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AI（人工智能）包含以下几个方面：
机器学习（Machine Learning）：是一种基于数据构建模型，让计算机自动学习的方法。它可以通过对大量数据的分析，从中总结出规律，从而实现对新数据进行预测和判断。
深度学习（Deep Learning）：是机器学习的一种特殊形式，基于神经网络的方式进行模型学习和预测。深度学习可以处理大规模的非结构化数据，例如图像、语音和自然语言等。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：是指让计算机能够理解、处理人类自然语言的技术。它包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、情感分析等多个方面，使得计算机能够理解和生成自然语言。
计算机视觉（Computer Vision）：是指让计算机能够“看懂”图像或者视频的技术，包括图像分类、目标检测、人脸识别、图像识别、场景理解等多个方面。
语音识别（Speech Recognition）：是指让计算机能够识别和理解人类的语音的技术。它可以将人的语音转换成文本，也可以通过机器学习和深度学习技术来实现对语音的理解和分析。
机器人学（Robotics）：是指让机器人具有感知、决策、执行的能力，完成物理世界的任务。它包括机器人的控制、路径规划、机器人视觉、机器人行为学等多个方面。
强化学习（Reinforcement Learning）：是一种基于奖励信号进行学习的方法，通过试错的方式不断学习，最终实现目标的达成。
综上所述，AI涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器人学和强化学习等多个方面。
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