人工智能技术包含一系列工具和方法，旨在使机器能够执行通常需要人类智能的任务。 主要类别包括机器学习、自然语言处理 (NLP)、计算机视觉、机器人和强化学习。 这些领域中的每一个都解决了特定的问题，例如模式识别、语言理解、视觉数据解释和自主决策。 开发人员使用这些技术来构建推荐系统、聊天机器人、图像分析工具和自动驾驶系统等应用程序。
机器学习 (ML) 是一种基础人工智能技术，它涉及训练算法来识别数据中的模式。 监督学习（模型从标记数据集学习，例如将电子邮件分类为垃圾邮件）和无监督学习（识别未标记数据中的隐藏模式，例如客户细分）是常用的方法。 深度学习是 ML 的一个子集，它使用具有多层的神经网络来处理复杂的任务，例如图像和语音识别。 例如，卷积神经网络 (CNN) 广泛应用于计算机视觉中，以检测图像中的物体，而循环神经网络 (RNN) 处理顺序数据，如文本或时间序列信息。 TensorFlow 和 PyTorch 等框架简化了开发人员对这些模型的实现。
自然语言处理和计算机视觉是专门的人工智能领域。 NLP 使机器能够理解和生成人类语言，从而为聊天机器人（例如 OpenAI 的 GPT 模型）和翻译服务（例如 Google 翻译）等工具提供支持。 诸如标记化和 Transformer 架构（例如 BERT）之类的技术将语言分解为可分析的组成部分。 计算机视觉侧重于解释视觉数据——应用包括安全系统中的面部识别和医学成像分析。 OpenCV 等开源库为边缘检测或物体跟踪提供预构建的函数。 与此同时，强化学习训练智能体通过反复试验做出决策，如游戏人工智能（例如 AlphaGo）或机器人控制系统中所示。 这些技术经常结合在一起； 例如，自动驾驶汽车集成了计算机视觉进行障碍物检测和强化学习进行导航。 开发人员可以利用基于云的人工智能服务（例如 AWS SageMaker）来部署这些解决方案，而无需管理底层基础设施。