人工智能有哪五大类

人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大类。

1、计算机视觉

人工智能的计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，它用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。从人工智能的视角来看，计算机视觉要赋予机器“看”的智能，与语音识别赋予机器“听”的智能类似，都属于感知智能范畴。

2、语音识别

语音识别需要经过预处理、特征提取、声学模型训练、语言模型训练、语音解码等过程。预处理是对声音进行数字化处理，包括采样、量化、预加重等操作。特征提取是对处理后的声音进行特征提取，提取出反映语音特征的信息，如声谱、声向量等。

3、自然语言处理

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要方向，专注于人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。NLP的研究涉及自然语言，即人们日常使用的语言，目标是研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。

4、机器学习

机器学习是一个跨学科的领域，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它利用计算机技术，对采集的数据进行计算分析，并通过不断改进计算方法，来提高完成特定系统的准确性。机器学习将数据输入给学习算法，算法根据输入的数据生成计算模型，再用另一组测试数据输入该模型，该模型即可输出判断结果。

5、大数据

人工智能和大数据都涉及数据的处理和分析，但是它们的侧重点和目的有所不同。人工智能旨在通过数据驱动的算法来解决各种问题，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，以实现机器智能。而大数据则侧重于对大规模数据进行分析和挖掘，以发现其中的规律和价值，从而为企业或组织提供决策支持。

人工智能的发展：

在AI黄金年代，人工智能被广泛应用于不同领域，如机器翻译、自然语言处理、计算机视觉等。这个时期也出现了一些著名的AI项目，如Stanford Cart和Shakey。然而，到了20世纪70年代，人工智能遭遇了第一次低谷，主要因为一些项目失败了，同时资金也变得紧张。

在AI再次繁荣的时期，人工智能得到了进一步的发展和应用。这个时期出现了一些新的AI方案，如神经网络和遗传算法。这些新的方案为人工智能的应用和发展提供了新的方向。

自20世纪90年代以来，人工智能开始得到更广泛的应用，如智能制造、智能交通、智能农业等。同时，人工智能算法也在不断优化和发展，如深度学习算法在图像识别、自然语言处理等领域的应用。这些应用领域的发展为人工智能带来了更多的创新和机遇。