人工智能的四个核心技术分别是什么？一般是指深度学习、自然语言处理、计算机视觉和数据挖掘这核心技术。相信一提到这四个关键词大家都不会陌生，但是真的深入了解这些核心技术的人却很少。下面小编带大家好好了解一下，这核心技术的定义和应用。

1、深度学习：

（1）定义：

机器学习是实现人工智能的一种重要方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，较后使用模型做出推断或预测。与传统的编程语言开发软件不同，我们使用大量的数据送给机器学习，这个过程叫做“训练”。深度学习的基础是大数据，实现的路径是云计算。只要有充足的数据、足够快的算力，得出的“结果”（宏观上呈现机器的某种智能化功能），就会更加准确。目前，基于大数据、云计算这种智能化操作路径，可以在深度神经网络框架下来更好解释。

（2）应用：

人脸识别可以说是当前深度学习较为成熟的应用。人脸识别，是基于人的脸部特征信息，进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集，含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸来对检测到的人脸，进行脸部识别的一系列相关技术。

2、计算机视觉

（1）定义：

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。

（2）应用：

计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。

3、自然语言处理：

（1）定义：自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。在自然语言处理面临很多挑战，包括自然语言理解，因此，自然语言处理涉及人机交互的面积。在NLP诸多挑战涉及自然语言理解，即计算机源于人为或自然语言输入的意思，和其他涉及到自然语言生成。

（2）应用：

文本分类：文本分类是指给定一个文本，预测其所属的预定类别。像是垃圾邮件的过滤，它可以依照文本分类电子邮件的垃圾邮件。还可以对源文本的语言进行分类，以及题材分类，分类虚构故事的体裁等等。

语言建模：生成新的文章标题；生成新的句子，段落或文档；生成后续句子建议。

语音识别：生成演讲文本；为电影或电视节目创建字幕；开车时向收音机发出命令。

说明生成：描述场景的内容；创建照片的标题；描述视频。

机器翻译：机器翻译是指将一种语言的源文本转换为另一种语言。机器翻译的语言模型用于依据源文本，输出第二语言的目标文本。

4、数据挖掘：

（1）定义：数据挖掘不是新产生的东西，它在很多年前就被提出了。随着近几年人工智能领域受到关注，数据挖掘也开始被人提起。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

（2）应用：

较简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣较多、哪个省的女生胸罩较大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人。

以上就是人工智能的四个核心技术讲解。不知道大家都记住了多少？毫无疑问的是人工智能的应用，已经在不知不觉中渗透我们生活的方方面面。现在身处人工智能时代的我们，将见证新兴科技力量带来的巨大变革。但无论发生怎样的巨变，未来一定更好！