1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。
2、简单来说，机器学习是实现人工智能的途径与手段，大数据则提供实现人工智能的基础资料。
3、人工智能的基础包括内容有：数学基础、计算机科学基础、数据分析和处理、自然语言处理、计算机视觉。数学基础：人工智能涉及大量的数学知识，包括离散数学、线性代数、概率论和统计学。这些数学基础用于建立和理解人工智能算法和模型。
4、当前的AI的核心的思想是深度网络和深度学习。深度网络的核心理念是寻找物理系统的有效描述子的空间，即构建一个和目标系统匹配的网络使得目标系统可以被这个网络有效描述，有效在这里指的是所使用的参数是系统体积的多项式复杂度，即寻找一个足够紧致的有效描述子空间来描述系统。
人工智能的核心技术有五种 1 计算机视觉 计算机视觉是指计算机能从图像中识别出物体、场景和活动的能力。它有着广泛的应用，包括了医疗的成像分析，用作疾病预测、诊断和治疗；人脸识别；安防和监控领域用来识别嫌疑人；在购物方面，消费者可以用智能手机拍摄产品以获得更多的购物选择。
机器人技术 机器人技术将计算机视觉、自动规划等认知技术整合到小型但高性能的传感器、执行器和精心设计的硬件中，催生了新一代机器人。这些机器人能够在各种未知环境中与人类一起工作，灵活处理不同任务。例如，无人机和可以在车间为人类分担工作的协作机器人（cobots）。
语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词（buy和by听起来是一样的）方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。
1、**机器学习（Machine Learning）**：机器学习是人工智能的一个子领域，它致力于开发算法和技术，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需明确编程。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等多种方法。
2、人工智能包括五大核心技术：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等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。机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3、语音识别，语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器人听清楚说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。
4、人工智能包括哪些方面人工智能包括五大核心技术：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等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。机器学习（MachineLearning）：通过让计算机自动从数据中学习和提取规律，机器学习使计算机具有解决问题和做出预测的能力。
5、人工智能包括语音和文字处理、图像和视频处理、智能推荐、智能决策、智能控制等。