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人工智能技术研究范畴非常广泛，包括专家系统、神经网络、启发式算法、模糊逻辑、遗传算法等。而目前广泛使用的还以神经网络、模糊逻辑以及遗传算法的各种扩展算法为主，例如神经网络扩展的深度学习算法即为百度智能搜索的核心算法。以应用场景分类时人工智能核心技术可以分为以下几个方面：分布式计算性能、多层深度反馈调整等优势，才能够针对海量数据进行计算和分析，通过数据训练形成模型，其自主学习的特性，非常适用于处理复杂多维的非线性问题和基于智能关联的海量搜索。
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当面对大量的数据需要进行深度数据挖掘、明晰数据之间的联系时，通常采用的方法是人工智能的一个重要分支——机器学习。机器学习是研究如何使用计算机模拟或实现人类的学习活动。它是继专家系统之后人工智能的又一重要应用领域，是使计算机具有智能的根本途径，也是人工智能研究的核心课题之一，它的应用遍及至人工智能的各个领域。学习是人类智能的重要特征，也是获得知识的基本手段，而机器学习也是使计算机具有智能的根本途径。基于人工神经网络的深度学习目前已经广泛应用，神经网络是对人脑或自然神经网络一些基本特性的抽象，通过模拟大脑的某些机理与机制从而实现功能。正是由于神经网络具有多神经元
