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。
人工智能技术主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。机器学习是一种通过让计算机自动从数据中学习规律和模式，从而完成特定任务的方法。它涵盖了分类、预测、聚类等场景，例如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。自然语言处理是一种将人类语言转化为计算机可读懂的语言的技术。它应用于文本分类、情感分析、机器翻译等场景，例如智能客服、智能写作等。计算机视觉是一种通过图像和视频等视觉信息来识别和理解物体和场景的技术。它应用于图像识别、目标检测、人脸识别等场景，例如智能监控、自动驾驶等。
此外，人工智能技术还包括语音识别、智能控制等技术。这些技术的广泛应用将不断推动人类社会的进步和发展。