人工智能需要多种技术来实现其功能。其中包括机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，数据挖掘，模式识别，优化算法等。
机器学习是人工智能的核心技术，通过训练模型来使机器具备学习和预测能力。
深度学习是机器学习的一种方法，通过构建深层神经网络来实现更复杂的任务。自然语言处理和计算机视觉使机器能够理解和处理人类语言和图像。
数据挖掘和模式识别用于从大量数据中提取有用的信息和模式。优化算法用于解决复杂的决策和优化问题。这些技术相互结合，为人工智能的发展提供了基础。
1、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。
2、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、自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4、机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5、生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
