二、按技能实现分类1. 机器学习：机器学习是人工智能领域的一种主要技能，它通过对大量数据进行学习和剖析，实现对未知数据的预测和分类。
机器学习算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习等，广泛运用于图像识别、语音识别、自然措辞处理等领域。
2. 深度学习：深度学习是机器学习领域的一种分支技能，它利用神经网络模型对大量数据进行演习和学习，实现对繁芜数据的特色提取和分类。
深度学习在图像识别、语音识别、自然措辞处理等领域取得了显著的成果，推动了人工智能技能的发展。
3. 自然措辞处理：自然措辞处理是人工智能领域的一种技能，它通过对人类措辞的剖析和处理，实现对文本信息的提取、分类和天生。
自然措辞处理技能包括文本分类、情绪剖析、机器翻译等，广泛运用于智能客服、智能问答、智能写作等领域。
4. 打算机视觉：打算机视觉是人工智能领域的一种技能，它通过对图像和***的剖析和处理，实现对目标物体的识别、跟踪和定位。
打算机视觉技能包括目标检测、图像分割、图像识别等，广泛运用于智能安防、智能交通、智能医疗等领域。
三、按智能水平分类1. 弱人工智能：弱人工智能是指能够实行特界说务的人工智能系统，例如智能音箱、智能家居设备等。
这些系统只能在特定领域内进行智能处理，缺少跨领域学习温柔应的能力。
2. 强人工智能：强人工智能是指能够像人类一样进行推理、学习和创造的人工智能系统。
这种系统具有高度的智能水平，可以适应各种繁芜环境和任务，但目前仍处于研究和探索阶段。
综上所述，人工智能的分类多种多样，可以根据不同的标准和运用处景进行划分。
随着技能的不断发展和运用的不断拓展，人工智能将在更多领域发挥主要浸染，为人类带来更多的便利和惊喜。