人工智能技术的细分领域有哪些？

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    人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
　　1、深度学习
　　深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
　　深度学习的技术原理：
　　1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；
　　2.将大量的数据情况输出到这个网络中；
　　3.网络处理这些动作并且进行学习；
　　4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；
　　5.系统通过如上过程调整权重；
　　6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
　　2、计算机视觉
　　计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
　　计算机视觉的技术原理：
　　计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
　　3、语音识别
　　语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
　　语音识别技术原理：
　　1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧；
　　2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态；
　　3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；
　　4、语言处理
　　自然语言处理（NPL），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言通信。语言处理技术原理：1、汉字编码词法分析；2、句法分析；3、语义分析；4、文本生成；5、语音识别；
　　5、智能机器人
　　智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
　　智能机器人技术原理：
　　人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。
　　智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。
　　6、引擎推荐
　　不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
　　Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
　　引擎推荐技术原理：
　　推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。