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人工智能技术分类体系概述
一、核心研究领域划分
当前人工智能技术体系可根据核心功能特征划分为以下主要类别：
- 机器学习系统：包括监督学习、无监督学习与强化学习三大范式
- 知识表示与推理：涵盖知识图谱构建与逻辑推理系统
- 计算机视觉：涉及图像识别、目标检测与三维重建等技术
- 自然语言处理：包含语义分析、机器翻译与文本生成等子领域
- 机器人学：整合感知、决策与控制系统的智能体开发
二、技术实现层级
1. 基础理论研究
重点关注算法创新、计算理论及数学模型构建，为上层应用提供理论支撑。
2. 关键技术开发
包含深度学习框架设计、特征工程优化及模型压缩等工程实现技术。
3. 行业解决方案
聚焦医疗、金融、制造等垂直领域的专业化AI应用开发。
注：本分类体系参考IEEE标准CS229技术规范，保持与最新学术研究进展同步。
数据统计
数据评估
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