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人工智能技术有哪些
人工智能技术包括但不限于以下几种：
1.机器学习：通过数据来让机器自主学习并提高预测的准确性和优化决策。
2.自然语言处理：让机器能够像人一样理解自然语言，并能够对人类的语言进行自动处理和产生输出。
3.计算机视觉：让机器能够识别、分析和理解图像和视频，并在此基础上做出决策。
4.机器人技术：让机器能够通过感知、决策和行动来模拟人类的行为。
5.智能推荐系统：根据用户的行为和趋势来预测其未来喜好，并给出个性化推荐。
6.语音识别：让机器能够从音频中识别和理解人类的声音和语言。
7.数据挖掘：通过数据分析和机器学习技术来发现和提取数据中隐藏的有价值的信息和知识。
8.智能决策：让机器通过自主学习和决策，以高效并正确的方式解决各类复杂问题。
人工智能的代表性技术包括（
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。人工智能时刻改变着你我的生活，人工智能包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，目前，人工智能技术包括大数据、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习五大部分。
人工智能十大关键技术
自从去年AlphaGo战胜韩国围棋棋王，人工智能（AI）与深度学习瞬间成为全球科技产业的重要关键字，并且被视为未来趋势的一大亮点。富邦证券指出，其实AI的发展已超过60年，近年来是在“算法技术、硬件的运算与储存能力及物联网带来的大数据”三大条件配合下，开始进入各种商业模式发展，而不再只是好莱坞电影里的虚幻角色。
富邦证券预言，AI的发展将是影响人类最深远的新世代科技，其程度将更甚互联网，也是未5～10年无论个人或企业最重要的投资课题，就AI的商机发展进程“现在才正要开始”，十分值得投资人密切关注。
大数据、算法、运算系统是三大关键
人工智能是先获取现实世界的大数据，仰赖强大运算能力，再运用机器学习的各项演算技术，借以萃取出复杂的规则，让计算机展现出拟似人类智慧的行为，达到改进或解决人类问题得目标，所以必须从数据、演算、各种处理模块，再结合各种行业专长与生活习惯，进入各种商业应用。
因此可以确认的是-“没有大量的数据数据，只有智能算法并不能成就所谓的AI；没有高效运算系统，也无法执行庞大数据的AI演算，因此，AI世界的完整建构，必须由大数据、算法、运算系统三者所建构，缺一不可”。
根据专业机构预估，2016～2030年，AI将带给全球GDP（国内生产总值）约14％的成长，贡献规模达15.7兆美元，超过目前中国和印度的GDP总和，成为全球最大的商机来源之一，其中，又以中国与北美受惠的幅度最大，因为AI带来的价值主要是“劳动生产力的改善”与“消费者需求增加”。
富邦证指出，智能手机自2007年苹果iPhone问世后，短短10年已创造每年超过4，000亿美元的市场规模，AI影响的生活层面更胜智能手机，可以推测“AI将是继智能手机后的下一个庞大市场商机，它正在重新定义商业模式和经济型态，人们的生活也将随之发生变化。”
预估至2025年复合成长率高达45％
根据研调机构IDC的预测，2017年全球AI产值（含软件、硬件与服务）将达125亿美元，而到2020年将以54％的年复合成长率来到460亿美元。富邦证券更预估，2020～2025年间AI的应用市场规模，将以38％的年复合成长率达到2，300亿美元水平，合计2017～2025年期间年复合增长率更达到45％。
富邦证指出，虽然现阶段AI算法理论模型、关键运算系统，以及各项技术处理模块，集中在美国、中国为主导的科技巨头范畴，但实际上AI不仅以深度学习即可涵盖，还需要许多技术辅助，并与相关软硬件业者合作，才能打造完整的AI架构与生态体系，预期将有更多商机会出现在各种应用场景，例如交通运输、工业制造、零售销售、家居生活、医疗照护，以及金融财务等各大产业。
人工智能工程技术与人工智能区别
人工智能工程技术和人工智能存在以下主要区别:
研究的方向不同
人工智能工程技术侧重于人工智能算法的应用及系统集成,解决实际问题。它更加接近工程应用。
人工智能则更注重研究模拟和创建智能体的理论、方法和技术,研究人工智能背后的机制与原理。
课程设置不同
人工智能工程技术课程更加实践导向,重点是如何应用人工智能技术来实现智能产品。
人工智能课程设置则更注重基础理论和算法基础,如机器学习、深度学习等。
就业方向不同
人工智能工程技术专注解决实际问题,就业岗位偏向人工智能系统集成师、人工智能系统工程师等实践岗位。
人工智能则可以从事算法研发、算法工程师等理论研究类工作。
技能要求不同
人工智能工程技术要求更强的系统集成能力、项目开发能力和系统实现能力。
人工智能则重视高级算法思维能力、数据分析和理论研究能力。
课程内容不同
人工智能工程技术课程更多地涉及系统框架、产品开发等内容。
人工智能课程则更多地关注机器学习、深度学习等算法与理论内容。
总的来说,人工智能工程技术侧重工程应用和系统实践,人工智能更注重算法理论与研究创新。
二者是互相关联、又有所不同的两个方向。选择时需结合个人偏好和能力因素考虑。
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