得緊張。
在AI再次繁榮的時期，人工智能得到了進壹步的發展和應用。這個時期出現了壹些新的AI方案，如神經網絡和遺傳算法。這些新的方案為人工智能的應用和發展提供了新的方向。
自20世紀90年代以來，人工智能開始得到更廣泛的應用，如智能制造、智能交通、智能農業等。同時，人工智能算法也在不斷優化和發展，如深度學習算法在圖像識別、自然語言處理等領域的應用。這些應用領域的發展為人工智能帶來了更多的創新和機遇。