AI技术生态：核心技术、应用领域与支撑体系解析

# AI技术生态
## 核心技术
### 机器学习
#### 监督学习
- 分类算法
  - 决策树
  - 随机森林
  - 支持向量机
- 回归分析
  - 线性回归
  - 多项式回归
#### 无监督学习
- 聚类
  - K-Means
  - 层次聚类
- 降维
  - 主成分分析（PCA）
  - t-SNE
#### 强化学习
- Q-Learning
  - 状态-行动值函数
- 深度强化学习
  - 深度Q网络（DQN）
  - 策略梯度方法
### 深度学习
#### CNN(卷积神经网络)
- 图像处理
  - 图像分类
  - 图像生成
- 目标检测
  - YOLO
  - Faster R-CNN
#### RNN(循环神经网络)
- 时间序列
  - 长短期记忆（LSTM）
  - 门控循环单元（GRU）
#### Transformer
- BERT
  - 文本理解
- GPT
  - 文本生成
### 自然语言处理
#### 文本生成
- 摘要生成
  - 抽取式摘要
  - 生成式摘要
- 代码生成
  - 自动化编码
#### 机器翻译
- 神经机器翻译（NMT）
#### 情感分析
- 评论分析
- 舆情监测
## 应用领域
### 计算机视觉
- 医疗影像
  - 病理图像分析
  - 影像诊断
- 自动驾驶
  - 感知系统
  - 轨迹预测
- 工业质检
  - 视觉检测
  - 质量控制
### 智能语音
- 智能音箱
  - 人工智能助手
- 实时转录
  - 会议记录
- 声纹识别
  - 身份识别
### 行业解决方案
- 金融
  - 反欺诈
    - 交易监测
  - 智能投顾
    - 投资规划
- 零售
  - 智能客服
    - 聊天机器人
  - 商品推荐
    - 个性化推荐
## 支撑体系
### 算力基础
- GPU
  - 高性能计算
- TPU
  - 深度学习加速
- 云计算
  - 资源弹性
### 数据要素
- 数据标注
  - 人工标注
  - 自动标注工具
- 隐私计算
  - 同态加密
  - 联邦学习
### 伦理规范
- 算法偏见
  - 数据偏见
  - 模型偏见
- 可解释性
  - 模型透明性
  - 结果可理解性
- 监管沙盒
  - 实验性监管
  - 规则制定